Une IA de prédiction en temps réel, légère et précise, fonctionnant sur de petits appareils.
Sans cloud, sans GPU. Prédisez les valeurs non mesurables,
détectez les anomalies et estimez la durée de vie résiduelle à partir de vos données capteurs.
Entrox Systems est un projet spin-out du DLR, le Centre aérospatial allemand. Nous développons la technologie de reservoir computing du laboratoire pour des applications industrielles concrètes.
Basés en Allemagne, nous développons une technologie de prédiction de pointe pour les sites industriels du monde entier.
Les sites industriels génèrent diverses données de séries temporelles à partir de capteurs et d'équipements. Notre IA apprend les schémas à partir de petites quantités de données temporelles, permettant la prédiction en temps réel de valeurs difficiles à mesurer, la détection d'anomalies et la prévision de durée de vie résiduelle.
Déployable en tant que logiciel sur vos équipements existants : du PC industriel au microcontrôleur. Aucun matériel spécial requis.
Fonctionne sur de petits appareils à faible coût. Aucune connexion cloud requise. Vos données restent sur site.
L'apprentissage se termine en quelques secondes. S'adapte rapidement et démarre immédiatement.
Aussi léger que les méthodes traditionnelles, avec une précision rivalisant le deep learning.
Modèles optimisés par site et cas d'usage. Gère avec flexibilité la production à forte variété.
La structure du modèle est entièrement visible sous forme d'expressions mathématiques. La logique de prédiction peut être tracée et vérifiée.
Combinez des équations physiques ou formules empiriques existantes avec une IA qui corrige l'erreur résiduelle.
Couvrant l'ensemble des défis de prédiction industrielle.
Prédiction en temps réel de paramètres difficiles à mesurer à partir des données capteurs existantes
Remplacer l'attente des résultats de laboratoire et les analyseurs coûteux par une estimation en temps réel.
Apprend le comportement normal des équipements et détecte les signes précoces d'anomalies
Détecter les signes précoces de dégradation — entraîné uniquement sur des données normales.
Prédit la durée de vie résiduelle à partir des données capteurs pour une maintenance planifiée
Planifier la maintenance selon l'état réel, pas selon un calendrier fixe.
Visualisez quelles variables, à quels décalages temporels et par quelles relations non linéaires influencent votre procédé — sous forme d'équations mathématiques
Valider le savoir-faire expert et accompagner le transfert de connaissances par les données.
Prédiction en temps réel des paramètres qualité. Réduction des temps d'attente et détection précoce des défauts.
Détection précoce d'anomalies sur pompes, compresseurs, etc. Prévention des arrêts non planifiés et réduction des coûts.
Prédiction qualité et efficacité à partir des conditions opératoires. Réduction des essais-erreurs et numérisation du savoir-faire.
Modèles individuels par produit et ligne en quelques minutes. Adaptation flexible à la production multi-références.
Identifiez quelles variables, à quels décalages temporels et avec quelles interactions influencent les prédictions. Identifiez les facteurs derrière les anomalies et variations de qualité.
IA, Ingénierie mécanique, Développement commercial
IA, Développement d'algorithmes
IA, Développement logiciel
Nous co-développons des solutions à travers des projets pilotes avec des partenaires technologiques de premier plan.
Notre groupe de recherche fondateur est basé au DLR, le Centre aérospatial allemand, menant des recherches collaboratives internationales.
Publié dans IEEE, Elsevier, Springer et d'autres revues de premier plan.
Un pipeline intégré de la recherche au déploiement réel.
Nous menons des projets pilotes avec vos données réelles pour démontrer l'efficacité dans votre environnement. Au final, vous obtenez un logiciel d'IA déployable, optimisé pour votre processus et fonctionnant sur vos équipements existants. Contactez-nous pour discuter de votre cas d'usage.
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