SOLUTIONS PROPULSÉES PAR IA
arrow

Le défi .

  • La maintenance des équipements se fait généralement après un nombre d'heures ou de cycles de fonctionnement précis.
  • Cependant, cela est souvent basé sur une moyenne et non sur des données de capteur de paramètres opérationnels.
  • Parfois, les paramètres opérationnels entraînent des temps d'arrêt imprévus des équipements d'une ligne de production, ce qui peut entraîner des coûts importants.
arrow

La solution .

  • Conçu et construit un modèle d'apprentissage automatique pour prévoir le temps de défaillance de l'équipement.
  • Planification de la maintenance optimisée en minimisant les temps d'arrêt planifiés.
  • L’analyse de l’importance des fonctionnalités du modèle a permis de déterminer les facteurs qui ont le plus d’impact sur le délai de défaillance de l’équipement.
arrow

Les résultats .

  • Temps d'arrêt planifiés minimisés grâce à une planification de maintenance optimisée.
  • Réduction des temps d'arrêt imprévus des équipements et des lignes de production.
  • Augmentation de la durée de vie de l’équipement en améliorant les conditions de fonctionnement en fonction de la compréhension des facteurs ayant une incidence sur le délai de défaillance de l’équipement.
style="vector-effect: non-scaling-stroke;">