Dernière mise à jour 12-08-2023
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Canopy est une technologie d'IA qui contribue à améliorer les performances des machines dans diverses industries. En utilisant des données historiques, l'IA de Canopy surveille en permanence la santé des machines, suit les performances en temps réel et collabore avec les utilisateurs pour résoudre les problèmes. Avec Canopy, les entreprises peuvent détecter les pannes à l'avance, réduire les temps d'arrêt des machines et augmenter les performances globales. La technologie est déployée à distance et ne nécessite aucune installation matérielle. Il offre une interactivité conviviale et des alarmes contextuelles, facilitant la recherche et la résolution des anomalies dans le fonctionnement de la machine. La puissante IA de Canopy est formée sur les données SCADA historiques, ce qui lui permet de comprendre le comportement normal de la machine dans différentes conditions de fonctionnement.
Surveillance continue de l'état des machines : Canopy surveille en permanence l'état des machines, permettant aux utilisateurs de suivre les composants présentant un comportement anormal et de prendre des mesures avant qu'il ne soit trop tard.
Suivi des performances en temps réel : Les utilisateurs reçoivent des notifications de sous-performances et peuvent étudier les actions nécessaires pour optimiser les performances de la machine en temps réel.
Résolution collaborative des problèmes : Canopy fournit un environnement collaboratif dans lequel les utilisateurs peuvent résoudre les problèmes ensemble et travailler avec les mêmes données sous différents angles.
Apprentissage non supervisé : L'IA de Canopy apprend le comportement normal de la machine sans nécessiter de pannes annotées, ce qui lui permet de détecter et de traiter les anomalies dans n'importe quelle condition de fonctionnement.
Alarmes contextuelles : Les alarmes de Canopy sont des anomalies de détection dynamiques et contextuelles basées sur les conditions de fonctionnement spécifiques. Cela élimine les alarmes inutiles et garantit des alertes significatives.