Optimisation des opérations de maintenance prédictive chez Enedis ⚡

Contexte et enjeux

Enedis, leader de la gestion du réseau de distribution d’électricité en France, a entrepris une mission stratégique en lien avec l’optimisation et la modernisation de ses opérations de maintenance. Avec un vaste réseau électrique à maintenir, l’objectif était d’améliorer la précision des diagnostics prédictifs et d’industrialiser un prototype existant, tout en renforçant l’écosystème technique de l’entreprise.

Objectifs de la mission

1. Industrialisation d’une application de maintenance prédictive :

   • Transformer un prototype de maintenance prédictive, développé par l’équipe Data Science d’Enedis, en une application robuste et opérationnelle.

   • Assurer une intégration fluide au sein des systèmes d’information existants tout en garantissant performance et scalabilité.

2. Rôle de référent technique transverse :

   • Accompagner les équipes internes sur les meilleures pratiques de l’écosystème Hadoop/Spark.

   • Identifier les points d’amélioration des infrastructures de traitement de données massives et apporter des solutions techniques innovantes.

Approche et méthodologie

1. Analyse approfondie du prototype existant : Un audit technique complet de l’application de maintenance prédictive a permis de mettre en évidence les forces du prototype, mais aussi ses limitations en termes de performance, de maintenabilité et d’interopérabilité.

2. Définition d’une architecture cible : Une architecture adaptée aux besoins d’Enedis a été conçue, en s’appuyant sur Hadoop et Spark pour gérer les volumes importants de données. Cette architecture intègre des processus ETL optimisés pour préparer et traiter les données issues du réseau électrique.

3. Mise en place de bonnes pratiques techniques : En tant que référent technique transverse, les équipes internes ont été formées aux meilleures pratiques de développement et d’exploitation sur les technologies Big Data, tout en proposant des solutions sur mesure pour résoudre des problèmes techniques complexes.

4. Tests, validation et déploiement : Un processus itératif de tests et de validation a été instauré pour garantir que l’application réponde aux attentes des utilisateurs finaux tout en respectant les normes de sécurité et de performance.

Résultats clés

• Industrialisation réussie : L’application de maintenance prédictive a été déployée avec succès, réduisant les temps d’arrêts imprévus du réseau de 15% en moyenne.

• Amélioration des performances Big Data : Les traitements Hadoop/Spark ont été optimisés, permettant une réduction de 30% des temps de calcul pour les analyses prédictives.

• Montée en compétences des équipes : Les équipes internes ont gagné en autonomie grâce à un accompagnement de qualité et à la mise en place d’une documentation complète.

Points forts de l’intervention

• Expertise reconnue dans l’industrialisation de prototypes de Data Science.

• Capacité à concilier approche technique et besoins stratégiques du client.

• Leadership technique dans des environnements complexes et exigeants.

Conclusion

Cette mission a permis d’atteindre des objectifs ambitieux en matière de maintenance prédictive et de gestion des données massives. Elle illustre parfaitement la capacité à transformer des prototypes innovants en solutions concrètes et durables, tout en renforçant les compétences des équipes et en optimisant les infrastructures existantes.