IA hybride pour les procédés industriels
AI Engine
IA hybride combinant modèles physiques et machine learning. Détection d'anomalies, maintenance prédictive, optimisation des procédés — entraînée sur vos données.
Fonctionnalités clés
Ce que fait AI Engine
Physique hybride + ML
Combinez des modèles de procédé fondés sur les premiers principes avec le machine learning. Une IA qui comprend votre procédé, pas seulement vos données.
Détection d'anomalies
L'apprentissage non supervisé détecte les patterns anormaux sans données étiquetées. Opérationnel dès le premier jour.
Maintenance prédictive
Modèles de durée de vie résiduelle entraînés sur l'historique de défaillances de vos équipements. Anticipez les pannes des semaines à l'avance.
Optimisation des procédés
L'optimisation multi-variables suggère des modifications de consignes pour réduire l'énergie, améliorer le rendement ou minimiser les déchets.
Vraies questions industrielles
Des pipelines différents pour des cas d'usage différents
Chaque question industrielle correspond à un pipeline ML éprouvé. Entraînez dans AI Studio, déployez comme nœud FlowMaker.
“Quelle sera la température du métal liquide dans 3 heures ?”
Pipeline de régression
Prévision numérique continue à partir des données de procédé actuelles
Régression“Cette pompe va-t-elle tomber en panne dans les 2 prochaines semaines ?”
Pipeline de classification
Prédiction binaire ou multi-classe des fenêtres de défaillance
Classification“Cette coulée correspond-elle à notre batch de référence ?”
Pipeline de reconnaissance de patterns
Score de similarité par rapport aux trajectoires de référence connues
Pattern“Quel est le comportement normal de ces capteurs ?”
Pipeline auto-encodeur
Apprentissage non supervisé de la ligne de base — alerte sur déviation
Détection d'anomaliesComment ça marche
Démarrer avec AI Engine
Quatre étapes de zéro à la production.
Connecter les données
AI Engine extrait automatiquement les données historiques et en direct depuis DataLake et DataCatalog.
Choisir le type de modèle
Sélectionnez parmi les modèles de détection d'anomalies, maintenance prédictive ou optimisation.
Entraîner
L'Auto-ML entraîne et valide les modèles sur vos données. Aucune expertise en data science requise.
Agir
Les sorties du modèle alimentent FlowMaker comme déclencheurs, ou apparaissent directement dans les tableaux de bord.
Intégrations