Detail page improve my processes
Mes Opérations
❯
Maintenance prédictive
La technologie d'apprentissage en profondeur combinée à l'analyse des données topologiques permet d'estimer avec succès le degré de dommages internes à l'infrastructure du pont
But:
Estimer et détecter le risque d'effondrement catastrophique des ponts anciens.
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
Représentation des connaissances - Réseau bayésien
Pour:
Ingénieurs procédés.
But:
Application des réseaux bayésiens à l'analyse des causes profondes des processus industriels.
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
Maintenance prédictive des ascenseurs HLM
Pour:
Société FM, résidents en HLM
But:
Construire une solution d'IA capable de prédire les dysfonctionnements d'un ascenseur
Objectif:
Autre
Prédiction des pannes de produit pour l'infrastructure informatique critique
Pour:
Ingénieurs QA, techniciens de ligne de fabrication, technico-commerciaux
But:
Construire une solution d'IA pour augmenter les ingénieurs QA
Objectif:
Autre
Classification automatisée des défauts sur les surfaces des produits
Pour:
Industries sanitaires
But:
Analyse d'images pour les robinets d'eau dans les industries sanitaires.
Objectif:
Autre
Analyser et prédire l'efficacité du traitement acide sur la zone de fond de puits
Pour:
Fabricant
But:
Extraction de pétrole et de gaz; assistant numérique pour analyser et prédire l'efficacité des traitements acides de la zone de fond de puits.
Objectif:
Autre
Approche basée sur l'apprentissage automatique pour identifier les points faibles dans la fabrication de disjoncteurs.
Pour:
Fabricant de disjoncteurs haute tension (HT)
But:
Détecter les problèmes dans le processus de fabrication qui conduisent à une défaillance précoce des disjoncteurs grâce à l'exploration de données liées au processus de fabrication.
Objectif:
Autre
Satellite à réseau d'antennes actives
Pour:
Opérateurs de systèmes de communication par satellite Utilisateurs de systèmes de communication par satellite Autorités de régulation Agences spatiales
But:
Déterminer les modèles de faisceaux ponctuels optimaux pour les satellites de communication afin de réagir à l'évolution de la répartition géographique et des besoins en bande passante des terminaux.
Objectif:
Autre
Technologie intelligente pour contrôler les opérations manuelles via vidéo Norma
Pour:
Entreprises industrielles, entreprises de réparation, ateliers de réparation, opérateurs de produits d'ingénierie.
But:
Technologie de visualisation d'info-bulles (réalité augmentée) basée sur le processus technologique et le contrôle des opérations manuelles dans l'assemblage, la maintenance et la réparation de produits d'ingénierie.
Objectif:
Autre
Service de maintenance prédictive des moteurs à réaction
Pour:
Industrie du transport aérien, industrie des moteurs à réaction, industrie de la maintenance des compagnies aériennes, fournisseurs d'IA basés sur le cloud, industrie de l'assurance des compagnies aériennes
But:
Utilisation des données de télémétrie des moteurs à réaction pour former des algorithmes de maintenance prédictive
Objectif:
Autre
Détection et suppression des interférences porteuses pour les communications par satellite
But:
Détection, classification et suppression basées sur l'apprentissage automatique des signaux d'interférence pour les systèmes de communication par satellite.
Objectif:
Autre
Fabrication et usines - Maintenance prédictive
Pour:
Exploitation, R&D
But:
Éviter les arrêts non planifiés dans la fabrication en utilisant l'apprentissage automatique pour prédire les états de défaillance des équipements.
Objectif:
Anticiper les risques, améliorer l'efficacité des opérations
Solution pour détecter les signes de pannes dans le système de production d'énergie éolienne
But:
Détecter les signes de dysfonctionnement (panne) dans les éoliennes
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
Analyse basée sur l'apprentissage automatique des données d'opération de traitement par lots pour identifier les causes des mauvaises performances des lots
Pour:
Les fabricants de lots tels que les pasteurisateurs de lait, les fabricants de produits pharmaceutiques, les fabricants de peinture, etc.
But:
Détecter les problèmes dans un processus de fabrication par lots qui conduisent à des produits de mauvaise qualité ou à des temps de cycle plus longs pour le traitement par lots.
Objectif:
Autre
Sélectionnez un cas d'utilisation