Eh bien simplement comme on l'a vu dans les précédents épisodes, le jumeau numérique, c'est un avatar digital d'un produit pas seulement en temps réel, mais surtout parce qu'il agrège toutes les données historiques, toutes les données passées et donc en analysant toutes les données passées à la fois les données d'utilisation de fonctionnement, les données d'usage, les données remontées des différents capteurs. Ici, on corrèle tout ça aux pannes qui se sont produites et au planning d'entretien. On va avoir de quoi finalement entraîner, former et avoir des algorithmes qui seront capables de déterminer les facteurs influant, les facteurs de causalité d'une panne. Et ça, c'est très intéressant parce qu'avec l’IoT on a toutes ces données qui remontent en temps réel et vont être capables de dire OK parce que tel équipement a subi une surchauffe.
Un tel niveau de vibrations n'a pas été entretenu depuis plus que x jours alors l'algorithme saura dire qu'à plus de 95 %, une panne risque de se produire dans les trois jours. Donc voilà comment toutes ces informations agrégées entraînent des algorithmes qui permettent de trouver et d'identifier des pannes potentielles. Non seulement en disant telle panne peut arriver, mais en donnant aussi une probabilité 80-95-100% que la panne arrive.
Et puis autre chose qui est très intéressant, c'est de donner aussi des critères, d'explicabilité, donc de dire OK. Je prévois que telle panne peut arriver parce que tu as un tel niveau de vibration, telle température ou telle condition qui font que l'algorithme réagit et prédit un événement avec une certitude. Donc, le jumeau permet non seulement de prédire des choses, mais on va aussi pouvoir l'utiliser pour faire des scénarios de type « what if », c'est à dire des simulations en disant si mon équipement est utilisé dans telle ou telle condition, est-ce que ça va déclencher des pannes potentielles ?
Donc, en ayant fait ces études-là, on va pouvoir aller plus loin et passer dans un mode qui est le mode prescriptif qui va permettre de dire ce qu'il ne faut pas faire pour arriver à la panne. Donc très concrètement, sur un équipement en fonctionnement, en prenant l'exemple d'un train. Si on a détecté qu'un organe commençait à être en souffrance, eh bien le système va pouvoir déterminer automatiquement qu'on va faire rouler le train uniquement à 70 % de sa vitesse nominale pour éviter que les dégâts ne s'aggravent.
Donc, on a aussi ce niveau de prescriptions qui va permettre d'éviter de causer des dégâts plus importants.