Les meilleurs projets Big Data français en 2014 1er prix : le Big Data au cœur du métier chez Total, avec GE
Le projet présenté par GE Intelligent Platforms illustre l'entrée du Big Data dans l'ère des objets connectés industriels. Particulièrement exemplaire, il a été réalisé pour le compte de Total. Sa finalité ? A partir de données issues de capteurs présents sur les installations pétrolières du groupe, il vise à donner les moyens aux équipes d'exploitation de prévoir les défaillances des différents équipements (turbines, pompes, compresseurs...), en vue d'éviter les pannes et optimiser la maintenance.
Optimisation de la maintenance des plateformes de forage de Total
Déployée au sein des data centers de Total, la technologie GE Intelligent Platforms analyse au fil de l'eau les données de production au regard de deux grands référentiels : d'une part les modèles définis par GE pour chacun des produits supervisés (modèles élaborés en fonction de leur comportement idéal en situation opérationnelle), d'autre part l'historique des données techniques de Total sur les même produits, mais en situation réelle de production cette fois. "L'écart résiduel entre les comportements observés dans ces deux contextes permet de détecter les signes précurseurs de défaillance", indique-t-on chez GE Intelligent Platforms.
Avec cette solution de GE (baptisée Proficy SmartSignal), Total est en mesure de traiter un volume de données de l'ordre de 5 milliards d'enregistrements par an. "La valorisation principale du projet porte sur la réduction des périodes d'indisponibilité, qui se traduisent en perte de production", analyse Baptiste Jouffroy, directeur EMEA Industrial Data Intelligence chez GE Intelligent Platforms.
Vers une solution de diagnostique automatisé
"Nous envisageons de faire évoluer dans les prochains mois notre solution vers un cluster Hadoop reposant sur la distribution Pivotal HD", confie Baptiste Jouffroy. Grâce à cette technologie de Big Data open source, GE Intelligent Platforms entend élargir les traitements à la prise en compte de données non-structurées : notes manuscrites, rapports de diagnostics manuels... "Nous pourrons ainsi aller beaucoup plus loin. Lors de la détection d'une anomalie par exemple, il s'agira de prédire la durée de vie de l'équipement", explique Baptiste Jouffroy, avant d'enchainer : "L'idée est d'être à la fois capable d'indiquer que si rien n'est fait il y a tant de pourcentage de risque que l'équipement casse à tel moment, mais aussi de donner accès aux documents relatifs à la résolution des cas les plus proches identifiés dans l'historique."
