Predictive Quality

La qualité 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  réseau, le Big Data, les analyses avancées et le machine learning. C'est une technique qui, permet aux opérateurs de développer une compréhension plus approfondie, basée sur les données, de la raison pour laquelle les échecs se produisent.

• Le Streaming Data Engine permet de collecter des données en temps réel de plusieurs types de capteurs de fabrication. Le modèle prédictif traite les données pour produire une prédiction

• Le tableau de bord en direct peut afficher des données et des prévisions en temps réel

• La zone de stockage permanente (PSA) stocke l'historique des données 

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

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.

Notre centre de compétences Data Science a mis au point un modèle précis de machine learning. La qualité prédictive basée sur un modèle devient un moyen révolutionnaire pour résoudre des problèmes de grande valeur.

C’est pourquoi la mise en place d’un réseau de données robuste est un facteur fondamental de la fiabilité et de la maintenance numériques. La plupart des entreprises ont déjà mis en place des systèmes d'enregistrement des données relatives à la maintenance et à la fiabilité, mais une analyse insuffisante peut compromettre l'efficacité de tels systèmes.

Les techniques d'intelligence artificielle, telles que le traitement du langage naturel, peuvent aider les organisations à transformer des données historiques mal organisées en une forme plus adaptée à l'analyse automatisée.

Une fois les données en place, les entreprises ont besoin d’un moyen d’y accéder. L’architecture SDG Data Lake collecte les données de plusieurs systèmes sources, créant une source unique et comblant le fossé de l’information entre les systèmes pour donner une image complète de la santé d’une ressource. Cette composante essentielle de l’architecture des données a de multiples utilisations: elle sert de base à la gestion des performances numériques, à l’analyse descriptive et aux tableaux de bord, tout en servant de couche unifiée pour les nouvelles applications de maintenance et de fiabilité et en fournissant les données requises pour les modèles d’analyse avancée.

Une qualité prédictive implique l'utilisation d'analyses descriptives et de visualisations de données pour fournir une vue en temps réel de la performance des actifs et de leur fiabilité.

La gestion numérique des performances automatise la génération et la présentation des métriques clés et des informations qualitatives utilisées par les entreprises dans leurs programmes de maintenance et de qualité.

Des analyses avancées peuvent également aider à accélérer et à normaliser les analyses coûts-avantages et la prise de décision qui sous-tendent les activités de maintenance et de fiabilité, en aidant les équipes à choisir la stratégie de maintenance appropriée, telle que la maintenance préventive, la maintenance préventive planifiée ou la maintenance conditionnelle pour les utilisateurs pour chaque atout.