prédictif

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Prédictif en industrie :
mettre en place des modèles
fiables grâce au Big Data
30 minutes avec
Gonzague HETIER
Chef de projet blu.e
INTRODUCTION
Au programme

Que signifie « prédictif » ?

En quoi le Big Data est-il utile pour faire du prédictif ?

Quelles variables choisir pour mon modèle ?

Quel niveau de complexité choisir pour mon modèle ?

Comment suivre et améliorer mon modèle ?

Comment faire des modèles CT/MT/LT ?

Comment me servir du prédictif comme aide à la conduite temps-réel ?

Cas d’usage (3)
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« PREDICTIF »
Définitions :
ANALYSE
descriptive prescriptive prédictive
MAINTENANCE
corrective
préventive
prédictive
Le prédictif serait-il l’aboutissement
de tout ?
Chez blu.e, le prédictif est construit
en même temps que le prescriptif.
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LE BIG DATA AU SERVICE DU PREDICTIF
« BIG DATA » ?
L’outil blu.e permet de repérer
les variables d’influence et
donc les antécédents grâce au
big data.
/!\
Ce n’est pas un outil statistique.
Ce n’est pas une analyse de corrélation.
L’outil mène une analyse hypercubique
sur l’historique de données, permettant de :
→ classer les variables influentes par ordre
décroissant d’impact : il n’y a plus qu’à les
trier.
→ trouver des combinaisons linéaires par
parties.
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Comment mettre en place des
modèles fiables grâce au Big Data ?
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CHOISIR LA VARIABLE A MODELISER
0
Quelle variable choisir ?
→ Consommations (gaz, électricité, utilités, etc.)
→ Appel de puissance réseau
→ Emissions de polluants
→ Production
→ €
Dans quel but ?
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VARIABLES POUR LA MODELISATION
1
Toutes les données prévisibles, subies ou non, nous intéressent.
Leur priorisation se fait selon le modèle que l’on veut construire.
Données météo
Horodatage
Jours ouvrés
Planning de
production
Evénements
d’exploitation
Budgets
Prix des énergies
Capacités souscrites
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DIFFERENTS MODELES POUR DIFFERENTS
HORIZONS
2
Modèles CT, MT, LT
court-terme
moyen-terme
long-terme
Prévision à quelques minutes
Prévision à quelques heures/jours
Prévision à quelques semaines/mois
Pentes des paramètres
de production
Météo, heure
Météo, jours ouvrés,
planning de production.
Planning de production,
tendances saisonnières
+ Enveloppe
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COMPLEXITE
3
Toujours commencer par un modèle simple.
→ Commencer par une combinaison linéaire par parties
→ On pourra complexifier le modèle ultérieurement si besoin
« MACHINE LEARNING » ?
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SUIVI DU MODELE ET AMELIORATION
4
Analyse critique du modèle, suivre sa qualité avec :
→ des alarmes sur l’écart du modèle avec le réalisé,
→ des analyses critiques régulières pour l’améliorer
Lancer une analyse sur (variable – modèle) permet de
modifier les facteurs, ajouter ou retirer des paramètres du
modèle.
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SE SERVIR DU PREDICTIF
5
Créer un tableau de bord d’aide à la décision ou injecter ce modèle dans le
reporting existant.
Le bon modèle est celui qui ne reste pas dans un bureau !
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CAS D’USAGE :
OPTIMISER SON SOURCING POUR MAXIMISER LES BENEFICES
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CAS D’USAGE :
PALLIER LE TEMPS DE CHAUFFE D’UN EQUIPEMENT
0,2
0,15
0,1
0,05
0
0,0001
0,0002
0,0003
0,0004
0,0005
0,0006
0,0007
-0,05
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CAS D’USAGE :
ANTICIPER SON BUDGET, ACHETER SUR LES MARCHES
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CONCLUSION
EN BREF, CE QU’IL FAUT RETENIR
1
Le modèle le plus simple est souvent le meilleur
2
L’analyse Big Data est très utile pour reconnaître et
classer les variables du modèle
3
Le prédictif, ce n’est pas forcément compliqué (si on a
les bons outils)
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Avez-vous
des
questions
?
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Prochain webinar
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collaborative
pour la maîtrise
énergétique
des installations
industrielles
vous remercie
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14 septembre de 11h30 à 12h00
36
L’impact de l’organisation sur la
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