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Maintenance prédictive et détection d’anomalies
Skiply
Etude Intelligence Artificielle
6 mois
L’entreprise
Entreprise savoyarde, Skiply propose, à l’aide de ses boutons connectés et de ses bornes de satisfaction, des solutions d’amélioration de l’expérience client, de facility management et d’automatisation des processus
Objectifs
du projet
Le projet de Skiply est constitué de deux volets :
- Etudier des solutions de maintenance prédictive permettant d’anticiper la défaillance des batteries des boîtiers connectés.
- Développer un système de détection automatique d’anomalie dans la mesure de la satisfaction client.
Description
du projet
Type de service
Prestation d’étude
Déroulé du projet
Ce projet sur 6 mois, combine l’intervention d’un chercheur du LISTIC de l’USMB, d’un ingénieur IDEFICS et la fourniture de ressources informatiques au sein de la plateforme numérique MUST.
Résultats et perspectives
La première phase du projet, qui concernait la maintenance prédictive, a commencé par un transfert de compétence puis une étude sur la structuration des données et finalement la mise en place d’une première solution d’IA permettant la classification des batteries selon leur état.
La deuxième phase du projet, encore à l’étude, est destinée premièrement à la détection d’anomalie des batteries, puis à la prédiction des défaillances qui permettra d’initier une maintenance prédictive.
Ce deuxième projet, non encore concrétisé, impliquerait un ingénieur IDEFICS, un chercheur et un stagiaire d’école d’ingénieur.
