Création d’un algorithme permettant la détection du taux d’encrassement et de colmatage de générateurs vapeurs.
Anticipation des pannes et des défaillances d’équipements et développement d’un capteur structural virtuel.
Audit d’une solution de détection d’anomalies sur des images de pièces usinées par impression 3D et recommandation des outils à ajouter pour améliorer les performances.
Analyse et identification des anomalies à différents niveaux via les données de capteurs. Mise en place d’un système de visualisation des paramètres.
Reconstruction du plan masse de l’installation, création d’un jeu d’images pour chaque cellule PV, détection et classification des défauts.
Développement d’un modèle de prévision de consommation (J+1 à J+14) pour des clients industriels, utilisation des données météos et exogènes.
Analyse des logs machines afin de prévenir les pannes, score de risques continu et points de maintenance automatique.
Reconstruction d’un modèle 3D à partir de coupe 2D d’ultrasons, détection des défauts automatique à partir de règles client.
