Fabrication

Maintenance prédictive des équipements avec RapidCanvas AutoAI

Améliorez la fiabilité de votre production en tirant parti de la maintenance prédictive basée sur l'AutoAI pour minimiser les temps d'arrêt et prolonger la durée de vie utile de votre 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.
Temps d'arrêt des équipements entraînant des pertes de production
Avec la maintenance réactive, les pannes d'équipement surviennent de manière inattendue, entraînant des temps d'arrêt non planifiés et des pertes de production.
Programmes d'entretien inefficaces
La programmation manuelle de la maintenance sur la base d'intervalles de temps arbitraires n'est pas optimale. Les opérations de maintenance nécessaires sont souvent omises, tandis que d'autres, inutiles, sont effectuées.
Coûts d'entretien élevés
Les pratiques de maintenance réactive, telles que la maintenance basée sur le temps ou la maintenance jusqu'à la défaillance, entraînent des coûts plus élevés en raison des temps d'arrêt non planifiés et des réparations répétées.
Maintenance non planifiée
La maintenance réactive consiste à n'agir que lorsque quelque chose tombe en panne. Cela conduit à une maintenance non planifiée qui perturbe les calendriers de production.
Difficulté à détecter les causes profondes
Déterminer les causes profondes des défaillances d'un équipement nécessite un travail manuel important et l'expérience d'un expert.

Construire et déployer facilement l'IA pour 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.

Collecte de données

Les données des capteurs des équipements industriels sont collectées et stockées en permanence. Il s'agit notamment de la température, de la pression, des vibrations, du courant, etc.
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Traitement des données

Les données brutes des capteurs sont nettoyées et traitées dans un format utilisable. Les problèmes tels que les données manquantes et les valeurs aberrantes sont traités.
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Former des modèles ML

Des algorithmes de ML supervisés et non supervisés sont formés sur les données traitées afin de détecter des modèles et des anomalies.
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Déploiement du modèle

Les modèles formés sont déployés à la périphérie ou dans l'infrastructure en nuage pour surveiller l'équipement en temps réel.
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Surveillance et alertes

Les modèles génèrent des alertes en cas de défaillance potentielle, de sorte que les problèmes peuvent être résolus avant l'arrêt de l'exploitation.
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Amélioration continue

Les modèles sont ré-entraînés au fur et à mesure de l'arrivée de nouvelles données afin d'améliorer la précision au fil du temps.
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Avantages de la maintenance prédictive basée sur l'IA de RapidCanvas

Réduction des temps d'arrêt
Les capacités prédictives de l'IA prévoient les défaillances bien à l'avance, de sorte que les problèmes peuvent être résolus avant que le temps d'arrêt ne se produise.
Réduction des coûts de maintenance
La possibilité d'éviter les temps d'arrêt non planifiés et les pannes réduit considérablement les coûts de maintenance.
Amélioration de la durée de vie
La durée de vie des actifs est prolongée car les problèmes potentiels sont identifiés à un stade précoce, avant que des dommages importants ne se produisent.
Moins de pannes imprévues
Les pannes non planifiées sont réduites au minimum car la plupart des pannes d'équipement sont prévues avant qu'elles ne se manifestent.

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

Temps d'arrêt des équipements entraînant des pertes de production
Programmes d'entretien inefficaces
Coûts d'entretien élevés
Maintenance non planifiée
Difficulté à détecter les causes profondes
Temps d'arrêt des équipements entraînant des pertes de production - Maintenance prédictive des équipements
Programmes de maintenance inefficaces - Maintenance prédictive des équipements
Coûts de maintenance élevés - Maintenance prédictive des équipements
Maintenance non planifiée - Maintenance prédictive des équipements
Difficulté à détecter les causes profondes - Maintenance prédictive des équipements
Temps d'arrêt des équipements entraînant des pertes de production - Maintenance prédictive des équipements
Programmes de maintenance inefficaces - Maintenance prédictive des équipements
Coûts de maintenance élevés - Maintenance prédictive des équipements
Maintenance non planifiée - Maintenance prédictive des équipements
Difficulté à détecter les causes profondes - Maintenance prédictive des équipements
Temps d'arrêt des équipements entraînant des pertes de production - Maintenance prédictive des équipements
Programmes de maintenance inefficaces - Maintenance prédictive des équipements
Coûts de maintenance élevés - Maintenance prédictive des équipements
Maintenance non planifiée - Maintenance prédictive des équipements
Difficulté à détecter les causes profondes - Maintenance prédictive des équipements
Temps d'arrêt des équipements entraînant des pertes de production - Maintenance prédictive des équipements
Programmes de maintenance inefficaces - Maintenance prédictive des équipements
Coûts de maintenance élevés - Maintenance prédictive des équipements
Maintenance non planifiée - Maintenance prédictive des équipements
Difficulté à détecter les causes profondes - Maintenance prédictive des équipements
Temps d'arrêt des équipements entraînant des pertes de production - Maintenance prédictive des équipements
Programmes de maintenance inefficaces - Maintenance prédictive des équipements
Coûts de maintenance élevés - Maintenance prédictive des équipements
Maintenance non planifiée - Maintenance prédictive des équipements
Difficulté à détecter les causes profondes - Maintenance prédictive des équipements

Pourquoi les clients choisissent RapidCanvas pour la maintenance prédictive des équipements

Voir Délai d'exécution rapide
Répondez aux besoins uniques de votre entreprise sans partir de zéro ; énoncez votre problème et le processus de découverte de l'AutoAI générera une solution d'IA adaptée en quelques heures.
Construire une IA pilotée par des experts
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.
Accéder à des informations commerciales exploitables
Créer des applications de données visuelles et interactives, des tableaux de bord et des rapports pour présenter les indicateurs clés de performance et les résultats de l'entreprise, et contrôler la performance de l'entreprise.
Utiliser une solution d'IA de bout en bout
Obtenir une solution d'IA de bout en bout avec une configuration prête à l'emploi pour toutes les étapes, de l'orchestration des données, la préparation des données, les transformations, la construction de modèles et les tests, jusqu'au déploiement des modèles et aux apps de données.