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Conçu avec 5 couches de traitement isolées — Capture des données, Nettoyage du signal, Correspondance des motifs, Évaluation des risques et Livraison des alertes — cette structure élimine les goulets d'étranglement. Les tests en laboratoire révèlent que la vitesse de détection des défauts passe de 2,8 s (héritage) à 0,5 s, permettant une réponse opérateur 5,6 fois plus rapide lors des dysfonctionnements PLC/DCS.

68% réduction de la latence

Intègre plus de 25 flux de données (vibration PLC, pression DCS, humidité ambiante) avec une tolérance d'erreur d'entrée de 0,03 %. Une étude de cas dans une aciérie de 2025 montre que cela capture 15 défauts "invisibles" mensuels (par ex., dégradation lente des roulements), augmentant la précision de la prédiction à 95%.

15/mois défauts supplémentaires

Utilise des modèles ML mis à jour toutes les heures pour ajuster les seuils. Dans une raffinerie de la côte du Golfe (variations de température : ±22°C/jour), la précision est restée au-dessus de 97% pendant 2 ans — contre 81 % pour les systèmes statiques. Le modèle a recalibré 68% des règles chaque saison.

97% précision à long terme

Les tests ISA 2025 sur plus de 100 sites ont révélé un taux de détection des défauts critiques de 98,5 % (contre 80,3 % en moyenne dans l'industrie), avec des faux positifs à 0,8% (norme : 4,9 %). Cela réduit les arrêts inutiles de plus de 5 événements/an, économisant 310 K$/usine par an.

98.5% taux de détection

Les utilisateurs mondiaux rapportent des économies : une usine pharmaceutique allemande a réduit les coûts de maintenance de 38% (2,1 M$/an). Une usine de papier américaine a réduit les arrêts de production de 70 heures/mois, récupérant 750 K$ en production. Plus de 350 clients notent une augmentation de 26% de l'OEE en 6 mois.

$2.1M/an économies de maintenance

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