fr.wedoany.com Rapport : Aarti Industries Limited (AIL), en Inde, a réalisé une réduction de plus de 20 % de ses coûts énergétiques au cours des 2 à 3 dernières années grâce au déploiement de technologies de fabrication prédictive fondées sur les informations de fabrication en temps réel (RTMI) et les jumeaux numériques. L’entreprise estime que le modèle de maintenance réactive longtemps utilisé dans l’industrie chimique — réparer après une panne, ajuster après un écart de procédé, gérer l’énergie après coup — ne répond plus aux exigences actuelles du marché en matière de coûts et de développement durable.
Ce système repose sur l’intégration des informations de fabrication en temps réel et de la technologie des jumeaux numériques. Le jumeau numérique, en tant que réplique virtuelle dynamique de l’usine physique, simule avec une haute fidélité les processus thermodynamiques et chimiques ; associé au RTMI, la boucle de données continue permet au système d’identifier les micro-écarts de température, de pression et de débit, et de déclencher des interventions ou des auto-corrections avant qu’un incident de sécurité ou une perte de production ne survienne.
Sur le plan des données, AIL utilise les données accumulées dans ses bases de données historiques pour construire des modèles prédictifs et a développé une plateforme d’analyse de fabrication de bout en bout, intégrant l’ingénierie des données, la science des données et l’interprétation des données dans un outil unifié, permettant aux équipes opérationnelles de mener des analyses avancées sans dépendre d’ingénieurs spécialisés distincts pour chacune de ces étapes. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent traiter des interactions multivariées difficiles à analyser avec une logique traditionnelle, en fournissant dynamiquement des points de consigne qui maximisent la production et minimisent la consommation d’énergie.
Dans le domaine de la maintenance des équipements, ce système remplace les deux approches traditionnelles que sont « réparer après panne » et « remplacement à intervalles fixes ». AIL a déployé des capteurs industriels de l’Internet des objets (IIoT) pour collecter des données d’état à haute fréquence — vibrations, acoustique, thermographie — et les corréler aux données de procédé du RTMI. Par exemple, en comparant les variations de vibration d’une pompe avec la courbe de viscosité du fluide traité, le système peut prédire une défaillance d’étanchéité plusieurs jours à plusieurs semaines à l’avance, permettant de planifier la maintenance pendant les arrêts programmés, évitant ainsi les pannes catastrophiques et améliorant l’efficacité globale des équipements (OEE).
L’optimisation énergétique est le domaine où ce système produit les effets les plus directs. AIL surveille sa consommation d’énergie en temps réel et utilise des modèles prédictifs pour optimiser le fonctionnement des chaudières et des groupes de refroidissement, réalisant ainsi une réduction de plus de 20 % de ses coûts énergétiques. L’entreprise précise que ce résultat ne provient pas d’un remplacement massif d’équipements, mais de la combinaison d’outils numériques et de l’expertise en ingénierie des procédés. Les procédés optimisés consomment moins de ressources et génèrent moins de déchets et d’émissions de carbone.
Les résultats en matière d’économies d’énergie se reflètent également dans les notations de développement durable. AIL a été incluse dans le S&P Global Sustainability Yearbook 2026, devenant ainsi l’entreprise chimique indienne la mieux notée ; sa note EcoVadis 2026 de niveau Platine est de 87/100, la plaçant dans le top 1 % des entreprises évaluées dans le monde, et il s’agit de la première note Platine obtenue par l’entreprise.
La fabrication prédictive transforme également les méthodes de travail. La surveillance automatisée réduit la maintenance de type « lutte contre les incendies », permettant aux ingénieurs et aux opérateurs de se tourner vers l’innovation des procédés et l’optimisation des stratégies. AIL a reçu cette année le prix Gallup Exceptional Workplace Award (GEWA) et associe cette distinction à l’amélioration de l’engagement des employés résultant de l’enrichissement du contenu du travail.
AIL indique que le processus vers l’usine autonome est encore en évolution, et que des IA plus avancées et l’informatique de périphérie renforceront encore les capacités prédictives de ses installations. L’entreprise estime que, pour l’industrie chimique indienne, l’autonomie numérique est une voie nécessaire pour maintenir sa compétitivité mondiale.
