Vers une nouvelle maintenance prédictive

Les pannes et les arrêts de production présentent des contraintes majeures pour l’industrie. Le coût global de la maintenance
d’un équipement pour sa durée de vie représente en moyenne 5 à 6 fois
son coût d’investissement initial.

Afin de réduire ces coûts et anticiper les pannes, nous étudions de nouvelles solutions intelligentes de maintenance conditionnelle ou prédictive.

Comment ?

Le développement d’algorithmes type Machine Learning.

En effet, il est possible de créer un modèle algorithmique qui lie les variations des fréquences d’intensités électriques des moteurs d’entrainement machine et les débuts d’avarie.
Cela consiste à analyser des données industrielles clients et permettre un apprentissage Machine Learning des causes de ces variations.