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L’objectif de ce projet est d’assurer un niveau d’interopérabilité sans précédent entre les technologies de l’information et opérationnelles, qui devra permettre aux entreprises de prolonger la durée de vie d’équipements vieillissants dans différents secteurs industriels tels que la machinerie lourde, la génération d’énergie ou l’industrie de process.

L’apprentissage automatique permet aux utilisateurs d’exploiter la valeur du Big Analog Data™ au sein de nouvelles solutions. Celles-ci collectent des données brutes et en extraient des renseignements utiles pour améliorer les opérations, les équipements et les process. Il est possible d’en tirer de grands avantages concurrentiels et de réaliser d’importantes économies, puisque les pronostics reposant sur l’intelligence artificielle signalent des défaillances matérielles avant qu’elles ne surviennent, décèlent des dysfonctionnements et contribuent aux analyses par arbre de défaillances.

La plate-forme NI, ouverte et articulée autour du logiciel, constitue la base de ce banc d’essai de surveillance de l’état des machines et de maintenance prévisionnelle, à partir de laquelle est exploité le potentiel de l’apprentissage automatique. Les solutions d’analyse cognitive SparkCognition permettent aux utilisateurs d’éviter de manière proactive les défaillances imprévues d’équipements critiques et, par conséquent, d’améliorer les capacités de leurs systèmes en obtenant des informations précises sur l’état de leurs machines et sur les solutions correctives envisageables. Ces capacités améliorent l’efficacité opérationnelle et la sûreté des équipements, tout en réduisant le coût de leur maintenance.

«  Les technologies de l’IIoT impliquent une intégration massive de capteurs dans les équipements industriels, ainsi que l’acquisition d’énormes volumes de données. La collaboration entre NI et SparkCognition donne lieu à une solution de traitement de l’information capable de fournir des renseignements précieux », explique Stuart Gillen, Directeur du développement des affaires chez SparkCognition.

« Nous sommes ravis de voir notre plate-forme d’acquisition de données servir le système d’analyse SparkCognition dédié aux solutions IIoT », ajoute Jamie Smith, Responsable Systèmes embarqués chez NI. « Associée aux technologies actuellement intégrées à ce banc d’essai, la contribution de SparkCognition ouvre la voie à de nouvelles méthodes pour automatiser la conversion de données de capteurs en informations stratégiques. »

Cette approche de visualisation, de gestion et d’amélioration des équipements définie par logiciel contraste en tous points avec les méthodes traditionnelles à fonctionnalités figées utilisées jusqu’ici, qui s’avèrent extrêmement chronophages et nécessitent des compétences professionnelles rares et le développement de modèles sur mesure pour chaque type d’équipement.

http://www.ni.com/

http://www.ibm.com/

http://sparkcognition.com/