Industries
Surveillez l'état de vos équipements en temps réel, détectez rapidement les anomalies et planifiez la maintenance avant que les pannes ne perturbent vos opérations.
Avantages
Détectez rapidement les signes de dégradation des équipements (dérive de température, vibrations anormales, consommation de courant inhabituelle) et déclenchez des actions de maintenance avant que la panne n'atteigne la chaîne de production.
Remplacez les programmes de maintenance basés sur le temps par des stratégies basées sur l'état des équipements, qui interviennent exactement au moment opportun, réduisant ainsi les interventions inutiles et maximisant la durée de vie des actifs.
Déployer des modèles machine learning qui analysent les données historiques des capteurs afin d'identifier les schémas de défaillance, d'estimer la durée de vie restante et de générer des recommandations de maintenance prédictive.
IoT en action
Présentation du produit
Transformez les données continues des capteurs de votre équipement en prédictions de pannes, en alertes d'anomalies et en informations de maintenance qui permettent de prolonger la durée de vie des actifs et de réduire les coûts liés aux temps d'arrêt.
Les programmes de maintenance basés sur le temps traitent tous les équipements de la même manière, qu'ils fonctionnent parfaitement ou présentent des signes avant-coureurs de défaillance. Ubidots offre aux ingénieurs de maintenance et aux équipes de fiabilité une visibilité continue sur l'état réel des équipements (vibrations, température, consommation électrique, durée de fonctionnement) grâce à des alertes automatisées qui se déclenchent dès que les relevés indiquent une défaillance imminente, et non après coup.
La détection d'anomalies repère ce que les seuils fixes ne détectent pas : des écarts subtils qui s'accumulent au fil du temps avant une panne majeure. Grâce à Ubidots, les équipes de maintenance peuvent déployer des modèles machine learning basés sur Python, sans serveur, via UbiFunction, afin d'analyser l'historique des capteurs, d'identifier les signes de défaillance et d'estimer la durée de vie restante. Résultat : une maintenance basée sur les données, et non sur des suppositions.
Que vous suiviez un seul équipement critique ou déployiez une surveillance de l'état de centaines de machines réparties sur plusieurs sites, Ubidots s'adapte à votre activité. Connectez des capteurs via MQTT, HTTP ou gatewayindustrielles, organisez vos équipements par type, emplacement ou criticité, et offrez à chaque intervenant (technicien, ingénieur, responsable d'usine) la visibilité nécessaire pour intervenir efficacement.
Caractéristiques principales
Exécutez des modèles machine learning Python sans serveur via UbiFunction, sans gérer d'infrastructure.
Détection automatique des comportements anormaux des équipements grâce à des algorithmes de moyenne mobile configurables.
Recevez des notifications instantanées lorsque les relevés des capteurs dépassent les seuils de fonctionnement sûrs prévus.
Ingérer et traiter les données de capteurs haute fréquence provenant de n'importe quel appareil ou protocoleIoT .
Surveiller l'utilisation réelle des machines à l'aide de variables synthétiques afin de permettre une planification de la maintenance basée sur l'utilisation.
Analyser les données vibratoires dans le domaine temporel et fréquentiel pour détecter les premiers signes de défaillance mécanique.
Quantify Environmental utilise des capteurs IoT sans fil et dashboards Ubidots pour transformer les données des services publics en informations en temps réel, aidant ainsi les clients industriels à surveiller leur consommation d'eau, d'énergie et de gaz, à détecter les inefficacités et à agir avant que les coûts n'augmentent.
$d'économies annuelles pour les clients grâce à une consommation optimisée d'eau, d'électricité et de gaz.
Des millions de litres d'eau douce économisés et des tonnes d'émissions de CO₂ évitées, générant des résultats mesurables en matière de développement durable.
Amélioration du contrôle opérationnel grâce à une visibilité en temps réel sur la consommation des services publics et les performances des équipements.
Histoire à succès
Cas d'utilisation
Tom Ulanowski
Cofondateur
Quantify Environmental utilise Ubidots pour surveiller les réseaux de services publics sur différents sites, aidant ainsi ses clients à réduire leurs coûts grâce à des données et des alertes en temps réel.
Résultats :
Steve Barker
Fondateur et PDG
Prospect Control utilise Ubidots pour fournir une surveillance à distance du niveau des réservoirs aux clients industriels, remplaçant ainsi les configurations PLC/SCADA complexes par une solution IoT évolutive et basée sur le Web.
Résultats:
Darryl Schembri
Directeur général
AIS Technology utilise Ubidots pour surveiller la consommation d'électricité, d'eau et de gaz dans les immeubles à locataires multiples, permettant une visibilité en temps réel, une facturation automatisée et une réponse plus rapide aux inefficacités.
Résultats:
Onofre Tamargo
PDG et cofondateur
S4IoT utilise Ubidots pour surveiller à distance les systèmes d'irrigation des jardins urbains, aidant ainsi ses clients à réduire les coûts d'entretien, à prévenir les pertes de plantes et à passer d'opérations manuelles à un modèle évolutif basé sur un abonnement.
Résultats:
Aide et assistance
Vous avez des questions sur Ubidots? Voici quelques-unes des questions les plus fréquentes pour vous aider à démarrer.
Non. La plupart des équipes commencent par des alertes de seuil et des compteurs d'exécution basés sur des variables synthétiques, qui ne nécessitent aucune programmation. À mesure que les données s'accumulent, vous pouvez ajouter la détection d'anomalies par moyenne mobile afin de repérer les écarts progressifs que les seuils fixes ne détectent pas. Machine learning est l'étape finale : des modèles Python sont déployés via UbiFunctionune fois que vous disposez d'un historique suffisant, incluant les événements de défaillance, pour les entraîner. Les trois étapes s'exécutent sur la même plateforme ; vous n'avez donc rien à reconstruire à mesure que votre programme de maintenance évolue.
Les signaux les plus utiles sont l'état de fonctionnement, le nombre de cycles, les vibrations (valeurs RMS ou de crête), la température, la consommation de courant et la consommation d'énergie. Le contexte environnemental, comme l'humidité, apporte des informations complémentaires. Il est essentiel de démarrer l'enregistrement immédiatement et de consigner les pannes et les réparations dès leur apparition : l'étiquetage des événements de panne permet ensuite d'affiner la détection des anomalies et les modèles d'apprentissage automatique. Ubidots collecte ces signaux via MQTT, HTTP ou gatewayindustrielles et les stocke sous forme de séries temporelles, prêtes pour les alertes et l'analyse.
Oui, avec un modèle que vous déployez. UbiFunctionexécute des modèles machine learning Python sans serveur : une fonction planifiée lit les données récentes des capteurs, calcule des caractéristiques telles que les moyennes mobiles, exécute un modèle de régression pour estimer le temps avant panne et enregistre le résultat dans une variable Ubidots . Cette estimation peut ensuite alimenter les alertes et dashboards de maintenance, comme n'importe quelle autre donnée. La précision dépend de vos données : le modèle a besoin de données historiques de capteurs incluant les pannes passées pour apprendre.
Oui. Les variables synthétiques peuvent accumuler les heures de fonctionnement ou le nombre de cycles à partir du signal d'état d'une machine, sans aucune ligne de code. Un événement se déclenche alors lorsque le compteur atteint l'intervalle de maintenance, informant l'équipe de maintenance par e-mail, SMS ou Slack, ou appelant un webhook pour ouvrir un ordre de travail dans votre système de maintenance. L'équipement est entretenu en fonction de son utilisation réelle, et non selon un calendrier qui ne tient pas compte de son niveau d'utilisation.
