Vos défis > Assurer une maintenance prédictive
L’IA pour la maintenance prédictive
Avec la maintenance prédictive, vous pouvez tirer parti de cette approche pour optimiser vos opérations de maintenance, votre stock de pièces de rechange et les horaires de vos techniciens. Une meilleure compréhension de la durée de vie utile restante d’un actif peut vous aider à faire un choix important entre retarder la maintenance et atteindre les objectifs de production.
Une stratégie de maintenance prédictive peut réduire les dépenses en capital en prolongeant la durée de vie des actifs, mais peut également augmenter la productivité globale. Par exemple, elle peut augmenter la fiabilité et la disponibilité des équipements en abordant de manière proactive l’usure opérationnelle, tout en réduisant la maintenance imprévue et inutile.
Les solutions de maintenance prédictive sont avantageuses pour un large éventail d’équipements, allant des actifs « simples » comme les systèmes CVCA (chauffage, ventilation et conditionnement d’air), aux actifs hautement complexes comme les avions. Grâce aux avancées de l’IA, de l’analyse des mégadonnées et du traitement avancé des signaux, la maintenance prédictive peut offrir des avantages à une grande variété d’industries, y compris la fabrication, l’automobile, le commerce de détail, l’hôtellerie et les services, entre autres.
En partenariat avec des praticiens de l’IA et des experts en science des données, IVADO Labs a mis au point des méthodologies robustes pour analyser et signaler les anomalies des signaux des capteurs en quasi-temps réel en utilisant un éventail de techniques, allant de la codification des règles exploitant les connaissances des techniciens experts à l’utilisation de réseaux neuronaux profonds dans un cadre unique. Ces méthodologies activent la maintenance conditionnelle automatisée au sein de vos piles logicielles existantes.
Pour repousser encore plus les limites, nous avons développé des modules de diagnostic capables d’exploiter des documents techniques, les connaissances des techniciens et des méthodes statistiques pour détecter automatiquement les causes fondamentales les plus probables de dégradation, de défaillance ou de panne.
Nos modules de pronostics utilisent des analyses prédictives ainsi que des méthodes de fiabilité standard pour prévoir l’état futur et le moment des défaillances potentielles des actifs en utilisant à la fois les données historiques de maintenance et la dégradation opérationnelle pour déterminer la durée de vie restante du composant et du système.
