General Electric lance un Internet industriel

General Electric a un nouveau nom pour désigner l'orientation de son activité : l'Internet industriel.

Les choses qui tournent : Les turbines de General Electric comme celle illustrée dans ce rendu pourraient transmettre des données précieuses sur la consommation d'électricité.

Le terme, inventé au sein de la division R&D de GE, reflète l'espoir de l'entreprise que l'ajout de plus de capteurs aux machines se traduira par un déluge de données qui permettra aux entreprises de tirer plus d'efficacité des locomotives, des moteurs à réaction, des machines d'IRM et d'autres équipements que GE vend. .

GE dit investir 1,5 milliard de dollars dans l'idée sur une période de trois ans. Une partie de cet argent est consacrée à la recherche dans un grand nouveau centre de R&D logiciel que la société a créé à San Ramon, en Californie.

Au centre de San Ramon, par exemple, le chercheur en apprentissage automatique Anil Varma a expérimenté des moyens de filtrer les signes avant-coureurs subtils qui peuvent prédire lesquels des 20 000 moteurs à réaction GE en service auront besoin d'entretien. Pour certains types de moteurs, il dit que ses algorithmes peuvent identifier ceux qui nécessitent une attention avec une précision de 70 % et un mois à l'avance, ce qui pourrait aider à éviter des retards de vol coûteux.

La plupart des capteurs d'équipement sont toujours utilisés de manière réactive - un voyant sur un tableau de bord peut devenir rouge en cas de problème. Et les moteurs à réaction plus anciens de GE effectuent beaucoup de telles détections, en mesurant des éléments tels que la température, la pression et la tension. Historiquement, cependant, peu d'informations suivies de cette manière ont été conservées et étudiées. Pour la plupart des vols, dit Varma, trois moyennes - une pour le décollage, la croisière et l'atterrissage - sont les seules données du moteur conservées.

Avec des produits tels que sa prochaine génération de GEnX moteurs (qui seront utilisés sur le Boeing 787), l'idée est de conserver à terme toutes les lectures originales de chaque vol, et éventuellement de les transmettre depuis un avion en temps réel, explique Varma. Il dit que ces moteurs produiront plus de données en une seule année que GE n'en a collecté dans l'histoire de son activité aéronautique.

Bien que l'idée de capteurs omniprésents qui communiquent des informations à partir de machines ne soit pas nouvelle (on l'appelle parfois aussi Internet des objets), l'énorme échelle des activités de GE pourrait aider à accélérer cette vision vers la réalité. Nous possédons certains des plus grands ensembles de données industrielles, car nous utilisons cet équipement depuis longtemps, explique Varma. Nous avons l'avant et l'après et pouvons tester n'importe quel algorithme et voir comment il fonctionne.

L'idée de GE pour l'Internet industriel a pris racine pendant la crise économique, explique William Ruh, l'ancien cadre de Cisco embauché pour diriger l'effort (et qui, selon GE, a inventé le terme). Dans un contexte de croissance économique incertaine, les clients industriels ont commencé à rechercher des gains de productivité pour accroître leur rentabilité. Ils entendaient également de plus en plus parler des mégadonnées et avaient commencé à demander à GE si elle avait une stratégie de données pour son équipement.

Big Data: Un chercheur du centre de R&D logiciel de General Electric à San Ramon, en Californie, fait la démonstration d'un outil de visualisation pour les services publics d'électricité.

GE peut trouver qu'il n'est pas toujours facile d'appliquer des techniques de big data aux problèmes industriels, explique Venkat Venkatasubramanian, professeur à l'Université Columbia affilié à l'Institute for Data Sciences and Engineering de l'école. Pour un détaillant commercial, dit-il, il pourrait suffire de découvrir une corrélation dans les données des clients, par exemple, qu'une personne qui achète de la bière achète également des couches. Il y a quelques fruits à portée de main, que les algorithmes d'apprentissage automatique standard vous aideront à détecter et à résoudre, dit-il. Mais dans des systèmes physiques plus complexes, les modèles devront également expliquer pourquoi de telles associations existent.

Au centre GE de San Ramon, les chercheurs développent de nouvelles interfaces utilisateur qui peuvent aider les gens à visualiser les données industrielles à l'aide de cartes, de simulations et de réseaux sociaux de type Twitter pour les équipements. Une pièce est remplie de grands écrans connectés à un Microsoft Kinect, un contrôleur de jeu vidéo qui détecte le mouvement d'une personne (voir le Plan de Microsoft pour l'avènement de l'ère du contrôle gestuel). Les chercheurs y ont démontré comment un employé de service public pouvait utiliser des gestes de la main pour parcourir des visualisations de données afin de prendre des décisions concernant sa section du réseau électrique. GE dit qu'il travaille également avec une entreprise de services publics canadienne pour prédire les points chauds de coupe d'arbres à l'aide d'images satellite combinées à des cartes des conditions météorologiques et des emplacements des pannes passées. Les chutes de branches d'arbres sont une cause majeure de pannes de courant liées aux tempêtes.

Ce n'est pas seulement l'infrastructure qui reçoit le traitement logiciel. Le Mount Sinai Medical Center de New York travaille avec GE pour installer des capteurs et des émetteurs sur les lits et les équipements d'hôpitaux, afin de suivre ceux qui sont utilisés. GE affirme que l'hôpital de 1 100 lits pourrait admettre 10 000 patients de plus par an s'il disposait de meilleures informations.

Ruh pense que même de petites améliorations peuvent avoir un impact important. GE a publié un rapport cette semaine estimant qu'un gain de 1 % en efficacité énergétique pourrait valoir 2 milliards de dollars par an pour l'industrie aéronautique et le double pour l'industrie électrique. Les turbines à gaz et autres équipements de service public de GE fournissent 25 % de l'électricité mondiale.

Nous savons, sur le plan opérationnel, que nous pouvons changer 1%, dit Ruh. Mais, ajoute-t-il, cela ne se fera plus avec de meilleurs appareils, car nous arrivons au bout de ce que la physique peut nous donner.

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