Mutualisation de modèles prédictifs dans la maintenance : perspectives et limites
Créer un modèle prédictif est souvent chose complexe dans le cadre de la maintenance des actifs industriels : la machine est un élément dynamique dont l'état dépend aussi de paramètres exogènes variables (températures ambiantes, actions humaines, usages et environnement,...). Cette contrainte représente aussi une des limites à la réplication des modèles prédictifs.
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Use Case : convoyeur(Mine)
Très utilisés dans l'industrie, les bandes transporteuses dans les mines, l'agriculture/l'agroalimentaire ou la logistique permettent de transporter de grands volumes/charges et assurent ainsi la productivité des sites. Ce rôle leurs confère un haut niveau de criticité.
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Use Case : CTA connectée
La centrale de traitement d'air joue un rôle important dans de nombreux processus industriels. La filtration et le recyclage des flux d'air sont des fonctions essentielles à la production pharmaceutique ou agroalimentaire entre autre.
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Use Case : Broche d'usinage
Dans le travail des métaux et l'usinage en particulier, la broche joue un rôle centrale mais reste soumise au effort et à l'usure continue de par son usage.
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Maintenance prédictive : les fluides ont la clé
Fluides de coupe, huiles de transformateur, huiles pour transformation,... sont tant de fluide dont l'analyse continue en ligne offre une capacité d'anticipation des pannes sans équivalente mais quasi inexploitée.
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Quelle architecture IIOT pour quels besoins (et résultats) ?
L'émergence des IoT a entrainé dans son sillage la conception de différentes architectures et connectivités réseaux. Dans le cadre des applications industrielles, le choix du réseau IoT représente une étape cruciale au succès du projet de monitoring voire de maintenance prédictive.
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