Industrie
Tirez parti des données que vos opérations produisent déjà.
Déployez sur un seul serveur, trouvez le signal enfoui dans des années de données d’exploitation et passez à l’action en quelques jours.
Rapide par nature
Des données brutes à un modèle opérationnel en quelques jours.
Les données restent chez vous
Sur site ou en cloud privé. Les données de production et de capteurs ne quittent jamais votre infrastructure.
Taillé pour les gros volumes
Traite des milliards de relevés de capteurs par jour sur un serveur standard.
Notre approche
Conçu pour les vrais besoins de l’industrie.
Tourne sur votre infrastructure, sur site ou en cloud privé, se déploie en quelques jours et se connecte nativement aux systèmes de production, d’ERP et d’historisation que vous utilisez déjà.
Anatella | Moteur de préparation des données
Connectez toutes vos sources
Capteurs, automates, historians, ERP et journaux de production, quel que soit leur format actuel.
Nettoyez et croisez tout le volume
Des milliards de lignes de données hétérogènes, agrégées et rapprochées sans échantillonnage.
Un pipeline, un serveur
Des fichiers bruts à un jeu de données prêt pour la modélisation, sans outil ETL séparé ni cluster.
Modeler | Moteur prédictif
Sélection automatique des variables
Des milliers de variables candidates, ramenées à celles qui prédisent vraiment le résultat.
Les algorithmes s’affrontent, les maths tranchent
Plusieurs modèles sont comparés entre eux, et le meilleur est retenu sur des critères statistiques.
Drift Report intégré
Signale un modèle qui perd en précision quand les conditions changent, avant qu’il n’entraîne une mauvaise décision.
SOLUTIONS
Ce que ça donne en production.
94 % des pannes prédites, 30 minutes à l’avance
Maintenance prédictive déployée en moins d’une semaine sur une ligne de production aérospatiale qui tourne 24 h/24, 7 j/7.
97 % de précision sur les défauts, classés en moins de 12 secondes
AGC oriente en temps réel les défauts de verre détectés au scanner laser vers le bon client.
98 % de précision pour prédire les pannes moteur des camions
SANY signale une panne moteur dans l’heure, à partir de 355 variables de capteurs.
1,3 M€ de revenus en plus, 19,6 M€ de réparations évitées
GX Labs prédit les pannes de pompes sur 5 000 puits isolés, avant l’arrêt du puits.
Plus de 1 400 capteurs modélisés à chaque stress test de batterie
Volvo isole les variables qui dégradent les batteries de véhicules électriques lors d’un choc thermique.
Problèmes résolus
Ce que les industriels règlent avec TIMi.
Le signal noyé dans le bruit
Les signaux critiques se perdent dans des téraoctets de logs, de relevés de capteurs et d’enregistrements de production.
Des décisions prises trop tard
Le temps qu’une anomalie remonte dans un rapport, le coût est déjà là.
Des modèles qui décrochent de la réalité
Un modèle réglé pour une situation perd discrètement en précision quand le procédé, la saison ou l’environnement change.
Des données cloisonnées par équipe
Maintenance, qualité, ingénierie : chaque équipe garde ses propres données, modélisées séparément ou pas du tout.
FAQ
Questions fréquentes.
À quoi sert TIMi dans l’industrie manufacturière ?
Les industriels utilisent TIMi pour prédire les pannes d’équipement avant qu’elles ne surviennent, classer les défauts de production en temps réel et accélérer les essais de R&D. Parmi les déploiements : Safran (maintenance prédictive en production aérospatiale), AGC (classification des défauts dans la fabrication du verre), Sany (prédiction des pannes moteur de camions miniers), GX Labs (prédiction des pannes de pompes dans des puits de pétrole) et Volvo (R&D sur les batteries de véhicules électriques).
Que fait TIMi quand un modèle perd en précision avec le temps ?
Le Drift Report intégré à TIMi signale toute variation de précision d’un modèle. C’est ce qui s’est passé chez Sany, quand un modèle entraîné en été s’est dégradé en hiver : les ingénieurs ont alors déployé des modèles propres à chaque saison.
TIMi peut-il prédire les pannes d’équipement sans ajouter de capteurs ?
Oui. Pour Safran, TIMi a construit un modèle de maintenance prédictive uniquement à partir des données de production existantes, sans nouveau capteur, et détecte 94 % des pannes avec 30 minutes d’avance.
TIMi peut-il tourner sur site pour un déploiement industriel ?
Oui. TIMi tourne sur site ou en cloud privé, sur des serveurs standard, y compris sur des sites isolés comme les puits de pétrole exploités par GX Labs.
TIMi sait-il gérer des données de capteurs bruitées ou peu fiables ?
Oui. Pour AGC, TIMi a modélisé la dynamique thermique d’un four à 1 400 °C, là où les capteurs physiques se dégradent et produisent des données bruitées que les outils classiques ne savent pas traiter.
Quel volume de données industrielles TIMi peut-il traiter ?
Pour Safran, TIMi a traité 10 milliards de lignes de données de production, dont moins de 0,5 % correspondaient à une vraie panne, pour y trouver le signal de défaillance.
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