Module IA — Détection d’anomalies & maintenance prédictive
Une couche ML analyse en continu vos séries temporelles : détection d’excursions, tendances et alertes avant panne, intégrées au moteur de règles.
Modèles actifs
3
entraînés / tenant
Anomalies (24h)
4
1 critique
Pannes évitées
12
30 derniers jours
Précision moy.
93,6 %
F1-score
Détection sur CC-TR-118 — température remorque frigo
Excursion détectéeLe modèle isole une excursion au-dessus du seuil de sûreté (8 °C) et déclenche une alerte prédictive.
Anomalies détectées
Excursion températurecritique
ColdChain Logistics · CC-TR-118 · il y a 12 minscore 0.94
Isolation Forestouverte
Dérive niveau anormaleélevée
AquaFlow Utilities · AQ-TNK-4 · il y a 41 minscore 0.81
LSTM prédictifen cours
Pic de consommationmoyenne
SmartBuilding Lyon · SB-EN-12 · il y a 2 hscore 0.67
Isolation Foresten cours
Bruit capteur intermittentmoyenne
AgriSense SAS · ESP-A1F3 · il y a 5 hscore 0.58
Autoencoderrésolue
Maintenance prédictive
AQ-PMP-2
Usure roulement pompe — maintenance conseillée
échéance
~ 9 jours
confiance
88%
SB-HV-31
Encrassement filtre CTA détecté
échéance
~ 4 jours
confiance
76%
CC-TR-118
Fin de vie batterie tracker
échéance
~ 6 jours
confiance
91%
Action automatique : chaque prédiction peut créer un ticket de maintenance ou déclencher une règle via le moteur d’automatisation.