Services

11 · 4 étapes

Une expertise sur l’ensemble de la solution

Des capteurs qui captent les conditions réelles de fonctionnement aux applications qui placent les résultats devant les personnes qui agissent. Commandez un seul service ou la chaîne complète.

Étape 01

Mesurer

Matériel et instrumentation qui captent les conditions réelles de fonctionnement avec une précision connue.

04

Électronique avancée et systèmes embarqués

Développer le matériel qui relie l’intelligence au monde physique

Architecture électronique, conception analogique et à signaux mixtes, développement de circuits imprimés, firmware, prototypage et préparation à la production.

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Measurement chainsensor → amplifier → filter → ADC → MCU → radio
SensoranalogueSensor: IEPE accelerometer · 100 mV/gAmplifieranalogueAmplifier: gain 20 dB · input-referred noise 2 µVFilteranalogueFilter: anti-alias 4th order · fc 10 kHzADCsamplesADC: 24-bit Σ-Δ · 51.2 kS/s · synchronousMCUfeaturesMCU: Cortex-M7 · FFT and features on deviceRadiopacketsRadio: LoRa or cellular · 1 report/min
signal at each stage6 stages · one synchronised clock

05

Mesure sur machines et instrumentation

Mesurer ce qui compte pour la performance et la fiabilité

Stratégie de mesure, choix des capteurs, acquisition de données, étalonnage, surveillance d’état, fusion de capteurs et support sur le cycle de vie.

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Calibration checkreference vs installed sensor
101040407070100100130130reference °Cmeasured °Cref 20 °C · measured 19.5 °C · residual -0.64ref 26 °C · measured 26.6 °C · residual +0.50ref 32 °C · measured 31.3 °C · residual -0.83ref 38 °C · measured 38.0 °C · residual -0.12ref 44 °C · measured 45.4 °C · residual +1.23ref 50 °C · measured 51.1 °C · residual +0.90ref 56 °C · measured 55.4 °C · residual -0.81ref 62 °C · measured 63.1 °C · residual +0.88ref 68 °C · measured 67.4 °C · residual -0.89ref 74 °C · measured 74.7 °C · residual +0.40ref 80 °C · measured 80.2 °C · residual -0.06ref 86 °C · measured 85.9 °C · residual -0.43ref 92 °C · measured 91.6 °C · residual -0.75ref 98 °C · measured 98.4 °C · residual +0.03ref 104 °C · measured 104.8 °C · residual +0.45ref 110 °C · measured 111.1 °C · residual +0.73ref 116 °C · measured 115.4 °C · residual -1.02ref 122 °C · measured 122.9 °C · residual +0.42
°Cgain 1.003 · offset 0.04 °C · σ 0.74 °C

Étape 02

Interpréter

Traitement du signal et ingénierie des données qui transforment des enregistrements bruts en information fiable et traçable.

02

Ingénierie des données et fondations analytiques

Construire une fondation fiable pour l’analyse

Inventaires de données, pipelines, stockage de séries temporelles et intégration des données de gestion, des données machine et des mesures de capteurs.

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Data foundationsources → ingest → store → use
SOURCESERPERP: Orders, assets, work orders · nightly batchHistorianHistorian: Process tags · 1 sSensorsSensors: Vibration, current · 25.6 kHz burstsDocumentsDocuments: Reports, logs · on changeINGESTCollectCollect: Batch and streaming connectorsValidateValidate: Units, timestamps, gaps, duplicatesLabelLabel: Asset identity, lineage, metadataSTORETime seriesTime series: Measurements by asset and tagAnalyticalAnalytical: Reconciled business and machine recordsUSEModelsModels: Training and scoringApplicationsApplications: Dashboards, decision supportReportsReports: Traceable to source
flow4 sources · 2 stores · 3 uses

06

Traitement du signal et intelligence machine

Extraire une information significative de signaux complexes

Filtrage, analyse spectrale et temps-fréquence, extraction de caractéristiques, signatures de défauts, estimation d’état et interprétation multicapteurs.

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Vibration spectrumgearbox input bearing · 25.6 kHz · Hann
01230 Hz100 Hz200 Hz300 Hz400 Hz1×1× · 24.8 Hz · 3.1 mm/s · shaft speed2×2× · 49.6 Hz · 1.2 mm/s · misalignment checkBPFOBPFO · 88.8 Hz · 1.9 mm/s · outer race defect frequency2×BPFO2×BPFO · 177.6 Hz · 0.9 mm/s · harmonicGMFGMF · 277.8 Hz · 1.5 mm/s · gear mesh
mm/s RMS1× 24.8 Hz · BPFO 88.8 Hz

Étape 03

Modéliser

Science des données, mathématiques appliquées et simulation qui expliquent les comportements et anticipent ce qui vient ensuite.

01

Science des données et intelligence artificielle

Comprendre les comportements et anticiper les résultats

Modélisation prédictive, prévision, détection d’anomalies, vision par ordinateur et IA générative ancrée dans des sources approuvées, au service des décisions opérationnelles et commerciales.

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Hourly demand forecast48 h ahead · retrained weekly
80110140170200now-48 h+24 hh-47 · 99.7 MWh observedh-43 · 116.9 MWh observedh-39 · 149.2 MWh observedh-35 · 146.4 MWh observedh-31 · 112.0 MWh observedh-27 · 107.6 MWh observedh-23 · 103.1 MWh observedh-19 · 104.4 MWh observedh-15 · 157.6 MWh observedh-11 · 154.2 MWh observedh-7 · 128.3 MWh observedh-3 · 110.9 MWh observedh+1 · 101.6 MWh · 90% 94.5–108.7h+5 · 116.8 MWh · 90% 105.3–128.3h+9 · 160.5 MWh · 90% 144.6–176.4h+13 · 154.9 MWh · 90% 134.6–175.2h+17 · 123.4 MWh · 90% 98.7–148.1h+21 · 115.3 MWh · 90% 86.2–144.4
MWhh+24 · 93.6 MWh

03

Mathématiques appliquées avancées

Transformer des problèmes complexes en modèles évaluables et résolubles

Optimisation, décision en situation d’incertitude, inférence statistique, systèmes dynamiques, problèmes inverses et calcul scientifique.

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Optimisation progressmixed-integer · 12 pump stations
4073105138170iteration 039best feasiblelower bounditer 0 · best 163 · bound 55 · gap 66.3%iter 3 · best 139.1 · bound 65.7 · gap 52.7%iter 6 · best 125.5 · bound 73.9 · gap 41.1%iter 9 · best 116.6 · bound 80.1 · gap 31.3%iter 12 · best 110.8 · bound 84.9 · gap 23.4%iter 15 · best 110.0 · bound 88.5 · gap 19.6%iter 18 · best 104.6 · bound 91.2 · gap 12.8%iter 21 · best 103.0 · bound 93.3 · gap 9.4%iter 24 · best 101.9 · bound 94.9 · gap 6.9%iter 27 · best 101.3 · bound 96.1 · gap 5.1%iter 30 · best 103.8 · bound 97.1 · gap 6.5%iter 33 · best 100.5 · bound 97.8 · gap 2.8%iter 36 · best 100.4 · bound 98.3 · gap 2.0%iter 39 · best 100.2 · bound 98.7 · gap 1.5%
objective · cost indexiter 39 · gap 1.5%

08

Simulation et jumeaux numériques

Évaluer les changements avant d’engager des ressources

Modèles physiques, pilotés par les données et hybrides, simulation à événements discrets, calibration, architecture de jumeau numérique et analyse de scénarios.

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Scenario simulation24 runs · throughput after line change
80100120140160month 035month 0 · median 100 · P10 100 · P90 100month 3 · median 102.9 · P10 99.2 · P90 108.9month 6 · median 105.3 · P10 100.8 · P90 113.2month 9 · median 110.0 · P10 102.5 · P90 114.7month 12 · median 113.7 · P10 103.8 · P90 119.0month 15 · median 115.6 · P10 107.9 · P90 125.3month 18 · median 119.3 · P10 108.2 · P90 130.1month 21 · median 120.3 · P10 109.2 · P90 136.9month 24 · median 122.8 · P10 108.9 · P90 139.3month 27 · median 128.4 · P10 105.3 · P90 142.6month 30 · median 132.9 · P10 107.2 · P90 145.1month 33 · median 136.0 · P10 108.0 · P90 148.9
units/h · indexmonth 35 · median 137.6 · P10–P90 111.9–151.3

Étape 04

Opérer

Contrôle, applications, conseil et support qui intègrent les résultats aux décisions quotidiennes et les maintiennent utiles.

07

Intelligence embarquée, contrôle et automatisation

Rapprocher l’analyse des équipements et des décisions qu’elle éclaire

Analytique sur équipements en périphérie, conception et réglage de régulateurs, intégration aux automates et à la supervision, essais matériel dans la boucle et automatisation sûre.

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Closed-loop step responsepressure control · PI retuned
010 s5 s10 s15 s20 s±2% bandrise time (90%) · 1.9 speak · 1.234 · overshoot 23.4%settling (±2%) · 7.7 st 0 s · y 0 · setpoint 0t 1.0 s · y 0 · setpoint 0t 2.1 s · y 0.011 · setpoint 1t 3.1 s · y 0.507 · setpoint 1t 4.2 s · y 1.058 · setpoint 1t 5.3 s · y 1.231 · setpoint 1t 6.3 s · y 1.115 · setpoint 1t 7.4 s · y 0.976 · setpoint 1t 8.4 s · y 0.946 · setpoint 1t 9.4 s · y 0.973 · setpoint 1t 10.6 s · y 1.005 · setpoint 1t 11.6 s · y 1.013 · setpoint 1t 12.6 s · y 1.006 · setpoint 1t 13.7 s · y 0.999 · setpoint 1t 14.7 s · y 0.997 · setpoint 1t 15.8 s · y 0.999 · setpoint 1t 16.9 s · y 1.000 · setpoint 1t 17.9 s · y 1.001 · setpoint 1t 19.0 s · y 1.000 · setpoint 1t 20 s · y 1.000 · setpoint 1
normalised outputovershoot 23.4% · settling 7.7 s

09

Applications analytiques et intégration de systèmes

Mettre la capacité technique au service des flux de travail quotidiens

Applications d’aide à la décision, tableaux de bord, API, intégration aux systèmes d’entreprise et de supervision, et architecture de déploiement.

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Operations viewmaintenance planner · live
AVAILABILITY97.2%30 dAvailability · now 97.2% · 30-day range 95.2%–97.2%OPEN ALERTS430 dOpen alerts · now 4 · 30-day range 2.9–7.3MEAN TIME TO REPAIR3.1 h30 dMean time to repair · now 3.1 h · 30-day range 3.2 h–4.8 hDATA QUALITY99.6%30 dData quality · now 99.6% · 30-day range 99.2%–100.0%
last 30 days4 indicators · each traceable to its source

10

Conseil technique et recherche appliquée

Établir la faisabilité et définir une orientation solide

Évaluations de maturité, études de faisabilité, feuilles de route, revues d’architecture, expertise indépendante et développement de preuves de concept.

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Use case prioritisation9 candidates · value against effort
effort →value ↑DO FIRSTPLANFILL-INDEFERUC-01UC-01 · Compressor condition monitoring · value 8.6 · effort 4.2 · phase 1UC-02UC-02 · Energy forecasting · value 7.4 · effort 3.1 · phase 1UC-03UC-03 · Visual inspection on line 2 · value 7.9 · effort 6.8 · phase 2UC-04UC-04 · Digital twin of utilities · value 6.1 · effort 8.2 · laterUC-05UC-05 · Document search assistant · value 4.2 · effort 2.6 · phase 2UC-06UC-06 · Fleet routing · value 5.5 · effort 5.1 · phase 2UC-07UC-07 · Spare parts forecasting · value 3.4 · effort 3.9 · laterUC-08UC-08 · Structural monitoring pilot · value 6.9 · effort 7.4 · laterUC-09UC-09 · Billing anomaly detection · value 6.4 · effort 2.8 · phase 1
value and effort scored 0–103 in phase 1 · 3 in phase 2 · 3 later

11

Support au déploiement et développement des compétences

Maintenir l’utilité des solutions à mesure que les conditions changent

Gestion des versions, surveillance de la qualité des données et de la performance des modèles, réentraînement, analyse d’incidents, gouvernance et formation.

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Model performance in serviceweekly evaluation · retrain on threshold
0.800.840.880.920.96week 1week 52retrain threshold 0.88retrainweek 14 · retrained · F1 0.879 → 0.939retrainweek 29 · retrained · F1 0.872 → 0.937retrainweek 41 · retrained · F1 0.881 → 0.930week 1 · F1 0.927week 3 · F1 0.913week 5 · F1 0.911week 7 · F1 0.897week 9 · F1 0.887week 11 · F1 0.887week 13 · F1 0.875week 15 · F1 0.939week 17 · F1 0.923week 19 · F1 0.914week 21 · F1 0.899week 23 · F1 0.894week 25 · F1 0.890week 27 · F1 0.882week 29 · F1 0.872week 31 · F1 0.928week 33 · F1 0.919week 35 · F1 0.911week 37 · F1 0.900week 39 · F1 0.897week 41 · F1 0.881week 43 · F1 0.931week 45 · F1 0.920week 47 · F1 0.911week 49 · F1 0.896week 51 · F1 0.894
F1 scoreweek 51 · F1 0.883 · 3 retrains

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