Priorisation de la digitalisation

Pour un équipement donné (équipement appartenant à une série donnée d’un Concepteur-Fabricant donné), l’ingénierie de SeADvance identifie dans un 1er temps, en amont du projet Machine Learning, les données requises pour apprendre à modéliser la loi de vieillissement de l’équipement considéré.

Les données identifiées comme requises peuvent cependant ne pas être disponibles dans l’immédiat (format hétérogènes, volume insuffisant de données, traçabilité…). Dans pareils cas, l’identification par SeADvance des données requises définit et priorise l’effort de digitalisation de l’industriel : (i) conversion des données sous format homogène ou encore (ii) recherche d’un effet de parc à plusieurs exploitants ou encore (iii) plan d’instrumentation ou de traçabilité complémentaire. Plan de digitalisation exécuté et données requises disponibles, l’apprentissage de la loi de vieillissement de l’équipement est alors rendu possible et entrepris.