Tous les cas d’usage de la solution de prédiction de pannes en mode aveugle

Manufacturing

Le secteur manufacturier est depuis plusieurs années à la pointe des attentes élevées des industries pour mettre en œuvre l’application numéro 1 du paradigme de l’Industrie 4.0 : la maintenance prédictive. Cependant, les clients ne sont pas encore pleinement satisfaits. Pourquoi ? Pour plusieurs raisons :

  • le manque de données historiques de pannes pour former des algorithmes d’apprentissage automatique
  • une approche de surveillance basée sur les conditions qui prend du temps
  • des jumeaux numériques coûteux
  • des solutions basées uniquement sur le cloud et non polyvalentes basées sur l’IA

 

Les fabricants attendent donc des solutions logicielles capables de supprimer ces obstacles majeurs pour atteindre un retour sur investissement élevé.

Transport

Parce que le transport est un secteur connecté en constante augmentation – voitures connectées, avions et hélicoptères connectés, trains connectés, navires connectés, les opérateurs et les constructeurs doivent mobiliser d’énormes investissements dans des capteurs pour fournir des véhicules à faible émission de carbone idéalement 100 % sécurisés.

La capacité des solutions logicielles de maintenance prédictive à s’adapter à différents contextes d’exploitation, à être intégrées dans des dispositifs/capteurs, à fournir des modèles polyvalents, est primordiale pour ces entreprises.

Énergie 

Le secteur de l’énergie est une activité gourmande en ressources impliquant plusieurs équipements critiques et coûteux à surveiller afin d’obtenir les temps de disponibilité les plus élevés possibles. Le marché connaît une transition rapide entraînée par de nouveaux types d’énergie, des modèles de distribution changeants et des changements dans l’offre et la demande. Les entreprises doivent s’adapter rapidement. De plus, ce secteur vit une transformation rapide en raison des contraintes environnementales. La diversité des équipements et des types de données, combinée au manque de données historiques sur les défaillances, complique énormément la conception de solutions de modélisation prédictive rentables.

Clients

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