Détecter, diagnostiquer, prédire les pannes.
La Maintenance Préventive Systématique permet d’éviter les pannes et de planifier les tâches de maintenance. Mais c’est généralement coûteux, car la planification n’est pas optimisée par rapport à la vie réelle des systèmes.
C’est pourquoi RAMSAI développe une solution de Maintenance Prédictive, pour une flotte de matériel roulant ferroviaire.
Les données sont collectées, puis nettoyées et préparée afin d’être analysées par différents algorithmes.
Les algorithmes de clustering permettent de diagnostiquer les pannes.
Les algorithmes de prédiction permettent de prédire l’évolution des paramètres et de connaître la durée de vie utile résiduelle d’une pièce.
De nouveaux seuils pour la maintenance conditionnelle précédemment définis par des experts humains peuvent être appris et adaptés à partir des données.
Une combinaison de méthodes fiabilistes, de modèles physique et modèles data driven permet d’explorer de nouvelles approches pour optimiser la maintenance.
