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Comprendre la maintenance prédictive
Les questions les plus fréquentes, et une encyclopédie complète des termes techniques utilisés sur ce site.
Questions fréquentes
Ce qu'on nous demande le plus souvent
C'est une stratégie qui utilise les données produites par un équipement (vibrations, température, fonctionnement) pour estimer son état réel et anticiper une défaillance, plutôt que d'intervenir selon un calendrier fixe (maintenance préventive) ou après la panne (maintenance corrective).
La maintenance prédictive répond à la question « quand risque de survenir une défaillance ? ». La maintenance prescriptive va plus loin en répondant aussi à « quelle action mener, et avec quelle priorité ? ». ROSIA INTEL vise les deux : détecter tôt, et recommander l'action adaptée.
Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont entraînés à reconnaître, dans un signal (par exemple vibratoire), les motifs caractéristiques de défauts connus. Une fois entraîné sur un nombre suffisant d'exemples, le modèle peut classer un nouveau signal parmi les catégories de défauts qu'il a appris à reconnaître — jusqu'à 41 classes chez ROSIA INTEL.
Un jumeau numérique est une représentation virtuelle d'un équipement physique, mise à jour avec ses données réelles. Notre prototype l'utilise pour offrir une vue de suivi et d'analyse du comportement de la machine dans le temps, accessible directement depuis un navigateur.
La plateforme est spécialisée dans les machines tournantes et leurs composants critiques : engrenages, roulements, arbres de transmission, ainsi que les systèmes de lubrification et l'état de l'huile.
Cela dépend de votre installation existante et des équipements à surveiller. Contactez-nous pour évaluer avec vous la meilleure approche de captation pour votre parc machines.
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