Amiral Technologies est une spin-off du CNRS, dont le logiciel, DiagFit, permet le développement de modèles de prédiction de pannes en mode aveugle (sans aucune données historiques de pannes) de haute performance grâce au Machine Learning. DiagFit permet ainsi de maximiser la disponibilité des équipements et d’optimiser les coûts de maintenance. Au coeur de sa technologie, une innovation issue de 10 ans de recherches académiques en Intelligence Artificielle, Traitement du Signal, Automatisation et Théorie du Contrôle. Sa technologie révolutionne le traitement des données IIoT pour les secteurs industriels critiques, complexes et à forte valeur ajoutée.
Donner accès aux experts métiers à une interface fluide et no-code afin qu'ils puissent appréhender les données de leur équipement et générer des modèles de prédictions de pannes sans avoir à rédiger une ligne de code.
Grâce à la prédiction de pannes et au diagnostic automatisé optimiser les coûts de maintenance et maximiser la disponibilité des équipements les plus complexes.
Automatisé : DiagFit permet d’automatiser certaines tâches afin de dédier son temps aux tâches à forte valeur ajoutée
Facile : Son interface fluide et No-Code ne nécessite aucune connaissance en codage ou en science des données
Agnostique : DiagFit permet l’analyse des séries temporelles provenant de tout type d’équipement et de capteurs industriels
Rapide : Son approche en “mode aveugle” génère des modèles de prédiction de pannes en quelques heures/jours
Précis : Son coeur technologique couplé à une méthodologie éprouvée permet la génération de modèles pointus
Explicable : Les informations des modèles et la contribution des capteurs aident à comprendre l’origine des pannes détectées
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31 rue Gustave Eiffel
38000 - Grenoble
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