RAMS et le secteur de l'énergie

RAMS, Big Data et IA dans le secteur de l'énergie


RAMS est l'acronyme de la traduction anglaise : reliability, availability, maintainability and safety. Il est utilisé pour évaluer la qualité non-fonctionnelle d'un système.

La complexité des systèmes ferroviaires et les attentes accrues de la société en ce qui concerne le niveau de risque accepté se sont traduites par la mise en place d'un système de gestion des risques. nécessité de prendre de nouvelles mesures pour assurer, en premier lieu, la sécuritéLe rôle de l'UE dans ce domaine est de permettre une meilleure compréhension des besoins des personnes et des infrastructures.

Un peu d'histoire...

RAMS a été utilisé pour la première fois dans l'industrie aéronautique. Par la suite, il a commencé à être utilisé dans l'industrie des transports, en particulier dans l'industrie automobile et ferroviaire. Depuis lors, il a continué à être utilisé dans de nombreuses autres industries.

La RAMS d'un système peut être décrite comme une indicateur la confiance qualitative et quantitative d'un systèmeou les sous-systèmes qui le composent. Une analyse est effectuée dans le but de garantir que les systèmes fonctionnent en toute sécurité et avec une grande disponibilité. Ces analyses consistent à déterminer les taux de défaillance et de fonctionnement disponibles pendant tout le cycle de vie du projet.

Dans la plupart des projets, l'évaluation ne comprend que la fiabilité, la disponibilité et la maintenabilité (RAM). Cependant, la sécurité (S) doit être pleinement intégrée dans l'évaluation. 

Dans les systèmes critiques, du point de vue de la sécurité ou de la disponibilité, La confiance est la propriété la plus importante d'un système.Le concept de "sécurité intégrée", car il implique qu'un tel système ne tombera pas en panne en fonctionnement normal. Ce concept peut donc être extrapolé à n'importe quelle industrie.

La contribution de l'analyse RAMS aux avancées technologiques s'est accrue de façon exponentielle, en offrant innovations méthodologiques qui ont contribué à apporter des solutions sur de multiples axes (humain, industriel, etc.).


La recherche et le développement ont également progressé au cours de ce mandat.. Il y a eu plus d'une fois publications qui montrent la manière d'appliquer les études RAMS à de nouveaux types de produits, services et applications dans diverses conditions.

À ce stade, il est important de rappeler qu'il n'existe pas de méthode universelle pour ces analyses. Nous avançons de nouvelles méthodes basées sur des données statistiques sur les composantes et en utilisant modélisation mathématique pour synthétiser la fiabilité.

Dans ce contexte, le RAMS est confronté à nouveaux défis et de la technologie, en raison de la complexité et de la non-linéarité des systèmes et des processus auxquels notre équipe se prépare.

Application dans le secteur de l'énergie

Le site l'extrapolation de cette méthodologie RAMS au secteur de la distribution d'électricitén'est pas encore très répandue. En étudiant les besoins de nos clients, nous pouvons mettre en évidence certains de ces défis :

  • Prédire les valeurs futures dans les séries chronologiques (par exemple, la durée de vie restante des équipements électriques installés ou l'estimation de la demande future d'électricité)
  • Grande quantité d'équipements connectés envoyant des signaux multiples à partir de capteurs embarqués.

Les approches fondées sur les données peuvent être basées sur des techniques d'intelligence artificielle (réseaux neuronaux et logique floue). Les changements peuvent être traités comme une série chronologique. Cependant, la complexité et la non-linéarité du processus posent de forts défis aux méthodes standard d'analyse des séries chronologiques.

La création de modèles RAMS utiles pour nos clients implique la prise en compte d'un grand nombre de variables, avec des relations complexes entre elles :

  • Le site machines (type, nombre de machines, âge, disposition relative des machines, disposition des composants dans la machine, défauts inhérents aux composants)
  • Le site conditions d'utilisation (contraintes nominales ou surcontraintes, températures variables, charges inattendues)
  • Le site facteur humain (niveau de compétence et nombre d'agents opérationnels, habitudes de travail, relations interpersonnelles, absences, mesures de sécurité, conditions environnementales, dangerosité des tâches assignées, incidents/accidents).
  • Le site conditions de maintenance (la compétence et l'habileté du personnel de maintenance, l'assiduité, les habitudes de travail, les mesures de sécurité, les défauts introduits par les actions de maintenance précédentes, l'efficacité de la planification et du contrôle de la maintenance).
  • Le site infrastructure (pièces de rechange, consommables, outils courants et spéciaux)

L'augmentation du nombre de capteurs, ainsi que leur fiabilité, permettent une surveillance continue de l'état des composants, ce qui favorise l'intérêt pour les techniques d'analyse guidées par les données.

Enfin, il convient de mentionner d'autres aspects où les analyses RAMS peuvent jouer un rôle important : la sécurité des personnes, de la nature et de l'environnement.


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