Total Productive Maintenance sur des robots industriels
La maintenance prédictive joue un rôle essentiel dans la gestion des robots industriels, notamment dans des environnements critiques comme le remplacement du combustible nucléaire. Ce projet vise à développer des modèles prédictifs en utilisant des techniques avancées d'analyse de données et d'apprentissage machine. L'objectif est d'optimiser la gestion des flottes de robots tout en prolongeant leur durée de vie opérationnelle.
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Fonctionnalités principales
Exploration des données et ingénierie des caractéristiques : Identification et transformation des variables clés pour la modélisation.
Prédiction de durée de vie utile (RUL) : Application d'algorithmes comme les réseaux de neurones LSTM pour prédire l'état des machines.
Prise de décision optimisée : Implémentation de cadres décisionnels pour planifier efficacement les maintenances.
Analyse de survie : Modélisation des défaillances potentielles dans des conditions complexes.
Stack Technologique
Langages et outils : Python, Jupyter Notebook.
Bibliothèques : TensorFlow, Scikit-learn.
Domaines d’application : Prédiction RUL, analyse de survie, maintenance industrielle.
Interface Utilisateur avec Streamlit : Interface intuitive et interactive.