Qu'est-ce que le mode aveugle ?
Le mode aveugle est une méthode de machine learning qui permet de détecter une défaillance sur un équipement sans avoir à se baser sur des données historiques de pannes ou sans avoir à connaitre la typologie de l’équipement ou des capteurs surveillés.
Elle repose sur la création d’un espace de fonctionnement nominal de l’appareil lors de la mise en place de la solution. Le logiciel se sert des données saines de l’équipement pour créer un espace de normalité, et tout résultat en dehors de cet espace est considéré comme une anomalie et signalé aux équipes de maintenance : c’est ce que l’on appelle la détection d’anomalies.
Le logiciel DiagFit, alimenté par de puissants algorithmes issus d’années de recherche scientifique, peut détecter les pannes avec une grande précision et un faible taux d’erreur.
Le mode aveugle, un atout pour la détection automatisée des pannes dans l’industrie 4.0
Chez Amiral Technologies, le mode aveugle a plusieurs significations pour notre logiciel de prédiction de pannes DiagFit
DiagFit n’a pas besoin de connaître le type d’équipement ou de capteur qu’il surveille. L’ensemble de ces informations pouvant être anonymisées.
DiagFit n’a pas besoin d’être enrichi par l’historique de pannes de l’équipement surveillé. L’apprentissage étant basé sur le fonctionnement nominal de l’équipement (approche non-supervisée).
DiagFit n’a pas besoin que les données d'entraînement importées soient labellisées a priori.
“ Ces avantages permettent à nos clients de déployer rapidement une solution de détection de pannes au service de la performance de leurs équipements. ”
Katia Hilal
Découvrir "le mode aveugle" en vidéo
Antoine, Data Scientist
La détection de pannes en mode aveugle
“Créer un modèle de détection de pannes en mode aveugle, revient à caractériser au mieux l’ensemble des points de fonctionnement [d’un équipement].”
