Le nouveau module du logiciel TeamViewer IoT analyse le Big Data et apprend de manière indépendante

TeamViewer, l’un des principaux fournisseurs mondiaux de solutions de connectivité à distance sécurisée, a élargi son offre IoT et propose désormais un moyen d’utiliser intelligence artificielle en maintenance. Jusqu’à présent, les clients TeamViewer dans le domaine de l’IoT pouvaient lire des capteurs, définir des alarmes et se connecter directement à une large gamme d’appareils. Une extension intelligente de la maintenance prédictive est maintenant ajoutée. Cela permet de réduire les temps d’arrêt et de réduire les coûts.

Dans le passé, les machines n’étaient réparées que si elles étaient déjà en panne (maintenance réactive). Depuis un certain temps, les machines sont entretenues selon un cycle fixe, qu’elles soient défectueuses ou non (maintenance préventive). Et ce n’est que récemment que la maintenance prédictive a été utilisée, principalement basée sur des ensembles de données purs avec des règles fixes. TeamViewer va encore plus loin et propose une analyse des données obtenues grâce à l’IA. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour détecter des modèles jusque-là inconnus et pour diagnostiquer les pannes imminentes des machines à un stade précoce. La nécessité de détecter les pannes imminentes est évidente: chaque heure d’arrêt non planifié coûte en moyenne 250 000 USD.

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«Notre objectif est de créer une bibliothèque unique de données machine anonymisées et de fournir à chaque client de notre module de maintenance prédictive un accès aux connaissances déjà existantes. Nos clients peuvent réduire leur temps d’arrêt dès le premier jour, et chaque jour supplémentaire, l’algorithme apprend à mieux estimer des paramètres spécifiques, ce qui rend la maintenance prédictive encore plus précise. Le service de maintenance prend en charge jusqu’à 60% des dépenses opérationnelles.² Notre ambition est de réduire cet élément de coût grâce à une analyse basée sur l’IA des données de l’appareil », explique Lukas Baur, Vice President IoT chez TeamViewer.

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Le nouveau module logiciel ML-Trainer fournit à l’algorithme d’apprentissage automatique des données qui auraient pu déclencher des alarmes et apprend à reconnaître des modèles spécifiques. De ce fait, les alarmes ne sont plus liées à des seuils rigides, mais sont soumises à des critères constamment optimisés. Les temps d’arrêt, mais aussi les fausses alarmes, peuvent être considérablement réduits de cette manière, et sur le long terme, car l’intelligence artificielle apprend en permanence.

Le module de maintenance prédictive TeamViewer peut être facilement intégré dans les environnements TeamViewer IoT existants. L’algorithme peut déjà accéder à des ensembles de données d’échantillons générés spécifiquement pour ce module pour différents types de machines, telles que les éoliennes et les pompes, et n’a besoin que de se renseigner sur les caractéristiques de la machine respective.

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