SOLUTIONS
USE-CASES
LE LAB
ARTICLES
NOUS SOMMES
CONTACT
CARRIÈRES
NEWS
ACCES ENABLERS
Trier par mots-clés
Algorithmes
algorithmique
Améliorationdeprocess
Audit
AutoML
BeEnabler
BigData
CNN
ComputerVision
ContrôleQualité
Cosmétique
Data
DataGouvernance
DataScience
DataVisualisation
DeepLearning
DétectionAnomalie
DétectionAnomalies
DétectionObjets
Energie
equationsdifferentielles
Event
Fewshotlearning
Forecast
Forecasting
Fraude
GAN
GenAI
Géoscience
GPU
IA
IA generative
Images
Immobilier
Industrialisation
Innovation
IntelligenceArtificielle
Interprétation
LabInsights
large language models
LectureIntelligente
LLM
LLMs
MachineLearning
MaintenancePrédictive
MCMC
MLops
Modèle
NLP
OpenCV
Optimisationdeproduction
Prévision
probabiliste
ProjetCollaboratif
Python
ReconnaissanceObjets
Réseau
Rewind
RH
Segmentation
SHAP
Tensorflow
TimeSerie
TimeSeries
virtualsensor
SOLUTIONS
USE-CASES
LE LAB
ARTICLES
NOUS SOMMES
CONTACT
>WE HIRE<
CARRIÈRES
NEWS
ACCES ENABLERS
OK
Industrie
DÉTECTER DES ANOMALIES SUR DES DONNÉES EN VOL VIA UN CAPTEUR VIRTUEL
#
DétectionAnomalies
#
MaintenancePrédictive
#
MLops
#
TimeSeries
OBJECTIFS
Anticiper les pannes et les défaillances d’équipements sur la base d’un historique de données en vol
Développer un capteur structural virtuel afin de réduire le besoin d’essais en vol
Maintenance prédictive
ALGORITHMES
Machines Learning : clustering
Régression
Hybridation de modèles physiques et de modèles Data
Resynchronisation de séries temporelles
Parlez-en AVEC UN EXPERT !
Tristan Barbagelata
Business Manager
tbarbagelata@aquiladata.fr
> JE LE CONTACTE !
VOIR TOUS LES USE-CASES