La maintenance prédictive, rendue possible par une intégration poussée des capteurs et des techniques du machine learning, est l'un des avantages les plus largement annoncés de la quatrième révolution industrielle..

Cette approche combine de nombreuses technologies qui sous-tendent la nouvelle vague de numérisation industrielle, telles que les capteurs en réseau, le Big Data, les analyses visuelles avancées et le machine learning. C'est une technique qui, identifiant des schémas complexes sur des milliers de variables d'une manière que l'analyse traditionnelle ne peut pas, permet aux opérateurs de développer une compréhension plus approfondie, basée sur les données, et la raison pour laquelle les échecs se produisent.

  • Le moteur de flux données permet de collecter des données en temps réel à partir de plusieurs types de capteurs de fabrication. Le modèle prédictif traite les données pour produire une prédiction

  • Live Dashboard can display Real-Time Data and Prediction

  • Zone de stockage intermédiaire Permanente (PSA) stocke des données historiques

PSA est interrogeable et les données peuvent être utilisées pour d'autres analyses statistiques, graphiques et tableaux de bord de surveillance

Lorsqu'une machine peut subir des centaines, voire des milliers de types de défaillances, parfois très rares, il peut s'avérer peu pratique de créer des modèles traditionnels d'une qualité suffisamment élevée pour les prédire correctement.

Our Data Science Competence Center had developed an accurate machine-learning models. Model-based predictive maintenance becomes a breakthrough way to solve high-value problems.

That’s why establishing a robust data backbone is a fundamental enabler for digital reliability and maintenance. Most organizations already have systems in place to record maintenance- and reliability-related data, but the effectiveness of such systems can be undermined by poor analysis.

Artificial-intelligence techniques, such as natural-language processing, can help organizations transform poorly organized historical data into a form more suitable for automated analysis.

 

Once they have their data in place, companies need a means to access it. SDG data lake architecture collects data from multiple systems and sources, creating a single source of truth and bridging the information gap between systems to provide a complete picture of an asset’s health. This critical component of the data architecture has multiple uses: it provides the basis for digital performance management, descriptive analytics, and dashboards, while also serving as a unified layer for new maintenance and reliability applications and supplying the data required for advanced-analytics models.

A predictive maintenance involves the use of descriptive analytics and data visualizations to provide a real-time view of asset health and reliability performance.

Digital performance management automates the generation and presentation of the key metrics and qualitative information that companies use in their maintenance and quality programs.

Advanced analytics can also help to accelerate and standardize the cost-benefit analyses and decision-making that underpin maintenance and reliability activities, helping teams choose the right maintenance strategy such as run-to-fail, planned preventative maintenance, or condition-based maintenance for each asset.

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