Un outil d’aide à la décision prêt à l’emploi

Le 07/03/2012 à 8:57  

La société Integration Objects propose une nouvelle version de KnowledgeNet. Cet outil d’aide à la décision lancé en 2010 augmente la productivité des procédés industriels complexes en identifiant au plus tôt les dérives. Pour sa version 2011, l’éditeur propose une bibliothèque d’objets préparamétrés grâce à laquelle les clients peuvent modéliser plus facilement leurs applications.

 

Aujourd’hui les systèmes de supervision comportent souvent des dizaines voire des centaines de synoptiques, ce qui ralentit la prise de décision. Samy Achour, président et fondateur d’Integration Objects, estime que «pour diminuer le risque d’incidents, il faut détecter au plus tôt les déviations de performances ou conditions anormales de fonctionnement, et faciliter leur diagnostic. En effet, chaque minute passée à essayer de comprendre d’où vient la panne est une minute pendant laquelle le process continue de dériver. C’est la raison d’être des outils d’aide à la décision.»
La principale caractéristique de KnowledgeNet est qu’il permet de modéliser l’intégralité d’un processus sans écrire une seule ligne de code. La programmation est entièrement graphique, à la manière des environnements de développement orientés objet. Surtout, contrairement aux outils d’aide à la décision traditionnels, qui sont volontairement très ouverts pour répondre au plus grand nombre d’applications, KnowledgeNet est centré autour des problématiques industrielles. « Dans cette nouvelle version, le logiciel est fourni avec une vaste bibliothèque d’équipements qui permet de développer les applications beaucoup plus vite, précise Samy Achour. Chaque objet de la bibliothèque comporte des paramètres préconfigurés, de telle sorte que l’industriel n’a plus à se demander comment modéliser ses fours, ses pompes ou ses échangeurs de chaleur. Par exemple, l’objet “compresseur” intègre des indicateurs de performances, des stratégies de pilotage et de diagnostic, et même une liste des défauts les plus courants (filtre encrassé, fuites, etc.). » De fait, KnowledgeNet se débarrasse du principal reproche qui était fait traditionnellement aux outils d’aide à la décision, à savoir la difficulté de représenter avec fidélité son process.
Au cœur du logiciel, on trouve un moteur d’exécution des règles de production baptisé KNet Engine. Celui-ci est capable d’agréger des données de toutes sortes de progiciels industriels (ERP, bases de données Oracle ou SQL, systèmes d’historisation, logiciels de supervision, DCS, etc.) et de récupérer des données provenant directement des équipements via une passerelle OPC.
Détecter les pannes avant la supervision
A partir de ces informations, KNet Engine informe l’utilisateur sitôt qu’une variation est susceptible de faire dévier son process. « Chaque fois qu’un paramètre s’éloigne des conditions normales de fonctionnement, il y a toujours un risque d’arrêt de production, voire d’accident. Sur les premiers projets que nous avons réalisés, le système expert est capable de détecter des problèmes environ une dizaine d’heures avant qu’ils n’apparaissent dans le DCS ou la supervision du client. Les gains en productivité sont évidents », commente Samy Achour.
Outre le moteur d’exécution des règles, la solution KnowledgeNet comporte quatre modules distincts : KRules, qui est l’interface de création des règles, KRCA qui sert à déterminer les causes possibles pour chaque panne (on modélise le diagnostic de chaque panne sous la forme d’arbres de causes et effets), KWorkflow qui gère les applications séquentielles et les actions correctives (il facilite aussi la diffusion des bonnes pratiques), et enfin KMap qui se charge d’envoyer les informations les plus pertinentes aux différents utilisateurs.
Au-dessus de ces modules, deux types d’interfaces sont proposés, l’une pour les opérateurs, et l’autre pour les responsables de production et responsables de sites. La première sert à afficher les alertes et informer l’opérateur des causes potentielles du problème, de son éventuel impact sur la productivité ainsi que des actions correctives à mettre en place pour le corriger. Quant à la seconde, elle servira plutôt à afficher des courbes de tendances et autres informations sur les indicateurs de performance de l’usine.
Frédéric Parisot

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