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Science des données et intelligence artificielle

Comprendre les comportements et anticiper les résultats

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

Science des données et IA

MNC Analytics développe des solutions analytiques qui aident les organisations à comprendre leur performance, à repérer les problèmes émergents et à prendre des décisions éclairées. Nous travaillons à partir de données de gestion, de données opérationnelles, de mesures de capteurs, d’images et de documents techniques pour en extraire l’information pertinente au regard d’un objectif défini.

Nos services couvrent l’analyse exploratoire, la modélisation statistique, l’apprentissage automatique et les applications fondées sur l’IA. Nous choisissons les méthodes selon le problème, la qualité des données disponibles et les conséquences d’une prédiction ou d’une recommandation erronée.

Ce que nous proposons

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  1. 01

    Analyse exploratoire et diagnostique

    Étudier les tendances, les relations, les anomalies et les évolutions de performance. Examiner les causes possibles d’une sous-performance et déterminer où des éléments de preuve ou des expérimentations supplémentaires sont nécessaires.

  2. 02

    Modélisation prédictive

    Développer des modèles de classification et de régression pour la qualité, la probabilité de défaillance, les résultats de procédé, le risque opérationnel et d’autres cibles clairement définies.

  3. 03

    Prévision

    Modéliser la demande, la charge de travail, la production, la consommation d’énergie et les besoins en ressources, en tenant compte de la saisonnalité, de l’évolution des conditions et de l’incertitude.

  4. 04

    Détection d’anomalies et maintenance prédictive

    Identifier les comportements inhabituels et les signes de dégradation. Développer des indicateurs d’état et des prévisions de défaillance lorsque les données disponibles le permettent.

  5. 05

    Vision par ordinateur

    Développer des applications d’inspection visuelle, de détection de défauts, de reconnaissance d’objets, de suivi et de mesure, ainsi que les exigences de capture d’images et de validation dont elles dépendent.

  6. 06

    Analyse de textes et de documents

    Extraire, classer et organiser l’information contenue dans les rapports, les registres, les journaux et la documentation technique.

  7. 07

    Applications d’IA générative

    Développer des assistants et des outils de connaissance ancrés dans une information approuvée, avec une évaluation propre à chaque tâche, des contrôles des sorties et des circuits de relecture adaptés.

  8. 08

    Évaluation et interprétation des modèles

    Évaluer la performance prédictive, la robustesse, l’incertitude et les facteurs qui influencent les sorties du modèle.

Ce que cela permet

Une identification plus précoce des problèmes opérationnels, une planification mieux informée et une base cohérente pour évaluer les décisions. Selon la mission, les livrables comprennent des rapports d’analyse, des modèles entraînés, des services de prédiction, des tableaux de bord et des applications d’aide à la décision.

Réalisations associées

Toutes les réalisations
01Industrie manufacturière et opérations industriellesEspagne

Prédire les défaillances d’entraînement des broyeurs et du four d’une cimenterie

La mesure des vibrations et du courant moteur sur les réducteurs et les entraînements principaux, fusionnée aux données de procédé, a donné aux équipes de maintenance trois à six semaines de préavis avant les défauts de roulements et d’engrenages.

  • 3–6 semde préavis avant les défauts confirmés
  • -71%d’arrêts d’entraînement imprévus, d’une année sur l’autre
  • 0défaut manqué pendant l’année pilote
En savoir plus
Heures d’arrêt d’entraînement imprévu par trimestreAvantAprès
-50050100150200T1T2T3T4T1 Avant: 62 heuresT2 Avant: 0 heuresT3 Avant: 118 heuresT4 Avant: 41 heuresT1 Après: 18 heuresT2 Après: 0 heuresT3 Après: 0 heuresT4 Après: 46 heures
heuresT4 · 46 heures
02Industrie manufacturière et opérations industriellesAllemagne

Inspection visuelle automatisée de profilés d’aluminium extrudés

Un poste de caméra linéaire à éclairage contrôlé et une unité d’inférence en périphérie classent désormais les défauts de surface à pleine vitesse de ligne, en remplacement d’une inspection manuelle par échantillonnage.

  • 100%de la production inspectée, à la vitesse de ligne
  • -84%de défauts de surface signalés par les clients
  • < 40 msd’inférence par image sur l’unité en périphérie
En savoir plus
Défauts de surface signalés par les clients, par moisRéclamations
-100102030M1M2M3M4M5M6M7M8M9M10M1 Réclamations: 19 réclamationsM2 Réclamations: 17 réclamationsM3 Réclamations: 21 réclamationsM4 Réclamations: 16 réclamationsM5 Réclamations: 14 réclamationsM6 Réclamations: 9 réclamationsM7 Réclamations: 6 réclamationsM8 Réclamations: 4 réclamationsM9 Réclamations: 3 réclamationsM10 Réclamations: 3 réclamations
réclamationsM10 · 3 réclamations
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