Comment l’Intelligence Artificielle révolutionne la détection des défaillances.

L’expertise de pointe au service de la maintenance industrielle.

L’identification précoce des défaillances des équipements de production est cruciale pour éviter des coûts élevés et des temps d’arrêt imprévus. Dans cet article, vous découvrirez comment Machine Sentry, une plateforme de maintenance prédictive connectée, qui utilise une technologie d’expertise avancée pour surveiller et analyser l’état de santé des machines contredit les habitudes de maintenance traditionnelle.

Une histoire à succès contre les erreurs d’interprétation

Ce leader Mondial de la Chimie raconte : « Une entreprise intervenante nous a signalé un problème de roulement sur l’une de nos pompes hydraulique, nous ne voulions pas prendre de risque ».

Malgré l’absence de détection de défauts par ADA ( l’Assistant de Diagnostique Automatique ) cet industriel demande à procéder à la réparation et au remplacement des roulements de cette pompe hydraulique.
Cela a engendré, en plus des coûts de maintenance, une mise à l’arrêt pour cet équipement.
Une expertise avec le système Machine Sentry a par la suite été réalisée :
Elle confirme : Défaut inexistant. 

L’impact économique de la maintenance prédictive est non négligeable.
En évitant des interventions coûteuses, des temps d’arrêt prolongés et des remplacements d’équipements inutiles, notre solution contribue à la réduction des coûts de production et de maintenance.
De plus, en minimisant les déplacements des intervenants et le transport de pièces de rechange, l’impact environnemental est réduit, favorisant une approche plus durable de la maintenance industrielle.

L’expertise d’ADA et sa rapidité d’analyse 

ADA : Assistant de Diagnostique Automatique est intégré à la plateforme Machine Sentry.

Son expertise a été développée grâce à des années de recherche, combinant des algorithmes sophistiqués et des millions de données collectées sur divers équipements industriels.

Grâce à cette expertise pointue, ADA est capable d’analyser rapidement et précisément l’état de santé des machines, permettant ainsi aux entreprises d’agir de manière proactive pour éviter les pannes et les défaillances.