Apprentissage automatique pour la maintenance prédictive des machines industrielles à l'aide des données des capteurs IoT

L'Internet industriel des objets (IIoT) est l'utilisation des technologies Internet des objets (IoT) en fabrication qui exploite les données machines générées par divers capteurs et applique diverses analyses pour obtenir des informations utiles. Les données capturées par les machines sont généralement accompagnées d'un composant date-heure qui s'avère essentiel pour la modélisation prédictive. Cet article explore l'utilisation du modèle AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) pour les prévisions sur les séries temporelles collectées à partir de divers capteurs d'une machine à découper, afin de prédire les défaillances possibles et les défauts de qualité, améliorant ainsi le processus global de fabrication. L'utilisation de l'apprentissage automatique constitue donc un élément crucial dans l'IIoT avec des cas d'utilisation en gestion de la qualité et contrôle qualité, réduisant le coût de maintenance et améliorant le processus global de fabrication.