Tata Power
Tata Power améliore les performances opérationnelles et l'autonomisation des équipes
Tata Power, acteur majeur du secteur de l'énergie, exploite les logiciels AVEVA Predictive Asset Analytics et PRiSM Predictive Asset Analytics pour surveiller en continu et en temps réel la santé et les performances de ses actifs critiques à l'échelle de sa flotte. Confronté à la complexité de ses processus et à la nécessité de passer d'une maintenance réactive à une maintenance prédictive, Tata Power a tiré parti de ces solutions pour détecter de manière précoce les écarts fonctionnels et les pannes imminentes, parfois plusieurs jours, semaines ou mois avant leur survenance. Les outils AVEVA permettent désormais d'analyser rapidement de grandes quantités de données, d'améliorer la planification de la maintenance, de réduire les temps d'arrêt des équipements et de capturer les connaissances pour favoriser un partage d'informations efficace entre les équipes de l'usine.
Témoignages
FAQ
Comment passer d'une maintenance réactive à une maintenance prédictive avec AVEVA Predictive Asset Analytics ?
AVEVA Predictive Asset Analytics permet à Tata Power de surveiller en continu la santé et les performances de ses actifs critiques à l'échelle de sa flotte. La solution identifie les changements subtils de comportement des équipements et émet des alertes avancées, plusieurs jours, semaines ou mois avant la panne. Cette détection précoce remplace la maintenance corrective par une approche proactive : les interventions sont planifiées au bon moment, les ressources optimisées, et les arrêts non planifiés évités. C'est un pilier essentiel de la transformation digitale dans le secteur de l'énergie.
Comment AVEVA Predictive Asset Analytics détecte-t-il les anomalies avant qu'elles ne deviennent des pannes ?
La solution analyse en temps réel de grandes quantités de données provenant des actifs critiques de Tata Power pour identifier les écarts fonctionnels et les changements subtils dans le comportement des équipements. Grâce à des diagnostics dynamiques et approfondis, elle compare les signatures opérationnelles aux profils de fonctionnement attendus et alerte dès qu'une dérive apparaît. Cette approche permet de capturer également les connaissances sur les modes de défaillance, créant une base de savoir réutilisable par les équipes pour mieux comprendre et anticiper les comportements anormaux des équipements.
Quels résultats opérationnels Tata Power a-t-il obtenus grâce à AVEVA Predictive Asset Analytics ?
Tata Power a obtenu une identification précoce des problèmes d'équipement, plusieurs jours, semaines ou mois avant la panne, améliorant directement la fiabilité et les performances de sa flotte. La maintenance imprévue a été réduite grâce à une meilleure planification, ce qui permet un contrôle accru des coûts. Les équipes bénéficient d'informations dynamiques et de diagnostics approfondis pour les changements de comportement des équipements. Enfin, la capture des modes de défaillance constitue un actif stratégique de long terme pour la formation et la continuité opérationnelle.
Pourquoi la gestion des données temps réel est-elle stratégique pour un producteur d'électricité ?
Pour Tata Power, gérer la complexité des processus et technologies de sa flotte exige d'analyser rapidement de grandes quantités de données d'actifs afin d'évaluer précisément l'état des équipements. AVEVA Predictive Asset Analytics permet de transformer ces données en informations actionnables et de les partager entre les bons interlocuteurs au bon moment. Cette circulation maîtrisée de l'information temps réel est au cœur de la transformation digitale du secteur énergétique : elle conditionne la fiabilité, la sécurité et la performance globale des centrales.
Comment AVEVA aide-t-il à capitaliser le savoir-faire des opérateurs expérimentés dans une centrale électrique ?
Un défi majeur pour Tata Power consistait à partager l'information entre les groupes pour transmettre la bonne donnée à la bonne personne au bon moment. AVEVA Predictive Asset Analytics permet de capturer les modes de défaillance des équipements et de les structurer dans une base de connaissances exploitable. Cette capitalisation favorise la formation des nouveaux opérateurs, garantit la continuité des compétences face au renouvellement des équipes et standardise les bonnes pratiques. C'est un levier crucial pour pérenniser l'expertise opérationnelle dans un secteur où l'expérience terrain reste essentielle.