MORPHO-IA - IA et Digital Twin au service de la maintenance prédictive | FEREC 2020

MORPHO-IA : ETUDE ET RESULTATS MORPHOSENSE ▪ SAS au capital de 120 366 € ▪ SIRET : 822 036 265 00012 18 allée du Lac Saint André, BP 60278 73370 Le Bourget du Lac ▪ TVA FR13 822036265 Figure 2: Briques technologiques Morphosense 1-Notre réseau de capteurs intègre jusqu’à 40 nœuds de mesure et peut se déployer sur 1 km. Les nœuds sont robustes et qualifiés IP65 / 68 ou ATEX Z21 et sont certifiés CE. Nous proposons une interopérabilité avec tous types de capteurs existants (analogique, numéri que, jauge de contrainte, station météo, …) que nos clients ont déjà installés sur leurs structures ou souhaitent ajouter. 2-Nos algorithmes brevetés nous permettent de calibrer les nœuds et de produire des indicateurs statiques (reconstruction de la forme, mesure de convergences) ou dynamiques (analyse modale, vibratoire) du comportement de la structure. 3-Le Live Hybrid Digital Twin basé sur un modèle numérique 3D de la structure et associé à une intelligence artificielle pour la convergence modèle- mesure, permet d’avoir une copie précise et à jour des propriétés et des états de la structure suivie. Notre Digital Twin évolue en temps réel en fonction des charges (contraintes environnementales) et de l’endommagement subis par la structure (fissure, boulons cassés, …). Il nous permet de proposer une estimation de la fatigue, de l’endommagement et de la durée de vie résiduelle de la stru cture monitorée basé sur une explication physique des phénomènes observés. Nos clients peuvent ainsi optimiser la maintenance en fonction de l’état réel de la structure. 4- Afin d’exploiter au mieux les indicateurs calculés, nous avons redéveloppés des outils de visualisation des données, sous formes d’outils WEB dédiés, accessibles par nos clients n’importe où dans le monde et à tout instant. Ils s’appuient sur une architecture de Cloud Computing à l’état de l’art et une base de données spécifique permetta nt un accès rapide et fluide à l’ensemble des données. 1.2 Le projet Le projet MORPHO-IA, développé au sein de Morphosense, a pour objectif de créer différents modules basés sur des méthodes d’apprentissage automatique. Ces modules auront différents usages : - Labélisation manuelle de données afin d’appliquer plus « facilement » les algorithmes d’apprentissage automatique, - Labélisation automatique des données pour connaître les sources sollicitant la structure afin de les utiliser en entrée du Digital Twin (DT),