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Aide à la décision

Prédire

Fabrication et usines - Maintenance prédictive

Une décision de crédit plus juste et plus personnalisée
Pour:
Prestataires de paiement et de crédit
Objectif:
Expérience client améliorée
Aller au-delà des modèles linéaires généralisés : une stratégie de tarification sophistiquée intégrant les prix des concurrents
Pour:
Tarification client Actuaires
Objectif:
Augmenter les revenus
Triage basé sur l'apprentissage automatique pour déterminer les patients de faible gravité qui peuvent être accélérés jusqu'à l'admission aux urgences en raison de leur courte durée de sortie
Pour:
Services d'urgence dans les hôpitaux.
Objectif:
Amélioration de l'efficacité des employés
Modèle de prévision et d'impact des catastrophes et des urgences
Pour:
Professionnels de la gestion des catastrophes au niveau national, Experts en adaptation au changement climatique, Agences gouvernementales, Communautés à risque
Renseignements automatisés sur l'enrichissement des menaces dans la cybersécurité
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
Apprentissage par renforcement en profondeur pour une recommandation de traitement personnalisée
Pour:
Cliniciens qui prescrivent des traitements de longue durée et modulables
Objectif:
Amélioration de l'efficacité des employés
Application de l'apprentissage automatique pour prédire le risque de nouvelles infections à l'hôpital pour les patients
Pour:
Hôpitaux
Objectif:
Amélioration de l'expérience client, anticipation des risques
Gestion - Intelligence de marché
Pour:
Chefs de produit et marketeurs.
But:
Augmenter le nombre d'utilisateurs actifs pour un service de streaming musical en identifiant le comportement des clients à forte valeur ajoutée.
Objectif:
Amélioration de l'expérience client, augmentation des revenus
Prévisions météorologiques dans l'agriculture
Pour:
Les agriculteurs
Objectif:
Anticiper les risques, améliorer l'efficacité des opérations
L'IA pour la prévention des pertes des clients des services de télécommunication
Pour:
Entreprises de télécommunications
Objectif:
Expérience client améliorée
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
Modèle de prévision et d'impact des catastrophes et des urgences
Pour:
Professionnels de la gestion des catastrophes au niveau national, experts en adaptation au changement climatique, agences gouvernementales, communautés à risque.

Fabrication et usines - Maintenance prédictive

Pour:
Exploitation, R&D
Objectif:
Anticiper les risques, améliorer l'efficacité des opérations
Problème adressé
Dans le secteur de la fabrication, un « arrêt non planifié », dû à une défaillance des actifs, est inacceptable. Et deux approches potentielles pour faire face à cette situation sont : - Maintenance réactive : non planifiée – remplacement ciblé des pièces en réponse uniquement à leur défaillance. Se produit lors de l'arrêt imprévu suivant. Inefficace (besoin de stock de pièces de rechange, arrêts de ligne coûteux). Maintenance préventive : Programmée - remplacement en masse des pièces, qui sont dans une marge de leur fin de vie utile. Effectué à des intervalles définis lors de l'arrêt planifié. Inefficace (toutes les pièces de rechange remplacées, certaines encore utilisables). « Les utilisateurs doivent être informés en temps opportun de la défaillance potentielle d'un actif. Permettre d'effectuer la maintenance, à un moment propice aux opérations, avant que la panne ne se produise.
But du cas d'usage
Éviter les arrêts non planifiés dans la fabrication en utilisant l'apprentissage automatique pour prédire les états de défaillance des équipements.
Description
Maintenance prédictive : des capteurs, applicables à la surveillance de l'état (par exemple, température, pression et vibration) sont montés sur l'actif. Une configuration de type « Internet des objets » offre les plus hauts niveaux de fonctionnalité. Le DataStream de ces capteurs permet la capture et le stockage de l'état d'un actif, en temps réel. L'analyse prédictive, c'est-à-dire les algorithmes d'apprentissage automatique/profond appliqués aux données, détecte les détails présents lors de la transition de l'état normal à l'état de défaillance et permet des prédictions identifiant le sous-système défaillant et le « temps jusqu'à la défaillance ». Avant le déploiement, ces algorithmes nécessitent une formation avec un mélange de données, entre les états Normal et Échec. Une technique connue sous le nom de « détection d'anomalies » ; dans lequel les nouvelles données, n'étant pas des valeurs aberrantes, permettent une classification entre Bon/Non-Bon. En détectant la dégradation des actifs dans une condition de panne, avant qu'elle ne se produise, les utilisateurs peuvent planifier le remplacement ciblé des pièces à un temps d'arrêt programmé de manière appropriée. Défis communs : Problèmes associés à la disponibilité appropriée des capteurs, aux connaissances/formations des employés et à la qualité des données.
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Écouter - Réseau de capteurs - IOT
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Apprentissage en profondeur
apprentissage automatique
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Aide à la décision - Détecter les anomalies et les fraudes
Aide à la décision - Prédire / Prévoir
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