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À des fins de surveillance de la santé des actifs, les capteurs iQunet sont développés pour effectuer des mesures basées sur des intervalles (par exemple 1 mesure toutes les heures ou tous les jours) au lieu d’effectuer 1 mesure une fois par trimestre ou même une fois par an. De cette façon, une grande quantité de données est collectée et enregistrée sur votre Serveur iQunet local. Sur la base de ces données, une tendance cohérente peut être construite. L’analyse de ces tendances vous donnera un aperçu du changement de comportement de l’installation et vous permettra de prendre des mesures correctives si nécessaire.

 

iQunet propose un Service Machine Learning pour vous aider avec cette analyse. Une fois que vous êtes abonné au service, toutes les données de capteur historiques stockées sur votre Serveur iQunet local seront automatiquement compressées et transférées une fois aux Serveurs Machine Learning d’iQunet (situés dans les locaux d’iQunet) pour calculer un modèle de données machine learning. Ce modèle est ensuite renvoyé et enregistré sur votre Serveur iQunet local pour une surveillance continue locale des anomalies (sur abonnement). De nouvelles mesures qui diffèrent trop du modèle de données calculé sont détectées comme des anomalies et peuvent être suivies et signalées (différence basée sur l’erreur quadratique moyenne).

Dans le Tableau de Bord de Capteur iQunet, vous pouvez visualiser les graphiques de tendance de ces anomalies et définir les niveaux d’alarme.

 

Nous mettons à votre disposition un Service de Détection d’Anomalies prêt à l’emploi, intégré au logiciel iQunet. Commencez votre aventure en IA dès aujourd’hui et demandez une démo.