Prédiction des pannes sur les chaînes de montage avec RapidCanvas AutoAI
Améliorer la fiabilité de la production en tirant parti de la prédiction des défaillances sur la chaîne de montage grâce à l'AutoAI, afin de réduire au minimum les temps d'arrêt et les interruptions de l'équipement.
Surmonter les pannes d'équipement et les temps d'arrêt grâce à l'IA
Les fabricants sont confrontés à des temps d'arrêt imprévus dus à des pannes d'équipement qui perturbent les programmes de production, diminuent la production et augmentent les coûts de maintenance.
Défaillances inattendues de l'équipement entraînant des temps d'arrêt non planifiés
Les pannes d'équipement surviennent sans avertissement, obligeant à des arrêts de production imprévus.
Programmes d'entretien préventif inefficaces
Les programmes de maintenance traditionnels sont basés sur l'estimation du temps moyen entre deux pannes. Cela conduit à une maintenance prématurée ou retardée.
Difficulté à prévoir les défaillances avant qu'elles ne se produisent
Si l'on ne dispose que de données sur les défaillances passées, il est difficile de prévoir avec précision les défaillances futures et de prévenir les temps d'arrêt.
Augmentation des coûts due à la maintenance réactive
Les défaillances imprévues entraînent des réparations d'urgence plus coûteuses, l'expédition accélérée de pièces de rechange et des coûts de main-d'œuvre supplémentaires.
Comment RapidCanvas permet la maintenance prédictive
Grâce à l'IA, RapidCanvas permet de prévoir les défaillances avant qu'elles ne se produisent et de passer à une maintenance proactive.
Traitement des données
Traitement des données
Les données des capteurs comme les vibrations, la température, la pression, etc. sont collectées et normalisées. Des algorithmes de modélisation multidimensionnelle sont utilisés pour analyser ces données.
Les algorithmes identifient des modèles prédictifs de pannes et font des prévisions des jours ou des semaines à l'avance, ce qui permet de planifier la maintenance.
Avantages de la maintenance prédictive basée sur l'IA de RapidCanvas
Réduction des temps d'arrêt
Il donne des jours ou des semaines d'avertissement pour prévenir de manière proactive les pannes et les temps d'arrêt.
Réduction des coûts de maintenance
Réduit les dépenses de 70 % par rapport à une maintenance réactive.
Amélioration de la productivité
La réduction des temps d'arrêt se traduit par une meilleure utilisation des équipements, une augmentation de la production et un meilleur rendement énergétique.
Inventaire optimisé des pièces détachées
Des prévisions précises permettent de commander des pièces de rechange juste à temps.
Indicateurs clés de l'industrie
Témoignages de nos clients
"RapidCanvas nous a aidés à réaliser notre vision de l'intégration de l'IA dans nos processus de prévision de la demande et de gestion des stocks. Le passage des modèles basés sur des feuilles de calcul au modèle d'IA sophistiqué de RapidCanvas a changé la donne. Nous avons constaté une amélioration de 35 % de l'efficacité opérationnelle et une réduction de 50 % du temps consacré aux ajustements manuels."
Arthur Strommer
Vice-président, MTE-THOMSON
Surmonter les pannes d'équipement et les temps d'arrêt grâce à l'IA
Défaillances inattendues de l'équipement entraînant des temps d'arrêt non planifiés
Programmes d'entretien préventif inefficaces
Difficulté à prévoir les défaillances avant qu'elles ne se produisent
Augmentation des coûts due à la maintenance réactive
Défaillances inattendues de l'équipement
Programmes d'entretien préventif inefficaces
Difficulté à prévoir les défaillances avant qu'elles ne se produisent
Augmentation des coûts due à la maintenance réactive
Défaillances inattendues de l'équipement
Programmes d'entretien préventif inefficaces
Difficulté à prévoir les défaillances avant qu'elles ne se produisent
Augmentation des coûts due à la maintenance réactive
Défaillances inattendues de l'équipement
Programmes d'entretien préventif inefficaces
Difficulté à prévoir les défaillances avant qu'elles ne se produisent
Augmentation des coûts due à la maintenance réactive
Défaillances inattendues de l'équipement
Programmes d'entretien préventif inefficaces
Difficulté à prévoir les défaillances avant qu'elles ne se produisent
Augmentation des coûts due à la maintenance réactive
Défaillances inattendues de l'équipement
Programmes d'entretien préventif inefficaces
Difficulté à prévoir les défaillances avant qu'elles ne se produisent
Augmentation des coûts due à la maintenance réactive
Pourquoi les clients choisissent-ils RapidCanvas pour la prédiction des défaillances ?
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S'appuyer sur les connaissances sectorielles des experts en science des données, le cas échéant, pour valider les références sectorielles et garantir la performance optimale de la solution d'IA.
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