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​

​BENEFICES

  • -5% par an sur les coûts d’achat des couteaux​
  • -10% to -15% sur la consommation d’énergie​
  • +2% sur le rendement sucre

Agroalimentaire

Optimisation des interventions de maintenance

Découvrez les autres briques de la solution NAOMI