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Système logiciel de maintenance prédictive

Tirez parti des capteurs IoT, des modèles de détection de pannes et de l’apprentissage automatique pour permettre une maintenance prédictive grâce à des interventions juste à temps et à une planification intelligente.

Surveillance continue

Analyse des données des capteurs en vol et au repos sur la plateforme IoT Cobundu

Détection des défaillances et apprentissage automatique

Notre moteur d’apprentissage automatique est facile à déployer ou à activer dans le cadre de la diffusion de données provenant par exemple de capteurs ou de l’IWMS

Architecture ouverte

Notre système logiciel de maintenance prédictive se connecte avec les logiciels tiers et les modèles de défaillances pour des équipements spécifiques

Du préventif au prédictif

  • Déterminer l’équipement permettant de passer de la maintenance périodique planifie à la maintenance prédictive
  • Prévoyez avec précision le moment où une défaillance (critique) des équipements est susceptible de se produire
  • Organisez les interventions de maintenance à accomplir avant que cela ne se produise

Permettre la maintenance prédictive

Capturez les flux de données provenant de capteurs ou du BMS sur une plateforme de big data

  • Comparez le comportement mesuré et le comportement (normal) attendu
  • Détectez les anomalies sur la base de modèles de détection des défaillances et de l’apprentissage automatique
  • Le modèle modifiera les points de réglage dans le logiciel opérationnel pour ajuster les programmes de maintenance et permettre des interventions en temps opportun

Détection des défaillances fondée sur l’apprentissage automatique

  • L’architecture de la solution de Spacewell fournit tous les éléments de base pour la maintenance préventive, y compris un moteur d’apprentissage automatique
  • Formez votre modèle d’apprentissage automatique au moyen de vos données de base
  • Nos composants de cloud public permettent de faire face à des pics de demande qui sollicitent la puissance de calcul

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