Manutenzione predittiva di un'unità di produzione d'aria per un compressore su un treno della metropolitana

Progetto

Produrre un dimostratore che incorpori il nostro modello di manutenzione predittiva combinando diversi algoritmi di intelligenza artificiale e un motore di valutazione delle prestazioni che consenta di selezionare il risultato migliore in base al contesto.

#IA #LSTM #CNN #XIA #RUL

Sfide e obiettivi

Analisi dei bisogni

Stato dell’arte

Impostazione e preparazione dei set di dati

Progettazione e sviluppo di modelli AI (stima della vita residua – RUL)

- Reti neurali ricorrenti a memoria corta e lunga (LSTM)
- Un’architettura ibrida sequenza-sequenza più complessa
- Implementazione di una strategia di suddivisione dei dati

Ottimizzazione: tenere conto delle risorse limitate disponibili.

Spiegazione dei risultati

Requisiti

Qualità e volume dei dati

Complessità dei modelli di IA appropriati (interoperabilità, adattabilità)

Vincoli legati all’ambiente industriale

Integrazione e distribuzione

I nostri risultati

Ogni progetto riflette la nostra capacità di trasformare un requisito critico in una soluzione concreta. Dal livello del software embedded alla sicurezza funzionale, Médiane Système mobilita tutta la sua esperienza per fornire soluzioni innovative e robuste, pronte per l’industrializzazione.