Tendance 2 : L'IA améliore la surveillance des équipements mécaniques et électriques
Dans de nombreux environnements industriels, une méthode courante pour identifier les défauts mécaniques consiste à écouter les sons qu'ils produisent. Un inspecteur électrique expérimenté, par exemple, peut « entendre » des sons anormaux provenant d'un transformateur. En écoutant le son, il peut déterminer si le transformateur est surchargé ou présente un mauvais contact interne.
La détection par l'oreille humaine présente toutefois des inconvénients évidents. Tout d'abord, il est impossible pour l'homme de se concentrer sur la détection des défauts 24h/24 et 7j/7. En outre, la présence – ou l'absence – d'expérience peut grandement influer sur le succès de la détection des défauts. De plus, l'oreille humaine n'est pas en mesure de capter des sons brefs et abrupts pour les analyser en détail; nous devons écouter des sons sur une période plus longue pour cerner un problème.
Les systèmes algorithmiques dotés d'IA, en revanche, peuvent facilement surmonter tous ces défis. La reconnaissance des formes sonores par l'IA permet de surveiller les sons en temps réel, ce qui permet de déterminer l'état de l'équipement et d'identifier les sons anormaux. Il est ainsi possible de créer des solutions automatisées d'inspection de la qualité. La détection audio par IA peut également identifier les risques potentiels dans le secteur de l'électricité, tels que les anomalies dans les sous-stations et la surveillance du réseau électrique.