Les systèmes de maintenance prédictive utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour prévoir les défaillances de l'équipement avant qu'elles ne surviennent. Cette approche aide les industries à réduire les temps d'arrêt et les coûts de maintenance en permettant des interventions en temps opportun.

Aperçu du projet

Le projet visait à créer un système capable d'analyser les données des capteurs provenant de machines pour prévoir les défaillances potentielles, et il a consisté à recueillir des données, à former des modèles, à déployer des capteurs et à assurer une surveillance continue afin d'assurer l'exactitude et la fiabilité.

Collecte et préparation des données

Les données recueillies auprès de diverses machines ont été recueillies sur une période de six mois, incluant la température, les vibrations, la pression et les heures de fonctionnement. Le nettoyage des données a consisté à éliminer les anomalies et à remplir les valeurs manquantes pour se préparer à l'analyse.

Élaboration de modèles

Des modèles d'apprentissage automatique tels que Random Forest et Support Vector Machines ont été formés sur des données historiques. Les caractéristiques ont été conçues pour améliorer la puissance prédictive. Les modèles ont été validés à l'aide de techniques de validation croisée pour éviter les surajustements.

Mise en œuvre et résultats

Le modèle le plus performant a été intégré au système de fabrication par l'intermédiaire d'une API. Il a fourni des prévisions en temps réel, alertant les équipes de maintenance des défaillances potentielles. La mise en œuvre a entraîné une réduction de 20% des temps d'arrêt imprévus et des coûts de maintenance réduits.