L'énergie

Maintenance prédictive des éoliennes

Améliorez les performances et la longévité de vos turbines et réduisez les temps d'arrêt imprévus grâce à la maintenance prédictive pilotée par AutoAI avec RapidCanvas.

Maximiser les performances des turbines est un défi

Coûts d'exploitation et de maintenance élevés
Les programmes de maintenance traditionnels basés sur un calendrier entraînent des réparations inutiles et des coûts élevés.
Temps d'arrêt non planifié
Les défaillances inattendues des turbines entraînent des pannes prolongées et des pertes de revenus.
Programmes d'entretien inefficaces
La maintenance réactive ne permet pas d'optimiser la disponibilité des turbines.

Ingérer des données opérationnelles

Les données relatives aux vibrations, à la température et à d'autres capteurs des composants de la turbine sont regroupées.
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Modèle de formation

Un modèle d'apprentissage automatique préconfiguré détecte les anomalies et les modèles de défaillance.
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Contrôle

Les algorithmes analysent les données entrantes et prédisent les défaillances potentielles.
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Déploiement

La connaissance des données permet de planifier la maintenance avant que les pannes ne se produisent, afin d'éviter les temps d'arrêt.
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Avantages de la maintenance prédictive basée sur l'IA

Réduction des coûts de maintenance
Seules les réparations nécessaires sont effectuées, ce qui permet de réduire les coûts jusqu'à 20 %.
Augmentation de la disponibilité des turbines
Les temps d'arrêt sont minimisés grâce à la résolution des problèmes avant les pannes.
Des performances optimisées
La maintenance prédictive permet de maximiser la durée de vie des turbines et la production d'énergie jusqu'à 10 %.
Durée de vie prolongée des composants
Les pièces sont remplacées en fonction de leur état, et non selon un calendrier arbitraire.

Indicateurs clés de l'industrie

Témoignages de nos clients

"Suzlon est en route pour utiliser le big data et l'IA afin de réimaginer l'avenir de notre entreprise. Je suis impressionné par RapidCanvas en tant que plateforme d'IA disruptive qui a rationalisé le parcours de l'idée au prototype et à la production. Leur plateforme est conviviale et leurs solutions d'IA pour les cas d'utilisation des éoliennes répondent précisément à nos besoins commerciaux.
Suunil Narula
Chef de l'administration, Suzlon Group

Maximiser les performances des turbines est un défi

Coûts d'exploitation et de maintenance élevés
Temps d'arrêt non planifié
Programmes d'entretien inefficaces
Coûts d'exploitation et de maintenance élevés
Temps d'arrêt non planifié
Programmes d'entretien inefficaces
Coûts d'exploitation et de maintenance élevés
Temps d'arrêt non planifié
Programmes d'entretien inefficaces
Coûts d'exploitation et de maintenance élevés
Temps d'arrêt non planifié
Programmes d'entretien inefficaces
Coûts d'exploitation et de maintenance élevés
Temps d'arrêt non planifié
Programmes d'entretien inefficaces
Coûts d'exploitation et de maintenance élevés
Temps d'arrêt non planifié
Programmes d'entretien inefficaces

Pourquoi les clients choisissent RapidCanvas pour la maintenance prédictive des éoliennes

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.