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Une bonne surveillance consiste non seulement à détecter les incidents lorsqu’ils se produisent, mais aussi à ajouter un facteur clé : la prévention. Le traitement avancé des données relatives à la consommation, à la température et aux paramètres électriques, entre autres, permet de déduire des schémas qui servent d’indicateurs d’un fonctionnement anormal. Cela accélère le temps de réponse du personnel de maintenance afin d’éviter une panne ou une perte de rendement avec les conséquences que cela entraînerait en matière de temps de fonctionnement, de coûts et même de réputation et de sécurité.

Le cas des onduleurs

Depuis plusieurs années, les systèmes d’alimentation ininterrompue (onduleurs) intègrent des fonctions de surveillance, de gestion à distance et d’alerte en cas d’incident afin de vérifier l’état de ces équipements critiques qui garantissent une alimentation électrique continue et de qualité. La dernière nouveauté réside dans l’application des principes de la maintenance prédictive à l’aide des technologies les plus avancées.

Un onduleur moderne communique ses paramètres clés sous forme de données qui sont dûment traitées et analysées à l’aide d’outils parmi lesquels figure l’intelligence artificielle (IA). L’analyse avancée fournie par l’IA permet d’identifier le comportement anormal de l’onduleur dans des domaines tels que la diminution de la capacité de charge de la batterie, qui réduirait à son tour l’autonomie de l’équipement, les fluctuations de tension ou d’autres perturbations qui pourraient provoquer des défaillances des composants électroniques sensibles et des augmentations anormales de température qui raccourciraient la durée de vie utile.

L’objectif de cette surveillance de haut niveau est de générer des alertes préventives qui anticipent les pannes. Il s’agit donc d’une approche proactive qui ne dépend pas des inspections traditionnelles établies à des dates fixes, mais qui anticipe l’apparition potentielle de problèmes grâce à une modélisation avancée. Un exemple typique est l’optimisation des cycles de remplacement des batteries.

Le cloud joue également un rôle important dans cette surveillance avancée et cette maintenance prédictive de dernière génération. L’envoi des données par télémétrie vers le cloud offre une visibilité 24 h/24 et 7 j/7 à l’équipe de maintenance, ce qui est particulièrement utile lorsqu’il s’agit de surveiller un grand nombre d’équipements répartis sur plusieurs sites.

La maintenance avancée et prédictive basée sur l’IA s’adapte également parfaitement aux onduleurs modulaires et évolutifs, car elle s’adapte à l’expansion potentielle de l’infrastructure de protection électrique fournie par ces équipements. La fiabilité et la gestion sont donc garanties et facilitées à tout moment, même en cas de modifications importantes.

Tous ces avantages sont particulièrement précieux dans les infrastructures critiques, parmi lesquelles les plus courantes jusqu’à il y a quelques années, telles que les hôpitaux, les transports ou les centrales électriques, ont été rejointes par les centres de données, qui sont devenus l’épine dorsale de l’activité quotidienne des entreprises, des administrations publiques, des organisations et des consommateurs.