La marine se prépare aux données pour la maintenance

 

Cette année, la Marine royale néerlandaise va commander la construction de plusieurs nouvelles frégates. Ce projet accorde une attention explicite à l'infrastructure numérique qui doit soutenir la collecte de données dans le cadre de la maintenance. L'organisation de la Défense répond ainsi à la complexité croissante des systèmes embarqués, sachant en outre qu'il y a de moins en moins de personnes qui peuvent travailler à bord. Afin de savoir exactement quelles données doivent être collectées, on a récemment lancé un projet marqué par une étroite collaboration entre le constructeur, l'enseignement et le monde de l'entreprise. Les capteurs intelligents y jouent un rôle central. 

en régie propre

Den Helder est le centre de connaissances où la Marine néerlandaise travaille sur des stratégies de maintenance intelligentes et mène des recherches sur de nouvelles techniques de soutien. Cela fait déjà un certain temps que l'on effectue des mesures de vibrations et de fluides. Aujourd'hui, il est important d'approfondir et d'élargir ces connaissances. Au cours de l'année à venir, on formulera les conditions pour l'achat de plusieurs nouvelles frégates. Il s'agit de prendre en compte d'une part la complexité croissante des systèmes à bord et d'autre part un équipage de plus en plus réduit.

"De plus, nous aimerions avoir plus de contrôle sur notre propre maintenance afin de pouvoir soutenir notre équipage de manière optimale et de maximiser la disponibilité des navires", déclare l'ancien officier de marine Bart Pollmann, qui a commencé comme Innovator Smart Maintenance après sa retraite.

"Nous visons à maximiser la disponibilité des navires via la maintenance"

La solution réside dans la collecte de données pertinentes issues des installations techniques du navire. Ces données sont envoyées à terre et analysées automatiquement. En cas d'alarme (automatique), des experts sont disponibles 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 pour évaluer les analyses et conseiller l'équipage du navire. C'est également avantageux pour la logistique. En principe, un navire doit pouvoir fonctionner de manière autonome sur le plan logistique pendant trente jours car il n'y a pas toujours de port à proximité.

déterminer les données existantes

Comme il est d'usage à la Défense néerlandaise, les questions sont abordées de manière pragmatique et on a commencé par déterminer les capteurs et les données déjà disponibles.

 

Ces informations sont présentées dans la figure 1A. La première ligne concerne les capteurs déjà en place pour la commande et la surveillance du navire, tels que les compteurs de vitesse, les compteurs de carburant et les alarmes incendie. La deuxième ligne est celle des capteurs spécifiquement utilisés pour la maintenance conditionnelle.

 

Auparavant, il était possible de combiner deux ou trois paramètres pour obtenir de nouvelles informations. Grâce aux développements dans le domaine du stockage et de la capacité de calcul, ce nombre peut être considérablement augmenté et les capteurs des deux lignes peuvent être reliés. Cela relève de la science des données et cela permet d'inclure  dans l'analyse les données existantes liées au système ERP (rapports de pannes) et aux sources ouvertes (météo et courants), comme le montre la figure 1B. Il ne s'agit pas seulement de maintenance, mais aussi de minimiser la consommation d'énergie et donc les émissions de CO₂ ou de mettre en place des optimisations opérationnelles.

Pollmann: "La Marine ne peut pas utiliser le cloud de la même manière que les entreprises ou l'industrie. Chez nous, il s'agit de données confidentielles, que nous voulons en principe uniquement dans notre propre cloud (privé). L'éventuel partage de données avec un fournisseur pour un soutien supplémentaire n'est possible que dans des conditions très strictes".

Relier et analyser les données

Après avoir déterminé les données disponibles, l'étape suivante consiste à voir comment elles peuvent être utilisées au mieux. Idéalement, les experts ont la possibilité de combiner toutes les données de différentes manières et de visualiser les résultats à l'écran. En incluant encore plus de données, il est possible de déterminer si les phénomène est dû au type de météo, à la situation géographique (courants marins), à des défaillances, etc.

"Avant de commencer à analyser les données, il est important de savoir quelle partie est pertinente"

Pollmann: "Pour aller encore plus loin, il est maintenant crucial de déterminer les capteurs supplémentaires dont nous avons besoin pour pouvoir prévoir la maintenance au maximum et voir quelles mesures nous voulons commencer à effectuer automatiquement en continu au lieu de le faire manuellement et occasionnellement. Regardez les moteurs diesel... il existe déjà de nombreux capteurs standard qui génèrent des données pertinentes. Cependant, les pompes sont moins bien loties si bien qu'à l'heure actuelle, nous ne sommes pas encore en mesure de déterminer correctement les caractéristiques des pompes. Des capteurs supplémentaires pour mesurer les pics de pression (du cylindre) ou les différences de pression dans le cadre de la ventilation, par exemple, constituent également des options".

Collaborer

La direction de la maintenance du matériel (DMI) de la Marine - le propriétaire des biens - est pleinement consciente que la Défense ne peut pas y parvenir seule.

 

C'est pourquoi un groupe de projet a récemment été créé, au sein duquel la DMI travaille en collaboration avec la DMO (Organisation du matériel de défense, la partie de la Défense qui, entre autres, élabore le cahier des charges des nouvelles frégates), le monde des affaires, les hautes écoles et universités et les experts dans le domaine de la science des données. La Marine se présente en tant que ‘launching customer Plus'. Elle dispose d'une infrastructure numérique dans laquelle toutes les données pertinentes pourront être collectées et traitées, tandis que les fournisseurs pourront profiter au maximum des connaissances acquises lorsqu'ils pourront tester et optimiser leurs systèmes à la Marine et avec la Marine. Les partenariats les plus importants sont actuellement Primavera, Marconi et Techport.

 

à partir de maintenant

On récolte actuellement les données de quatre patrouilleurs. Wieger Tiddens, employé par la Marine en tant qu'Innovator Smart Maintnenance et promu à la maintenance prédictive: "Le but est de collecter des données sur un nombre encore plus important de navires et de les utiliser dans le cadre de la maintenance prédictive. Dans la phase où nous nous trouvons actuellement, nous nous concentrons sur le traitement des données. Pour le dire simplement: on collecte des 'bacs' de données, mais avant de commencer à les analyser, il est important de savoir quelle partie est pertinente à analyser, quelles combinaisons on va faire afin de trouver une corrélation significative et, bien sûr, il faut être sûr de la qualité de ses données. Ce n'est que comme ça qu'on pourra exploiter ces données pour gagner en sagesse".

 

Dans ce contexte, plusieurs outils sont actuellement utilisés et testés. Les données brutes des navires sont ramenées à terre, prétraitées et stockées dans une base de données centrale. Elles sont ensuite disponibles dans un explorateur de données pour les ingénieurs de maintenance, qui peuvent ainsi avoir un aperçu des données du navire. Cela permet aussi de mettre à la disposition des ingénieurs les algorithmes développés pour le diagnostic et le pronostic. A l'avenir, cette fonctionnalité pourra également être apportée au navire afin que l'équipage puisse obtenir des informations et une aide à la décision en temps réel.

 

Ces développements ont maintenant amené la Marine à la phase d'analyse des données et à leur utilisation pour prévoir la maintenance. Tiddens: "On commence par contrôler et comparer les données individuelles. On procède ensuite à la combinaison des données provenant de nombreux autres capteurs et sources disponibles. Cela donne un aperçu des données des capteurs et des pannes qui sont signalés dans le système SAP. Nous espérons constater qu'un rapport de panne est précédé de certains écarts de mesures. Si cela se produit assez souvent, on peut raisonner dans l'autre sens et se dire que l'apparition de ce type d'anomalie entraînera une panne... afin de pouvoir effectuer la maintenance avant que l'appareil ne tombe en panne".

 

Projets

Divers projets sont actuellement en cours avec des hautes écoles et des universités afin de déterminer quelles données peuvent être utilisées pour obtenir quels résultats et afin d'apprendre comment traiter au mieux de grandes quantités de données. Par exemple, un hackathon a été organisé avec des étudiants. En outre, la Marine participe à l'Oceans X ONE (une course CO₂ pour les navires) et elle travaille au projet 'Koploper'. Dans le cadre de ce projet, la Marine permet à une pompe à carburant des diesels de tomber en panne de manière contrôlée afin de générer des données essentielles sur les pannes. Ce type de données fait souvent défaut car les installations ont tendance à ne pas tomber en panne du tout. Cependant, ces données sont nécessaires pour écrire des algorithmes qui peuvent éventuellement être utilisés pour analyser les données d'autres pompes.

 

Tiddens: "Il y a quatre à six jeunes diplômés qui participent en permanence au projet, chacun d'eux remplissant une partie du puzzle. Ce faisant, nous effectuons des tests et des développements à l'aide de la frégate actuelle Zr. Ms. Groningen. Nous enregistrons des avancées quasi quotidiennement".

Images: Mediacentrum Defensie