Détection de risque sur les équipements rotatifs
Détectez les premiers signes de dégradation sur pompes, compresseurs, moteurs et autres actifs critiques avant qu'ils ne deviennent des pannes.
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Maintenance prédictive
Maintenance prédictive pour les opérations industrielles
Passez d'une maintenance pilotée par les alarmes à une maintenance prédictive guidée par l'IA grâce aux données industrielles, aux jumeaux numériques et à une exécution en boucle fermée.
Capacités clés
Les capacités qui structurent la valeur opérationnelle présentée sur cette page.
- Fusion multi-source des capteurs et du contexte
Combinez vibration, température, données procédé, historien et contexte d'actif via Data Fusion Services pour que chaque diagnostic parte d'un contexte opérationnel réel.
- Détection d'anomalies par IA et scoring de santé
FactVerse AI Agent distingue les dégradations émergentes des variations normales de fonctionnement et réduit les fausses alertes.
- Diagnostic et validation basés sur le twin
Analysez l'état des équipements dans le twin, comprenez les dépendances et validez les décisions avant de lancer l'intervention.
- Exécution maintenance en boucle fermée
Passez de la détection à l'ordre de travail, à l'action terrain et à la vérification avec Inspector et des workflows connectés.
Cas d’usage
Applications concrètes et scénarios éprouvés dans différents secteurs.
Correlation des risques entre systemes
Mettez en relation signaux capteurs, contexte process et relations d’actifs pour faire remonter plus tot les priorites de maintenance.
De l'alerte à l'ordre de travail clôturé
Reliez revue d'anomalie, planification de maintenance, exécution terrain et vérification dans une seule boucle opérationnelle.
Passer de la maintenance réactive à des décisions vérifiables
PdM offre aux équipes opérations une boucle de décision au lieu d'un mur d'alarmes. En combinant données industrielles, contexte d'actif, analyse IA et jumeaux numériques, les équipes peuvent comprendre ce qui change, pourquoi cela compte et quelle action entreprendre avant qu'un arrêt ne survienne.
Signal → Analyse → Simulation → Décision
- Ingestion des signaux — Data Fusion Services rassemble flux capteurs, tags historien, enregistrements d'inspection et métadonnées d'équipement.
- Analyse IA — FactVerse AI Agent évalue les schémas de dégradation, les signaux de santé et les tendances d'anomalie.
- Validation par le twin — FactVerse Twin Engine et FactVerse fournissent le contexte spatial et opérationnel nécessaire au diagnostic.
- Exécution — Inspector transforme les résultats validés en ordres de travail, tâches terrain et suivi traçable.
Validation operationnelle pour les equipes de maintenance
PdM combine capteurs fiables, contexte des actifs, analyse IA et revue dans le jumeau pour aider les equipes a evaluer le risque avec davantage de contexte et moins d’hypotheses.
- une instrumentation industrielle fiable en edge
- un contexte opérationnel multi-source
- une analyse de tendance et une évaluation de santé pilotées par l'IA
- une visibilité twin pour les décisions de maintenance
Fenêtres d'alerte plus précoces, moins de faux positifs
Dans des travaux de preuve de concept basés sur de vraies données industrielles, la solution commune a montré sa capacité à identifier des fenêtres de risque potentielles 10 à 14 jours plus tôt que les approches conventionnelles. Les équipes disposent ainsi du temps nécessaire pour planifier les interventions, équilibrer les charges et éviter la maintenance réactive.
Produits associés
- FactVerse — couche plateforme du contexte opérationnel
- FactVerse AI Agent — détection d'anomalies, analyse et aide à la décision
- FactVerse Twin Engine — validation twin et contexte d'exécution
- Data Fusion Services — connectivité vers capteurs, historiens et systèmes
- Inspector — ordres de travail et exécution terrain
Résultats typiques
| Indicateur | Impact |
|---|---|
| Détection de risque plus précoce | 10 à 14 jours plus tôt dans les travaux de preuve de concept |
| Arrêts non planifiés | Réduits grâce à des interventions plus précoces et une maintenance planifiée |
| Fausses alertes | Réduites grâce à une analyse de tendance et un diagnostic contextualisé |
| Exécution maintenance | Transmission plus rapide entre détection et action terrain validée |
Questions fréquentes
Les points de départ typiques incluent vibration, température, courant, pression, tags historien, enregistrements d'inspection et métadonnées d'équipement. Data Fusion Services les relie dans un modèle opérationnel unique.
Les seuils réagissent après franchissement d'une limite. PdM évalue les tendances, le comportement de l'équipement et le contexte opérationnel pour fournir des alertes plus précoces et plus fiables.
Oui. Inspector et les API connectées peuvent transmettre les détections vers les systèmes existants d'ordres de travail et de maintenance, sans obliger les équipes à remplacer leur pile actuelle.