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Production Maintenance n°64

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Ma maintenance 4.0. un vrai projet d'entreprise !

technologies prédictive

technologies prédictive dans leur entreprise. Les défis sont classés en deux catégories : techniques – sécurité informatique, sélection et disponibilité des données, infrastructure informatique – et non techniques : efforts de mise en œuvre trop élevés, coopération production/IT, investissement élevé. C’est en partant de cette analyse que nous avons pensé et développé Bob Assistant qui permet aux industriels de s’affranchir de ces challenges majeurs auxquels les entreprises ont à faire face dans ce domaine et qui freinent le passage à cette maintenance prédictive de nouvelle génération. Quels cas concrets d’utilisation pouvez-vous nous dévoiler ? Depuis sa création, la solution Bob assistant est utilisée par de nombreux clients parmi lesquels EDF, Renault, Thales, Faurecia, Airbus, Air liquide, Pellenc, Rolls Royce, Engie, Framatome ou encore Veolia en France et en Allemagne pour n’en citer que quelquesuns. Un tel succès commercial en moins d’un an est la preuve que Bob assistant permet aux entreprises de déployer de manière simple et rapide une véritable stratégie de maintenance prédictive basée sur de l’IA embarquée et répond réellement et de manière économiquement viable aux défis de l’industrie dans ce domaine. Quels sont les prochains développements de Cartesiam, tant au niveau de NanoEdge que plus globalement sur l’IA et le machine learning ? Notre mission est de permettre le développement de solutions à base d’intelligence artificielle sur microcontrôleurs. Il se vend chaque année environ 40 milliards de microcontrôleurs dont environ 13 milliards de nouveaux appareils équipés de microcontrôleurs qui sont connectés à l’économie mondiale. Rendre l’IA disponible ; l’objectif de Cartesiam Notre solution Nanoedge AI permet d’apporter la puissance de l’IA directement dans ces microcontrôleurs. Les framework d’IA actuellement disponibles sur le marché (TensorFlow, Caffe, Torch, mxnet, etc..) ne fonctionnent pas sur microcontrôleurs. Nous sommes donc repartis des mathématiques pour créer un framework d’IA qui puisse fonctionner dans un environnement aussi contraint en ressources. Exécuter, en apprentissage et en fonctionnement, des algorithmes de machine learning sur des microcontrôleurs avec une énergie très faible a nécessité que nous repensions intégralement l’algorithmique à partir de zéro. NanoEdge AI est le premier logiciel de machine learning spécialement conçu pour fonctionner sur des microcontrôleurs et apporter des fonctionnalités uniques aux dispositifs peu coûteux et autonomes tels que les capteurs IOT. C’est à ce jour la seule solution disponible dans le commerce capable d’apprendre, de comprendre et d’exploiter des données dans des microcontrôleurs. Quels sont vos projets pour cette nouvelle année ? Le focus 2019 de notre équipe de docteurs en IA, en mathématiques et en traitement du signal ainsi que de l’ensemble des développeurs est de continuer à parfaire NanoEdge Ai pour permettre aux industriels de bénéficier de la puissance de l’IA directement dans des microcontrôleurs et donc dans leurs solutions. Il existe aujourd’hui trois architectures à base d’IA et de machine learning. La première où 100% des données sont remontées dans le cloud pour y effectuer l’étape de machine learning et d’analyse. Celle-ci nécessite une infrastructure réseau complexe et sécurisée pour capter et transmettre les données, et des investissements conséquents en datacenter et en dépense énergétique. La deuxième combine Cloud et edge ; elle nécessite de transmettre les données dans le Cloud pour y créer un modèle analytique (Machine learning) qui sera ensuite envoyé dans un capteur et qui a besoin, comme pour l’architecture précédente, d’une infrastructure Cloud sécurisée et des investissements lourds et complexes. Enfin, la troisième solution, Nanoedge AI, permet de tout faire (apprentissage et analyse) sans envoyer aucune donnée dans le Cloud, car tout se passe directement dans le microcontrôleur (Machine learning, création du modèle et analyse). C’est dans cette voie que nous poursuivons nos travaux et rencontrons une grande appétence du marché car elle allie simplicité de déploiement, efficacité et ne nécessite pas d’investissement conséquent. Notre solution est désormais disponible pour tous les fabricants et intégrateurs désirant mettre à niveau leur gamme de produits. ● Propos recueillis par Olivier Guillon OPTIMISEZ LE GRAISSAGE & AUGMENTEZ LA DUREE DE VIE DE VOS ROULEMENTS Un instrument à ultrasons est l’outil parfait pour la gestion du Graissage Se fixe sur tout type de pompe à graisse pour une grande aisance d’utilisation Graissez au bon moment, avec la bonne quantité de graisse, évitez le surgraissage Évitez les temps d’arrêt et défaillances prématurées de roulements grâce au Graissage assisté par ultrasons GREASECADDY DIGITAL ULTRAPROBE 401 UE Systems Europe Daniel MAZIERES - Responsable Marché Francophone T: +33 685 28 51 84 | E: danielm@uesystems.com | W: www.uesystems.fr 60% à 80% des défaillances de roulements sont liées au Graissage Configurez et enregistrez des rondes de graissages pour ne graisser que les roulements nécessaires Effectuez des suivis de tendance et rapports de graissage grâce au logiciel Ultratrend DMS - UESystems La voie de L’EXCELLENCE POUR LA LUBRIFICATION TÉLÉCHARGEZ MAINTENANT ET COMMENCEZ À AMÉLIORER LES PRATIQUES DE LUBRIFICATION www.uesystems.fr/ebook-lubrification 24ı PRODUCTION MAINTENANCE • N°64 • février-mars 2019

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