La puissance de l'analyse de parc de machines

Le Data and AI Competence Lab of Sirris se penche actuellement sur le thème de l’analyse de parc de machines à travers plusieurs projets de recherche, tout en organisant des séminaires dédiés de sensibilisation. Bientôt, le laboratoire lancera également une plate-forme dédiée à l'analyse de parc de machines, afin d'aider les entreprises à adopter une approche basée sur les données d’un parc de machines.

De nombreuses entreprises ignorent toujours le véritable potentiel de l'analyse de parc de machines. Beaucoup d’entreprises réalisent l'importance des données et équipent leurs actifs de capteurs et de technologies de communication, s'efforçant d'exploiter les données qu'elles collectent de cette manière. Dans un premier temps, il s'agit généralement d'analyser des actifs individuels afin de surveiller le bon fonctionnement des machines ou de diagnostiquer les pannes après qu'elles se sont produites. Cependant, en tenant compte du fait que les actifs fonctionnent au sein d'un parc de machines, cela ouvre des opportunités encore plus intéressantes. Pour cette raison, le Data and AI Competence Lab de Sirris (EluciDATA Lab) se penche actuellement sur ce sujet à travers plusieurs projets de recherche, tels que HYMOP, BitWind et FleetAId, et par la sensibilisation dans le cadre de séminaires dédiés, tels que le séminaire sur l’analyse des données au niveau d’un parc de machines afin d’en optimiser la maintenance et le fonctionnement en décembre 2018.    

Séminaire avec des cas concrets

Le 13 décembre dernier, le Data and AI Competence Lab de Sirris organisait la troisième édition du séminaire « Analyse des données au niveau d’un parc de machines afin d’en optimiser la maintenance et le fonctionnement ». Grâce à des présentations de cas d'utilisation concrets, les participants ont appris comment une approche basée sur les données d'un parc de machines pouvait optimiser la maintenance et le fonctionnement d'un parc de machines. Parmi les temps forts, on retiendra les allocutions industrielle et académique. La première a été tenue par Przemyslaw Jakub Gromala (Robert Bosch GmbH), qui a décrit les pronostics et la gestion de la santé de l'électronique de sécurité pour les applications futures en conduite autonome. La seconde a été donnée par Michael Borth (TNO-ESI), qui a fait état de réussites en matière d'analyse de parc de machines et des prochaines étapes en recherche et pratique. Enfin, le séminaire comprenait également la présentation d'une méthode au niveau du parc de machines pour estimer la durée de vie utile restante réalisée par le laboratoire Sirris EluciDATA.

Vous avez manqué cette opportunité ou vous ne saviez pas qu'elle pourrait intéresser votre entreprise ?

L’approche basée sur les données d’un parc de machines vous serait-elle utile ?

Vous gérez et/ou exploitez de grands groupes d'actifs industriels complexes, tels que des éoliennes, des véhicules utilitaires, des lignes de production ou des appareils électroniques ? Ces actifs sont de nature similaire, mais ils sont utilisés dans des conditions différentes, par des personnes différentes, à des fins différentes ? Vous pourriez alors envisager une approche basée sur les données du parc de machines pour optimiser leur exploitation et leur maintenance.

Souhaitez-vous tester une analyse axée sur les données d’un parc de machines ?

Le Data and AI Competence Lab de Sirris lancera bientôt une plate-forme légère qui vous permettra d'appliquer notre boîte à outils d'algorithmes de gestion de parc de machines sur vos propres ensembles de données, vous donnant ainsi une idée du comportement opérationnel de votre parc d'actifs.

Si vous êtes déjà intéressé et souhaitez en savoir plus, vous trouverez toutes les informations ici.

Envie d’en savoir plus sur nos projets ?

Peut-être qu'un des projets que nous avons initiés avec nos partenaires industriels vous inspirera :

  • Hymop: optimisation de la maintenance des actifs, maximisation de la disponibilité des actifs industriels et de la qualité de la production.
  • BitWind: sous-performance des actifs et durée de vie utile restante des composants des éoliennes offshore.
  • FleetAId: amélioration des performances de centrales photovoltaïques.

Vous souhaitez de plus amples informations ? Contactez-nous via elucidatalab@sirris.be!

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