Sur un projet de maintenance prédictive en aéronautique, on cherchait à prédire l’encrassement d’un filtre à partir de mesures de consommation de courant. L’idée était simple ; à mesure que le filtre s’encrasse, la pompe compense en consommant davantage. En suivant cette consommation, on devrait pouvoir anticiper le changement de filtre avant la panne. En…
Introduction Un composant mécanique ne tombe pas en panne du jour au lendemain. Il se dégrade, lentement, progressivement, de manière souvent imperceptible — jusqu’au moment où c’est trop tard. Une turbine qui vibre un peu plus fort. Un roulement dont la température monte imperceptiblement. Des signaux faibles que personne n’a su lire à temps. Sur…
Dans le secteur industriel, bien que les données soient omniprésentes, leur qualité soulève souvent des problèmes majeurs. Des capteurs mal calibrés, des valeurs manquantes ou des unités incohérentes compliquent leur exploitation. Les ingénieurs passent ainsi plus de temps à nettoyer les données qu’à les analyser. Avant d’utiliser des algorithmes et de l’intelligence artificielle, il est crucial de comprendre la provenance et la structure des données. Pour améliorer la qualité des données, il est recommandé de documenter les sources, standardiser les formats, automatiser le nettoyage et vérifier régulièrement la qualité. Cela permet de transformer des données brutes en outils décisionnels efficaces.
