L'analyse comparative de la performance des actifs apporte toujours une valeur ajoutée

Bij een juist gebruik van waardevolle data kunnen die helpen om de prestaties van een reeks assets zoals windmolens te benchmarken, wat het mogelijk maakt om vast te stellen of en waarom deze ondermaats presteren
Lorsqu'elles sont utilisées correctement, ces données précieuses peuvent aider à évaluer les performances d'une série d'actifs tels que les éoliennes, permettant ainsi d'identifier si et pourquoi leurs performances sont insuffisantes

Les progrès de l'Internet des Objets permettent aux entreprises d'enregistrer en permanence des données et de surveiller leurs (flotte d') actifs. Utilisées correctement, ces données précieuses peuvent aider à évaluer la performance de ces actifs, ce qui permet de déterminer si et pourquoi certains actifs sont sous-performants.

Comparaison du comportement des actifs

L'analyse comparative des actifs, ou benchmarking, consiste à comparer le comportement des actifs en fonction d'indicateurs de performance tels que le coût, la qualité, la production, etc. Pour une analyse comparative juste, il est nécessaire de comparer les actifs selon trois dimensions : le contexte opérationnel, la flotte et le temps.

Il existe toujours une méthode d'analyse comparative qui fournit des informations significatives sur la flotte

DIFFÉRENTS contextes opérationnels

Une première forme de benchmarking consiste à comparer les performances des actifs dans différents contextes opérationnels. Le contexte opérationnel définit les conditions qui influencent la performance d'un actif. Différents utilisateurs peuvent utiliser les biens à des fins d'application différentes, dans des conditions environnementales différentes. Tous ces contextes peuvent influencer de manière significative la performance des actifs.

Il se peut que les données ne soient pas toujours disponibles pour tous les actifs au cours de la même période, mais ce n'est pas un problème dans une comparaison basée sur le contexte opérationnel, car la dimension temporelle ne joue alors aucun rôle.

Le défi de ce type d'analyse comparative réside dans le fait que tous les contextes pertinents ne sont pas connus. Même si c'est le cas, il est toujours possible que ces contextes ne puissent pas être contrôlés, par exemple si les actifs ne sont pas équipés d'équipements de surveillance ou de capteurs appropriés. En cas de tels problèmes, le benchmarking permet en premier lieu d'identifier les contextes dans lesquels les actifs ont tendance à sous-performer. L'étape suivante consiste à approfondir ce contexte, pour voir si une caractérisation plus détaillée est nécessaire.

Onderaan de figuur staan zogeheten \'weather bins\': elke mogelijk combinatie van windsnelheid en -richting, en temperatuur. Bins worden geordend volgens de assetprestatie. Bovenaan de figuur lees je de evolutie af van de assetprestatie parallel met de evolutie van weerfactoren (op een schaal van 0 tot 1). De figuur toont dat de assetprestatie nauw aansluit op de evolutie van de windsnelheid, hoewel die co-evolutie niet perfect is - de windwsnelheid is de voornaamste \'driver\' van de assetprestatie, maar de andere factoren hebben ook een invloed
Au bas de la figure se trouvent les 'weather bins', comprenez les données météo : toutes les combinaisons possibles de vitesse et de direction du vent, ainsi que de température. Ces données sont classés en fonction de la performance des actifs. En haut de la figure, vous pouvez lire l'évolution de la performance des actifs en parallèle avec l'évolution des facteurs météorologiques (sur une échelle de 0 à 1). La figure montre que la performance des actifs suit de près l'évolution de la vitesse du vent, bien que la co-évolution ne soit pas parfaite. La vitesse du vent est le principal moteur de la performance des actifs, mais les autres facteurs ont également une influence

unités similaires dans la flotte

Une deuxième forme de benchmarking consiste à comparer les performances des actifs avec celles des autres unités du parc. L'utilisation des performances de la flotte comme point de référence permet d'identifier les actifs sous-performants, ou même les contextes opérationnels dans lesquels les actifs de la flotte ont tendance à sous-performer.

L'analyse comparative basée sur la flotte est une solution parfaite pour les entreprises qui exploitent une grande flotte et qui souhaitent commencer l'analyse comparative immédiatement après l'introduction de la flotte. La dimension de la flotte permet également un étalonnage plus fiable. L'hypothèse est que les actifs de la flotte qui ont montré un comportement uniforme dans le passé continueront à le faire dans le futur.

D'autre part, la dimension flotte pose également un défi en raison de l'hétérogénéité des actifs. Il peut s'agir de fabricants différents, avec des micrologiciels/configurations différents, et avec des systèmes tiers différents. Tous ces facteurs s'additionnent pour aboutir à une comparaison significative entre les différents types d'actifs.

Deze figuur toont de verdeling van elke asset in de productievloot, i.e. welke asset over- of ondermaats presteert ten opzichte van de gemiddelde productie van de vloot
Cette figure montre la répartition de chaque actif dans la flotte de production, c'est-à-dire quel actif sur- ou sous-performe par rapport à la production moyenne de la flotte

propres performances dans le passé

La troisième forme de benchmarking est réalisée en comparant la performance de l'actif avec sa performance antérieure. Il est ainsi possible de déterminer si les performances se détériorent au fil du temps.

L'analyse comparative prenant en compte la dimension temporelle suppose un long historique de l'actif, mais même dans ce cas, l'utilisation des données historiques d'un seul actif peut conduire à des résultats peu fiables pour deux raisons principales. Premièrement, le benchmarking dans le temps suppose implicitement - et dans de nombreux cas à tort - que les actifs fonctionnent toujours dans le même contexte opérationnel. En outre, en cas de sous-performance, il n'est pas possible d'identifier les raisons sous-jacentes en analysant un seul actif. Le problème est-il dû aux caractéristiques spécifiques de cet actif, dépend-il du contexte défavorable dans lequel il évolue ? Il est donc nécessaire d'inclure la dimension flotte dans l'analyse chaque fois que cela est possible.

This figure shows the evolution of asset efficiency, i.e. the ratio between observed expected production. The downward trend highlights that the asset is producing less over time
Cette figure montre l'évolution de l'efficacité des actifs : le rapport entre la production attendue et la production observée. La tendance à la baisse indique clairement que l'actif perd en performance au fil du temps

 

EluciDATA Lab
Logo EluciDATA LabL'EluciDATA Lab de Sirris a une solide expérience en matière d'analyse comparative des données des flottes d'actifs industriels dans divers domaines d'application. Pour en savoir plus sur la manière dont l'EluciDATA Lab peut vous aider à relever vos défis en matière de benchmarking, rendez-vous sur elucidatalab.sirris.be ou contactez elucidatalab@sirris.be.

valeur ajoutée

Une entreprise qui exploite une flotte d'actifs similaires sur une longue période - éventuellement exposée à différents contextes opérationnels - dispose d'un ensemble de données extrêmement précieux qui peut être exploité de manière créative à des fins d'analyse comparative. Même dans les cas qui s'y prêtent moins où les données collectées sont limitées dans une ou plusieurs des dimensions, il est toujours possible d'utiliser des méthodes d'évaluation comparative spécifiques pour obtenir des informations significatives sur le fonctionnement et les performances de la flotte.

Réalisé en collaboration avec Sirris

 

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