Les lauréats de l’Open Innovation Factory 2021

Comment gagner en sécurité, fiabilité et temps passé sur les opérations d’inspection du réseau gazier de GRTgaz ?

Faute d’endoscopes performants certifiés ATEX* sur le marché, ces inspections sont actuellement réalisées en vidant la canalisation contenant du gaz à chaque nouvelle intervention. Les entreprises IT Concepts et Induscope ont co-candidaté sur cet appel à projet, pour proposer des solutions complémentaires à cette problématique qui ont séduit le jury, composé d’experts métiers et de cadres d’exploitation. Elles ont toutes deux décroché le titre de lauréat.

(*) ATEX : norme européenne de matériel antidéflagrant.

IT Concepts, société allemande spécialisée depuis 17 ans en endoscopie industrielle, a proposé un vidéoscope adapté. « Nous avions développé pour un client américain dans le gaz un vidéoscope ATEX zone 2(*) Nous sommes entrés en phase d’étude de ce matériel pour l’adapter au cahier des charges de GRTgaz et répondre avec une solution parfaitement isolée et étanche. », précise Nicolas Rossi, responsable des ventes France chez It Concepts GmbH.

(*) Norme européenne. Elle correspond au niveau 3 transposé dans le droit allemand).

Induscope est une entreprise française spécialisée en endoscopie industrielle qui fournit des endoscopes et propose des prestations d’inspections de canalisations dans divers secteurs d'activité -aéronautique, automobile, nucléaire, éolien, pharmaceutique. Elle complète la proposition d’IT Concepts par une solution de presse-étoupe à installer au niveau des « points de piquage » (intersections entre les cylindres). « Nous avons développé un presse-étoupe permettant lors du contrôle d’étanchéifier ces points de piquage, explique Guillaume Conné, associé gérant chez Induscope.  L’opérateur n’a plus qu’à poser le presse-étoupe pour inerter les canalisations et faire entrer le vidéoendoscope ». L’inspection est sécurisée sans avoir à vider les canalisations, un précieux gain de temps.

Ces propositions sont à l’étude chez GRTgaz afin de valider qu’elles répondent aux exigences et normes en matière de sécurité des installations et sites industriels.

DAVAI!JPL est un incubateur de projets hitech, objets connectés, analyse de données, technologies industrielles de pointe. Son robot-tube pneumatique Ivy Spec, capable de se faufiler dans des endroits confinés comme les canalisations et de s’ajuster à leur diamètre, lui a valu le coup de cœur du jury. Le robot-tube, piloté par une IA centrale, dépourvu de parties métalliques rigides, se guide en autonomie et transporte ses radars dans les moindres recoins. « De réservoirs en aéronautique au sauvetage en spéléologie, les applications sont nombreuses », ajoute Jean-Philippe Lerat, président de Davaï!JPL.

Optimiser la gestion des actifs industriels de GRTgaz avec une meilleure exploitation des données de fiabilité et de maintenance ?

« C’était un sujet qui nous parlait fortement car au croisement de nombreuses missions réalisées sur l’optimisation de plannings de maintenance pour des industriels de l’Energie et du Transport », dit Paul-Alexandre Bouhana, Directeur de projet en Data Science d’Artelys, PME indépendante spécialisée en data science, modélisation, optimisation des réseaux et planification énergétique territoriale. Artelys a proposé des algorithmes d’intelligence artificielle et des visualisations graphiques pour rendre intelligible les résultats et mieux comprendre les probabilités de défaillance. « Nous avons aussi formulé un module complémentaire d’aide à la décision. En identifiant l’imminence de la défaillance d’une pièce et son impact sur le réseau, nous pouvons prioriser les actions de maintenance et ajuster les plannings d’interventions. Le fait de dépasser la demande initiale a séduit le jury ». Dans l’immédiat, Artelys va mettre au point un prototype pour tester la faisabilité du projet dès le premier semestre pour GRTgaz.

Sia Partners, cabinet de conseil en management, a développé une expertise spécifique en science des données dans le secteur de l’énergie.

Romain Guichard, consultant senior Data Science, a dirigé les propositions. Le concept : un modèle de prévision de défaillance pour les actifs. Comment ? « En croisant l’historique de chaque équipement et les actions correctives engagées pour identifier des variables explicatives ». Connaître les probabilités d’un dysfonctionnement mais aussi les causes permettent des prédictions précises, liées aux conditions d’usage des équipements. « Nous avons prouvé la performance du modèle sur des sites pilotes. Nous développons déjà des outils destinés à son industrialisation », conclut Pierre Leplatois, Directeur de la Business Unit Data Science en Europe.