Une surveillance efficace implique non seulement la détection des incidents dès leur apparition, mais aussi un élément clé : la prévention. Le traitement avancé des données relatives à la consommation, à la température et aux paramètres électriques, entre autres, permet d'identifier les schémas indiquant un fonctionnement anormal. Ceci accélère le temps de réponse du personnel de maintenance, prévenant ainsi les pannes ou les pertes de performance et leurs conséquences sur la disponibilité, les coûts, voire la réputation et la sécurité. Prenons
l'exemple des systèmes d'alimentation sans coupure (ASI)
: depuis des années, les systèmes d'alimentation sans coupure (ASI) intègrent des fonctions de surveillance, de gestion à distance et d'alerte en cas d'incident afin de vérifier l'état de cet équipement critique qui garantit une alimentation électrique continue et de haute qualité. La dernière innovation réside dans l'application des principes de la maintenance prédictive grâce à des technologies de pointe.
Une ASI moderne communique ses paramètres clés sous forme de données qui sont traitées et analysées à l'aide d'outils tels que l'intelligence artificielle (IA). L'analyse avancée fournie par l'IA permet d'identifier les comportements anormaux de l'ASI, comme une diminution de la capacité de charge de la batterie, qui réduit l'autonomie de l'équipement, des fluctuations de tension ou d'autres perturbations susceptibles d'entraîner des défaillances des composants électroniques sensibles et des hausses anormales de température qui raccourcissent sa durée de vie.
L'objectif de cette surveillance de haut niveau est de générer des alertes préventives afin d'anticiper les pannes. Il s'agit donc d'une approche proactive qui ne repose pas sur des inspections traditionnelles planifiées à intervalles fixes, mais qui anticipe les problèmes potentiels grâce à une modélisation avancée. L'optimisation des cycles de remplacement des batteries en est un exemple typique.
Le cloud joue également un rôle crucial dans cette surveillance avancée et la maintenance prédictive de nouvelle génération. L'envoi de données par télémétrie vers le cloud offre une visibilité 24h/24 et 7j/7 à l'équipe de maintenance, ce qui est particulièrement précieux pour la surveillance d'un grand nombre d'unités réparties sur plusieurs sites.
La maintenance avancée et prédictive utilisant l'IA est également parfaitement adaptée aux systèmes d'alimentation sans coupure (ASI) modulaires et évolutifs, s'adaptant à l'extension potentielle de l'infrastructure de protection électrique fournie par ces dispositifs. Ainsi, la fiabilité et la gestion sont garanties et facilitées en permanence, même en cas de modifications importantes.
Tous ces avantages sont particulièrement précieux pour les infrastructures critiques qui, outre celles plus courantes il y a encore quelques années, telles que les hôpitaux, les transports et les centrales électriques, incluent désormais les centres de données, devenus l'épine dorsale des opérations quotidiennes des entreprises, des administrations publiques, des organisations et des consommateurs.
Article fourni par SALICRU
