Industry 4.0 Contribution to Asset Management in the Electrical Industry
Notice bibliographique
Résumé
Industry 4.0 has revolutionized paradigms by leading to major technological developments in several sectors, including the energy sector. Aging equipment fleets and changing demand are challenges facing electricity companies. Forced to limit resources, these organizations must question their method and the current model of asset management (AM). The objective of this article is to detail how industry 4.0 can improve the AM of electrical networks from a global point of view. To do so, the industry 4.0 tools will be presented, as well as a review of the literature on their application and benefits in this area. From the literature review conducted, we observe that once properly structured and managed, big data forms the basis for the implementation of advanced tools and technologies in electrical networks. The data generated by smart grids and data compiled for several years in electrical networks have the characteristics of big data. Therefore, it leaves room for a multitude of possibilities for comprehensive analysis and highly relevant information. Several tools and technologies, such as modeling, simulation as well as the use of algorithms and IoT, combined with big data analysis, leads to innovations that serve a common goal. They facilitate the control of reliability-related risks, maximize the performance of assets, and optimize the intervention frequency. Consequently, they minimize the use of resources by helping decision-making processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».