Amiral Technologies dans la lettre innovation du CNRS

Expertise
Amiral Technologies : la détection précoce des anomalies et du vieillissement des équipements industriels

Amiral Technologies : la détection précoce des anomalies et du vieillissement des équipements industriels

La start-up issue du Gipsa-lab exploite un algorithme innovant qui identifie les caractéristiques discriminantes d'un signal produit par un capteur, afin de créer un modèle de prédiction de l'état de santé d'un équipement. Ses logiciels détectent les risques de défauts et prédisent aussi le vieillissement et la fin de vie.

La maintenance prédictive des équipements industriels est un cheval de bataille dans les secteurs de l'aéronautique, de l'énergie et de l'industrie manufacturière. Pour éviter de multiplier les inspections et les arrêts de production, sans pour autant augmenter les risques de pannes, les industriels s'efforcent d'analyser les données fournies par de multiples capteurs (signaux électriques, températures, vibrations...). Mais identifier, dans ces flots de données, les caractéristiques qui permettront de déclencher une alerte sur une machine ou un composant, est un travail complexe qui peut mobiliser des experts pour de longs mois. La start-up Amiral Technologies, qui vient d'être créée, propose d'accélérer cette phase grâce à une méthode mathématique qui engendre automatiquement les caractéristiques pertinentes et discriminantes d'un signal. Cet algorithme est né des travaux menés au Laboratoire Grenoble images parole signal automatique (Gipsa-lab).

Sur la base de l'algorithme du Gipsa-Lab, un programme de maturation a été lancé au sein de la Satt Linksium. « Les discussions que nous avons pu avoir avec les industriels nous ont permis de construire une offre correspondant à différents cas d'usage de la maintenance prédictive », indique Mazen Alamir, directeur de recherche CNRS au Gipsa-lab. Ainsi, au-delà de la détection de défauts, Amiral Technologies propose des modèles prédictifs du vieillissement d'un équipement ou de sa fin de vie.

 

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