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Grâce à la collecte de données, à la surveillance du statut et aux algorithmes statistiques, la maintenance prévisionnelle peut planifier des appels de service adaptés en temps voulu. La technologie de l'Internet des Objets (IoT, Internet of Things) a rendu possible la surveillance d'un large éventail de composants système, des machines de fabrication aux moteurs de véhicules, tandis que les algorithmes prévisionnels ont été optimisés pour éviter les défaillances et réduire les coûts de maintenance globaux. Afin d'accompagner les efforts déployés dans le cadre de la maintenance prévisionnelle, Huawei propose une solution alliant plate-forme cloud IoT et options réseau abordables.
Points forts de la solution :
· Plates-formes cloud IoT : Déployées sur un cloud public avec des agents uniques fournissant un accès au terminal flexible. La plate-forme IoT s'interconnecte avec la couche applicative de la maintenance prévisionnelle via des API ouvertes.
· Solutions réseau flexibles : Les données en temps réel peuvent être chargées via les réseaux de l'opérateur pour réduire la latence, et les données en temps non réel chargées localement sur les téléphones portables via un réseau Wi-Fi, une fonctionnalité particulièrement utile lorsque la couverture réseau de l'opérateur s'avère insuffisante.
· Terminaux embarqués innovants : Pour la maintenance des véhicules, les terminaux Huawei peuvent recueillir des données à un débit de 250 kbit/s via le bus de données CAN (CANbus) en utilisant plusieurs types d'interfaces pour collecter diverses données de capteurs. Les terminaux prennent en charge la liaison de données LTE sans fil et indiquent l'emplacement du véhicule au moyen du système GPS. Le design industriel robuste permet aux terminaux de fonctionner dans des environnements soumis à d'importantes vibrations.
Les avertissements du système réduisent les taux de panne de 70 %.
La communication bidirectionnelle permet des corrections à distance et réduit considérablement les coûts de maintenance.
Les temps d'arrêt sont considérablement réduits.
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