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1ère simulation deeptech du vieillissement

Équipements électromécaniques
Maintenance prédictive ‘next gen’

PRÉDICTION DE PANNE – Horizon de prédiction de 24 à 72 MOIS

  • Effacement des pannes jugées rédhibitoires
  • Disponibilité systématique des pièces de rechange les veilles de panne

comment

Apprentissage machine
de la loi de vieillissement

  • Pour un équipement électromécanique (batterie, alternateur, pompe…)
  • Apprentissage de la loi de vieillissement
  • Accès à la simulation du vieillissement (verrou technologique)
  • Rapide (3 mois) & Scalable (valable pour tous équipements de la même série)

Prédiction à 24 mois
des pannes

  • Prédiction des pannes à 24 mois (ou + : sur la durée de vie résiduelle)
  • Basée sur la simulation du vieillissement de l’équipement
  • Pour autant de scénarii envisagés d’entretien et d’utilisation
  • Indexée sur l’usure réactualisée de l’équipement

Décision
de maintenance

  • Pannes anticipées sur les 24 prochains mois de fonctionnement
  • Tâches de maintenance identifiées pour effacer les pannes jugées rédhibitoires sur les 24 mois
  • Stock en pièces de rechange anticipé pour le reste des pannes sur les 24 mois
  • Disponibilité systématique des rechanges les veilles de panne

Prédiction 24 mois
réactualisée en fonctionnement

  • En fonctionnement, prédiction des pannes à 24 mois réactualisée avec l’utilisation réelle
    depuis le dernier entretien

performance seadvance

24+ mois

Horizon de prédiction des pannes

SeADvance

  • préavis sur panne = 24 mois (ou + : durée de vie de l’équipement )

Solutions usuelles de maintenance prédictive

  • préavis sur panne = 10 jours (moyenne constatée)

ZÉRO

panne subie

SeADvance

  • pannes anticipées à 24 mois ou +
  • dès la période de maintenance
  • >> zéro panne subie

Solutions usuelles de maintenance prédictive

  • pannes découvertes en fonctionnement
  • avec trop faible préavis (moyenne de 10 jours)
  • >> pannes subies in fine

10 à 100 M€/AN

Surcoût de pannes effacé

  • 200M€/an effacés
  • pour une compagnie aérienne de taille intermédiaire (500 appareils)

témoignages

“

“Accompagner SeADvance sur la composante IA de sa solution a été une expérience stimulante intellectuellement. Le fondateur, Fabrice, issu de la filière nucléaire française , dirige une révolution en maintenance industrielle, un véritable shift de paradigme.”

Chouaieb NemriArchitecte Solutions IA generative (GAFAM)
“

“SeADvance intègre l’intelligence artificielle enrichie de son expertise métier permettant une vraie maintenance prédictive sur le long terme. Ravi d'avoir travaillé avec SeADvance sur leur projet.”

Jonathan BaptistaResponsable R&D, ADDIXdata

cas d'usage

Airbus A320
complété de SeADvance

Elimination des pannes avec immobilisation prolongée au sol

Disponibilité systématique des pièces de rechange les veilles de panne

En savoir plus

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