Comment TNB a réduit de 90 fois le temps de vérification des stocks en entrepôt grâce à des drones stationnaires en Malaisie

Tenaga Nasional Berhad (TNB) est le principal fournisseur d'énergie de Malaisie, desservant environ 10 millions de foyers grâce à un vaste réseau de lignes de distribution et de transport couvrant toute la péninsule malaise. L'entreprise gère également les exportations d'électricité vers les pays voisins, notamment Singapour et la Thaïlande. Dans le cadre de sa stratégie de transformation technologique, TNB recherchait des solutions efficaces pour superviser et gérer ses vastes opérations d'entreposage.

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Lors d'une des sessions de NestGen '25, nous avons discuté avec Azfar Helmi, chef de produit technique au sein du département des opérations et de l'ingénierie de Groupe Aerodyne, leader mondial des technologies de drones et de l'analyse de données présent dans 45 pays. Azfar apporte plus de neuf ans d'expérience en télédétection et une expertise pointue en technologies de drones, notamment dans le développement des initiatives d'Aerodyne en matière de drones intégrés dans les secteurs minier et énergétique. Voici ce qu'ils ont déclaré à propos de la révolution apportée à la surveillance des actifs d'entrepôt :

« L’inspection manuelle serait extrêmement chronophage. En fait, lors de notre premier échange avec notre client en 2023, le principal problème résidait dans le manque de temps : chaque cycle d’inspection des actifs nécessitait environ trois mois. » - Azfar Helmi, Responsable technique produit, Aerodyne Group

TNB a dû relever plusieurs défis critiques dans la gestion de ses opérations d'entrepôt :

• Vérification d'inventaire fastidieuseLes cycles d'inspection manuelle nécessitaient trois mois pour être achevés, ce qui rendait les données obsolètes en quelques jours en raison des mouvements quotidiens des actifs.
  
• Visibilité limitée dans de vastes espacesL’exploitation d’un entrepôt de 43 hectares réparti entre des actifs de distribution et de transport rendait une surveillance complète quasiment impossible par les méthodes traditionnelles.
  
• difficultés d'optimisation de l'espace: Avec des équipements volumineux comme les transformateurs et les bobines de câbles nécessitant une surface de stockage importante, TNB avait besoin d'informations en temps réel sur l'espace disponible afin d'optimiser l'efficacité du stockage.
  
• précision du suivi des actifsLes mouvements quotidiens d'actifs pendant les heures ouvrables normales ont créé des écarts persistants entre les registres d'inventaire et le contenu réel de l'entrepôt.

L'entrepôt contenait divers équipements électriques, notamment des transformateurs, des isolateurs, des interrupteurs et des tourets de câbles, le tout en quantités et dimensions variables. Les méthodes traditionnelles ne permettaient pas d'atteindre la rapidité, la précision et la fréquence nécessaires pour assurer un contrôle efficace des stocks dans cet environnement dynamique.

En septembre 2023, TNB s'est associé à Aerodyne pour mettre en œuvre une solution de station d'accueil autonome pour drones, basée sur FlytBase Enterprise. Ce système combine la technologie de station d'accueil DJI avec des analyses d'IA avancées afin de transformer la gestion des actifs d'entrepôt.

La mise en œuvre comprenait :

• Installation d'une station d'accueil DJI utilisant un drone DJI Matrice 30
• La connectivité Starlink pour des communications fiables
• Intégration de la plateforme FlytBase Enterprise avec l'infrastructure serveur AWS
• Algorithmes d'IA personnalisés développés spécifiquement pour la détection et la classification des équipements électriques
• Logiciel de visualisation spécialisé pour présenter les informations sur les actifs dans un format accessible

Le système de drones autonomes suit un processus systématique pour fournir des informations exploitables :

1. La zone de l'entrepôt est divisée en cinq secteurs pour une couverture organisée
2. Le drone portuaire effectue des vols quotidiens dans tous les secteurs (si les conditions météorologiques le permettent).
3. Environ 2 000 images sont capturées lors de chaque mission complète.
4. Toutes les données sont transférées de la plateforme FlytBase vers AWS pour traitement.
5. Les algorithmes d'IA analysent les images pour détecter, classer et quantifier les ressources
6. Le logiciel de visualisation présente les données traitées à l'équipe de gestion des entrepôts de TNB.
7. Les résultats sont fournis sous 24 heures, permettant ainsi de prendre des décisions de planification dès le lendemain.

Le système de détection par IA est entraîné à reconnaître avec une grande précision divers composants électriques, notamment les transformateurs (95 % de précision), les faisceaux de câbles (80 à 85 % de précision) et les isolateurs (plus de 90 % de précision). Il peut également identifier les emplacements vides à des fins de planification des stocks.

La mise en œuvre a suivi une approche rigoureuse et méthodique, débutant par l'installation du système en octobre 2023. Plutôt que de programmer des horaires de vol fixes, l'équipe a opté pour une stratégie d'exécution des missions flexible afin de s'adapter aux conditions météorologiques imprévisibles de la Malaisie. Des pilotes sur place sont restés en alerte pour exécuter manuellement les missions lorsque les programmes automatisés étaient perturbés par la pluie ou des vents violents.

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Le principal défi de mise en œuvre a consisté à développer et à perfectionner les algorithmes de détection par IA. Les composants de petite taille se sont avérés difficiles à identifier à partir des seules images cartographiques, ce qui a nécessité un entraînement supplémentaire pour estimer les quantités dans les configurations empilées. Grâce à des améliorations itératives, l'équipe a atteint le taux de précision de détection global actuel de 90 % quelques mois après le déploiement.

« Nous sommes en contact avec TNB pour ce projet spécifique depuis septembre 2023. En octobre 2023, nous avons déployé une station d'accueil DJI dans l'entrepôt de TNB. » - Azfar Helmi, responsable technique produit, groupe Aerodyne

La solution de drones portuaires a permis d'améliorer considérablement les opérations de gestion des entrepôts de TNB :

• Temps de vérification considérablement réduitCe qui prenait auparavant trois mois peut désormais être réalisé quotidiennement, avec des résultats disponibles sous 24 heures - soit une amélioration de 90 fois la vitesse de vérification.
  
• Amélioration de la visibilité des stocksLa vérification quotidienne des actifs permet d'avoir une vision quasi en temps réel du contenu des entrepôts, notamment des quantités, des classifications et des emplacements précis des composants critiques.
  
• Utilisation optimisée de l'espaceLes ingénieurs de TNB reçoivent désormais tous les deux jours des informations mises à jour sur les zones de stockage disponibles, ce qui leur permet de planifier efficacement les livraisons et les installations de matériel.
  
• Amélioration de la précision de la classificationLe système d'IA peut distinguer différents types de composants électriques (transformateurs, isolateurs, interrupteurs, etc.) avec une précision allant jusqu'à 95 % pour certaines catégories d'équipements.
  
• Prise de décision fondée sur les donnéesLes responsables d'entrepôt peuvent désormais prendre des décisions basées sur l'état actuel des stocks plutôt que sur des informations obsolètes, ce qui améliore l'allocation et la planification des ressources.

« Sans IA, une personne devrait se rendre sur place et effectuer une vérification individuelle. Même en s'appuyant sur la cartographie et en confiant l'identification quotidienne à des analystes SIG, la classification d'une seule carte prendrait au moins deux semaines. Grâce à l'IA, nous pouvons prendre des photos aujourd'hui, et TNB aura les résultats dès la fin du jour ouvrable suivant. Dès le surlendemain, ces informations seront exploitables. » - Azfar Helmi, Responsable technique produit, Groupe Aerodyne

Suite au succès de la première phase de déploiement, TNB étend l'utilisation de la technologie des drones autonomes pour les quais :

• Déploiement de quais supplémentaires au même emplacement d'entrepôt à des fins de surveillance de sécurité
• Extension prévue à d'autres installations de TNB pour une surveillance de sécurité complète
• Phase de test pour le déploiement des quais dans les sous-stations électriques en vue d'inspections hebdomadaires ou mensuelles
• Amélioration continue des algorithmes de détection afin d'accroître la précision pour tous les types d'équipements.
• Exploration des applications potentielles des technologies SLAM et LIDAR dans les entrepôts intérieurs

L'expérience de TNB démontre la nature évolutive de la technologie des drones autonomes, chaque application réussie créant des opportunités d'expansion à d'autres cas d'utilisation et lieux.

Le partenariat entre TNB, Aerodyne et FlytBase illustre comment la technologie des drones autonomes peut transformer la gestion des actifs d'entrepôt dans le secteur de l'énergie. En réduisant le délai de vérification de plusieurs mois à quelques jours, en améliorant la précision des inventaires et en permettant une optimisation de l'espace basée sur les données, cette solution offre une valeur opérationnelle immédiate tout en jetant les bases d'une innovation et d'une expansion continues.