Nous abordons la conception de modèle de maintenance prédictive en deux phases :

1) La génération automatique de propriétés discriminantes (features) à partir des données

2) La conception de modèles prédictifs par apprentissage supervisé ou non supervisé

Nous proposons plusieurs options d’implémentation pour nos solutions : dans votre plateforme IoT (propriétaire ou standard), sur notre Cloud ou embarquées dans l’équipement même.

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Génération Automatique de Propriétés (Features)

 

DiagSign : une innovation unique dans les algorithmes de génération automatique de propriétés

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DiagSign permet de générer automatiquement de propriétés issues de séries temporelles
  • Quelque soit la nature des signaux temporels en entrée (signal électrique, température, humidité, vibration, … ou une combinaison de ces signaux)
  • Sans besoin d’expertise métier
  • Les propriétés ainsi générées :
    • sont très riches et  discriminantes
    • produisent des performances supérieures avec les algorithmes d’Intelligence Artificielles et de Machine Learning.

Bénéfices

 Sans DiagSign :

propriétés discriminantes

Avec DiagSign :

propriétés discriminantes

Solutions de maintenance prédictive

Modèles génériques et spécifiques d’Intelligence Artificielle :

  • s’appuyant sur les algorithmes innovants et l’expertise d’Amiral Technologies,
  • prêts à être adaptés à vos équipements spécifiques
  • pour apprendre, prédire et générer des alertes de maintenance pertinentes
    • Matériels défectueux
    • Signes de vieillissement
    • Approche de fin de vie utile
  • Apprentissage (supervisé ou non) selon la disponibilité de données historiques.
  • Mise en place de seuils d’alerte “intelligents” en fonction du compromis taux de prédiction / taux de fausse alertes

Cas d'Usage

Prédiction de durée de vie utile

Modèle générique et son application pour les Contacteurs Industriels et les Turbo Réacteurs

Prévision de défauts et
Prédiction de vieillissement

Modèle générique et son application au Point d’aiguillage des rails et aux Imprimantes Industrielles

Prévision de défauts et
Prédiction de vieillissement

Modèle générique et son application aux Éoliennes et aux Moteurs à Induction

Solutions pour la supervision énergétique

  • Désagrégation de courant électrique au niveau du compteur pour estimer la consommation de chaque équipement.
  • Détection d’équipements lors de la mise sous tension.

 

Cas d'Usage

Supervision de la consommation énergétique industrielle

Modèle de désagrégation non intrusive des consommations électriques pour déterminer la consommation des équipements individuels

Supervision des équipements électriques domestiques

Modèle de détection d’équipements domestiques dans un réseau électrique à partir du signal électrique de mise en marche

Nos options d'intégration

  • Intégration dans votre plateforme IoT (standard ou propriétaire)
  • Hébergement sur le cloud d'Amiral Technologies
  • Embarquée dans l’équipement
Implementation options
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