Ne subissez plus vos pannes.
Anticipez-les.
ROSIA INTEL transforme les données vibratoires de vos machines tournantes en diagnostics exploitables, grâce au Deep Learning et à un jumeau numérique.
100 places disponibles pour la première vague du programme pilote.
- Origine
- Roulement REF-2249 · Axe principal
- Défaut détecté
- Écaillage de bague extérieure
- Confiance
- 96.4 %
- Action recommandée
- Planifier un remplacement sous 14 jours
Risque de panne
Faible
RUL estimée
145 jours
De la donnée au diagnostic, du diagnostic à la décision.
Une maintenance industrielle 4.0, pilotée par l'intelligence artificielle.
ROSIA INTEL transforme les données issues des équipements industriels en informations exploitables afin d'améliorer la fiabilité des systèmes mécaniques et d'optimiser les stratégies de maintenance.
La plateforme repose sur des modèles de Deep Learning fondés sur des réseaux de neurones convolutifs (CNN avancés), combinés à un prototype de jumeau numérique et à des techniques de diagnostic intelligent appliquées aux équipements mécaniques critiques.
- Reconnaissance de 41 classes de défauts par Deep Learning
- Jumeau numérique (prototype) pour une représentation virtuelle des machines
- Spécialisée sur les machines tournantes et leurs composants critiques
Ce que change une maintenance qui anticipe
Une approche prédictive et prescriptive, pensée pour des résultats concrets sur le terrain.
Moins d'arrêts imprévus
Anticipez les défaillances avant qu'elles n'interrompent la production, au lieu de les subir.
Coûts de maintenance maîtrisés
Remplacez les interventions systématiques par des interventions ciblées, déclenchées par la donnée.
Disponibilité améliorée
Gardez vos machines tournantes en fonctionnement plus longtemps grâce à une détection précoce.
Durée de vie prolongée
Réduisez l'usure prématurée des composants critiques en corrigeant les anomalies au bon moment.
Interventions optimisées
Priorisez vos équipes de maintenance grâce à un diagnostic rapide, précis et exploitable.
Une suite technologique dédiée aux machines tournantes
Du signal brut à la décision de maintenance
Capture du signal
Les données vibratoires et de fonctionnement sont collectées sur la machine tournante.
Analyse par IA
Les modèles CNN analysent le signal pour en extraire les signatures caractéristiques.
Diagnostic & classification
Le défaut est identifié et classé parmi les catégories reconnues par le système.
Décision & action
Une recommandation claire est transmise aux équipes de maintenance.
Construire une industrie plus fiable et plus performante grâce à l'intelligence artificielle, à l'analyse des données industrielles et au jumeau numérique.
Innovation
Faire progresser en continu nos modèles d'IA et notre jumeau numérique au contact du terrain.
Rigueur scientifique
Des méthodes de Deep Learning appliquées avec exigence à des enjeux industriels concrets.
Fiabilité
Donner aux équipes de maintenance des diagnostics dans lesquels elles peuvent avoir confiance.
Proximité
Construire nos solutions au plus près des réalités et des contraintes de nos industriels.
Prêt à faire parler les données de vos machines ?
Discutons de vos équipements et de la façon dont ROSIA INTEL peut s'intégrer à votre stratégie de maintenance.