L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE AU SERVICE DE LA MAINTENANCE
Gestion des historiques des données et collecte des données temps réel dans un environnement cybersécurisé
Synthèse de modèle de prévision pour anticiper les écarts de production et les pannes techniques
Formation et accompagnement sur ces outils d’Intelligence Artificielle
Raffinerie
Fiabilisation de la production
PROBLEMATIQUE
Existe-t-il d’autres réglages que de réduire l’allure de 50 t/j d’une installation de production de diesel lorsque l’alarme courant de la pompe d’expédition est atteinte ?
SOLUTION PRATIQUE
Recherche des variables d’influence sur le courant de la pompe P3C
Etablissement d’un modèle statistique de prédiction pour étendre l’identifications des variables d’influence
BENEFICES
Eviter les pertes liées aux réductions d’allure (5 k$/j)
Création d’un simulateur des réglages préconisés
Identification de 10 variables d’influence avec modèle de prédiction
PROBLEMATIQUE
Prévoir le moment optimal pour remplacer les couteaux de coupe-racines
Mesure de l’usure impossible à instrumenter
SOLUTION PRATIQUE
Utilisation des données existantes
Assistant Hachoir conseille sur le remplacement et demande une confirmation aux opérateurs sur l’exactitude de la prédiction pour améliorer continument le modèle de prévision
Notre site web utilise des cookies. En utilisant notre site et en acceptant notre politique de confidentialité, vous acceptez notre utilisation de cookies.