Des générateurs de caractéristiques au coeur de notre ADN
Amiral Technologies s’est créée sur des inventions scientifiques issues du laboratoire GIPSA au sein du CNRS de Grenoble : les générateurs de caractéristiques extrêmement discriminants.
Le point de départ essentiel dans le traitement de séries temporelles industrielles est la génération de caractéristiques. De la qualité de celles-ci dépend le modèle qui en découle, et donc la précision des prédictions.
Ceux-ci sont spécifiquement conçus pour les équipements industriels. Ils exploitent à la fois les techniques de traitement du signal les plus avancées et l’existence avérée de lois physiques régissant les équipements, afin de découvrir des invariants dans les signaux.
C’est grâce à cette combinaison savante que DiagFit extrait l’information pertinente des séries temporelles générées par les capteurs des équipements pour produire et mettre à jour les modèles de prédiction, et ce même en mode aveugle.
Entre algorithmes propriétaires et état de l’art
La R&D d’Amiral Technologies exploite également l’état de l’art algorithmique en machine learning pour le rendre ultra spécialisé et donc plus performant que les solutions standards du marché pour la surveillance des équipements industriels.
Notre recherche constante nous a amenés, non seulement à concevoir de nouveaux algorithmes propriétaires de détection d’anomalies, mais également à adapter les algorithmes les plus récents et pertinents à nos générateurs de caractéristiques afin de tirer parti de l’ensemble des innovations du marché.
C’est cette approche duale qui permet à notre logiciel DiagFit d’obtenir des performances de détection inédites.
De la détection d’anomalies…
La combinaison de nos générateurs de caractéristiques et de nos algorithmes nous permet de créer un espace de normalité représentant le fonctionnement nominal de l’équipement.
Cette méthode, appelée détection d’anomalie en machine learning, est le point de départ de notre approche incrémentale et permet de détecter les dérives dans les signaux.
…vers la prédiction de pannes
Notre méthodologie permet de détecter des dérives mais également de les anticiper !
Grâce à son cœur technologique précis et discriminant, DiagFit détecte les signaux faibles dans les données et lève des alertes avant même que la panne ne soit réellement avérée. C’est cette capacité d’anticipation qui ouvre le champ des prédictions de pannes.
Chalk & talk
Maxime Le Gall, DataScientist
chez Amiral Technologies
La génération de caractéristiques
“Cette étape est primordiale dans le traitement et la caractérisation de séries temporelles.”
Maxime Le Gall, DataScientist
chez Amiral Technologies
La génération de caractéristiques
“ Cette étape est primordiale dans le traitement et la caractérisation de séries temporelles.”
Dr Makia Zmitri, DataScientist
chez Amiral Technologies
Le score de santé d’un équipement
“L’enjeu est donc de déterminer le seuil qui répondra le mieux au compromis entre fausses alarmes et vraies détections.”
