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TeamViewer, fournisseur mondial de solutions de connectivité à distance sécurisées, complète son offre IoT avec une solution permettant d’utiliser l’Intelligence Artificielle au cours d’interventions de maintenance. Jusqu’à présent, les utilisateurs de TeamViewer actifs dans le domaine de l’IoT avaient la possibilité de lire les informations relevées par des capteurs, de programmer des alarmes et de se connecter directement à un large éventail d’appareils. Aujourd’hui, TeamViewer propose une extension intelligente consacrée à la maintenance prédictive qui permet notamment de réduire les périodes d’indisponibilité, et donc de réduire les coûts.

Par le passé, les machines étaient uniquement réparées en cas de panne (maintenance réactive), avant de bénéficier d’une maintenance régulière, qu’elles soient défectueuses ou non (maintenance préventive). Utilisée depuis peu, la maintenance prédictive repose principalement sur des ensembles de données brutes et de règles fixes. Avec cette nouvelle solution, TeamViewer marque une avancée décisive en faisant appel à l’IA pour analyser les données engrangées. Des algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning) peuvent ainsi être utilisés pour détecter des schémas de défaillance jusqu’alors inconnus, et diagnostiquer des pannes à un stade précoce. La détection de telles défaillances revêt en effet un caractère impérieux : selon une étude publiée par le cabinet Vanson-Bourne, chaque heure d’arrêt non planifiée coûte en moyenne 250 000 dollars.

« Notre objectif est de créer un référentiel unique de données générées par des machines afin de permettre à toute entreprise utilisant notre module Predictive Maintenance d’accéder aux connaissances existantes. Ces entreprises pourront ainsi réduire immédiatement les périodes d’indisponibilité opérationnelle, l’algorithme apprenant jour après jour à mieux évaluer certains paramètres en vue de rendre les opérations de maintenance prédictive encore plus précises. Les services chargés de la maintenance sont parfois à l’origine de 60 % des dépenses opérationnelles. Notre ambition est de réduire ces dépenses en utilisant l’Intelligence Artificielle pour analyser les données », explique Lukas Baur, vice-président de TeamViewer.

Le nouveau module logiciel ML-Trainer alimente l’algorithme d’apprentissage automatique en données susceptibles de déclencher des alarmes et apprend à reconnaître certains schémas de défaillances. Ainsi, les alarmes ne sont plus liées au franchissement de seuils définis, mais à des critères optimisés en continu. Outre les fausses alertes, cette approche permet de réduire les périodes d’immobilisation sur le long terme grâce à la capacité d’apprentissage permanente de l’IA.

Le module de maintenance prédictive s’intègre facilement aux environnements TeamViewer IoT existants. L’algorithme peut d’ores et déjà accéder à des échantillons de données spécifiquement générés pour ce module et différents types de machines pompes et éoliennes, par exemple et apprend uniquement les caractéristiques des machines concernées.

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