SmartForest, la plateforme de Big Data et Data science

SmartForest : une solution globale et flexible

Pour permettre à toutes les industries d’être toujours plus performantes, nous avons développé notre plateforme de Data science SmartForest. Celle-ci fonctionne avec le Big Data associée à un moteur d’intelligence artificielle. Cette plateforme peut collecter les données, les agrège et les exploite de manière plus poussée que ne le permettent les systèmes traditionnels, ce qui ouvre la voie à des analyses prédictives et prescriptives. Les algorithmes sont étudiés sur la base de vos enjeux et besoins, permettant ainsi :  

  • Une restitution par KPI évolués (analyse descriptive) 
  • Une détection d’écart à un comportement référent (analyse prédictive) 
  • Des propositions d’actions curatives issues du retour d’expérience (analyse prescriptive) 

Qu'est-ce que la Data science ? 

 

La performance, l’enjeu permanent des industriels

Complémentaire à l’environnement en place notre solution est un accélérateur de votre transformation numérique. Elle se compose d’une plateforme logicielle robuste afin de pouvoir proposer une offre de services de Data science complète. Basée sur de l’analyse prédictive et prescriptive. Avec SmartForest vous pourrez :  

  • Améliorer votre performance industrielle  : découverte des déficiences de performance, alerte de conditions limites d’usage, réduction des temps d’arrêts 
  • Contribuer à l’amélioration de la qualité de vos produits : prescription de paramètres de production plus optimum, estimer l’usure d’un composant sans stopper le process 
  • Augmenter la disponibilité et la durée de vie de vos équipements : maintenance prévisionnelle, maintenance prescriptive 
  • Aider vos opérateurs dans leurs tâches et dans leur mobilité : réduction des temps d’exécution 
  • Faciliter l’exploitation par une maîtrise des efficiences énergétiques  
  • Être réactif vis-à-vis du marché 

SmartForest  va plus loin que les systèmes traditionnels (MES, SCADA, supervision) pour :  

  • Agréger les données de plusieurs sources (process, capteurs, paramétrage/recettes...) pour extraire de nouvelles connaissances 
  • Analyser l'interaction entre des dizaines et des centaines de variables 
  • Détecter des motifs complexes qui ne peuvent pas être capturés dans des visualisations 2D ou 3D 
  • Utiliser des modèles prédictifs dans les cas où les relations entre les variables ne sont pas linéaires ou simples 
  • Analyser des données massives qui consomment une puissance de calcul considérable 
  • Traiter des données bruitées ou non fiables 
  • Extraire des connaissances à partir de données non traditionnelles (par exemple : texte, images, vidéo...) 
  • Développer des pipelines sophistiqués pouvant agir sur des flux de données en temps réel (ingestion, pré-traitement, extraction de descripteurs, prédictions)

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De la maintenance préventive aux maintenances prédictive et prescriptive

La maintenance prédictive signifie intervenir au « bon moment », ni trop tôt, ni trop tard. Il s’agit de comprendre voire anticiper un problème grâce aux données, poser le diagnostic et enfin alerter avant l’incident, ceci grâce à la plateforme de Data Science SmartForest.

La maintenance prescriptive quant à elle signifie prescrire des actions de maintenance corrective associées à une probabilité, issues de l’historique et du contexte. Elle donne des conseils sur la cause de l’anomalie, permet d’apporter une aide au technicien en intervention et d’optimiser le coût de la maintenance corrective.

Grâce à cette solution clé en main allant de la pose du capteur à la création d'un modèle mathématique, en passant par l'acquisition, l’analyse et le stockage en masse de données, vous serez en mesure de :

  • Comprendre ce qui se passe 
  • Trouver les facteurs influents d’une variation de temps de cycle
  • Identifier l'origine d'un dysfonctionnement / Détecter tout écart à un comportement référent
  • Prédire le moment de la défaillance 
  • Augmenter la précision de la maintenance préventive
  • Prescrire l’action de maintenance / Proposer des actions curatives issues du retour d’expérience
  • Intervenir efficacement au bon moment

Diagnostic avancé d’installation industrielles

Trouver les facteurs influents d’une situation complexe dans le process (variation de temps de cycle, qualité irrégulière, etc.) ou l’origine d’un dysfonctionnement grâce à la plateforme de Data science SmartForest.

Notre solution s’utilise de manière ponctuelle, en production ou en maintenance, sur des problématiques à fort impact économique. SmartForest génère de nouvelles données issues de la modélisation des éléments complexes d’un process, ce qui ouvre la voie à des analyses encore plus détaillées. Elle améliore ainsi la fiabilité industrielle.

SmartForest apporte un service d’ingestion, de stockage de données et d’automatisation de ces modèles permettant de :

  • Caractériser les facteurs influents sur la productivité d’une machine
  • Définir les paramètres optimums
  • Maîtriser la performance et la maintenance prévisionnelle d’un équipement

Aide intelligente à la conduite des installations

Pour détecter tout écart par rapport au fonctionnement nominal, lié à l’usure d’un composant ou à des conditions limite d’usage, et obtenir une prescription des paramètres de production optimum grâce à la plateforme de Data Science SmartForest. Notre solution permettra de réduire vos temps d’arrêt et homogénéiser la qualité de vos produits.

Aide intelligente à l’exploitation

Analyser un gros volume de données industrielles et techniques grâce à la plateforme de Data science SmartForest afin d’y trouver des schémas récurrents et des corrélations.

Cet outil d’aide à l’exploitation est disponible en temps réel ou en temps différé en s’intégrant aux systèmes existants. Il permet notamment de :

  • Prévoir la production à l’aide d’un modèle mathématique prédictif s’adaptant automatiquement à l’évolution de l’équipement (dégradation anturelle, encrassement, pannes, etc.)
  • Monitorer et prédire le cycle de vie de composants
  • Optimiser l’analyse de données afin d’établir des plans de maintenance prévisionnels
  • Faciliter la recherche de la cause d’un dysfonctionnement grâce aux croisements des données
  • Aider à la recherche de liens entre les équipements
  • Diagnostiquer les causes des problèmes de manière automatisée en prenant en compte des variables

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