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Maintenance prédictive et détection d’anomalies

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Skiply a sollicité une prestation d'étude afin de développer des solutions de maintenance prédictive et de détection d'anomalies.
Client

Skiply

Type de service

Etude Intelligence Artificielle

Durée du projet

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.
borne-satisfaction-signature

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.

LogoIDEFICS_Image
Ingénieur IDEFICS
Icone Lisitic
Chercheur LISTIC
Logo Skiply2
Encadrant Skiply
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L’équipe de la plateforme MUST
En support