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Analyse et élaboration d’un sous-modèle de maintenance prédictive sur un cyclone ® Kiube de chez IBA / Martin Ruyssen 

Public ISBD Titre : Analyse et élaboration d’un sous-modèle de maintenance prédictive sur un cyclone ® Kiube de chez IBA Type de document : Travail de fin d'études Auteurs : Martin Ruyssen, Auteur ; Patrick Delcour, ; Pierre Colon, Editeur : ECAM Année de publication : 2022 Note générale : ION BEAM Application Langues : Français (fre) Index. décimale : TFE - Electromécanique Résumé : L’évolution du nombre de données récoltés par les capteurs ne cesse d’augmenter dans l’industrie. Le traitement et l’analyse de ces données est devenu un enjeu primordial. Chez IBA, expert en développement et réalisation de cyclotrons, ce nombre peut atteindre les millions de données par mois pour un seul capteur. Dans le cadre mon travail de fin d’étude, une analyse de ces données a été demandé depuis la database « Splunk » développé au sein d’IBA, ainsi qu’une étude des points critiques ou indicateurs de défauts. Ensuite, une étape de création d’un sous-modèle (reprenant soit la source, le stripper, la main coil, la cible, vacuum et le watercooling) permettant de faire une corrélation avec une approche physique. Pour terminer la réalisation d’un proof of concept. Cette analyse s’oriente dans une volonté d’orienter la maintenance systématique vers de la maintenance prédictive, permettant d’anticiper les défauts et une meilleure lecture de l’état de la machine lors de son fonctionnement. Analyse et élaboration d’un sous-modèle de maintenance prédictive sur un cyclone ® Kiube de chez IBA [Travail de fin d'études] / Martin Ruyssen, Auteur ; Patrick Delcour, ; Pierre Colon,  . - ECAM, 2022. ION BEAM Application Langues : Français (fre) Index. décimale : TFE - Electromécanique Résumé : L’évolution du nombre de données récoltés par les capteurs ne cesse d’augmenter dans l’industrie. Le traitement et l’analyse de ces données est devenu un enjeu primordial. Chez IBA, expert en développement et réalisation de cyclotrons, ce nombre peut atteindre les millions de données par mois pour un seul capteur. Dans le cadre mon travail de fin d’étude, une analyse de ces données a été demandé depuis la database « Splunk » développé au sein d’IBA, ainsi qu’une étude des points critiques ou indicateurs de défauts. Ensuite, une étape de création d’un sous-modèle (reprenant soit la source, le stripper, la main coil, la cible, vacuum et le watercooling) permettant de faire une corrélation avec une approche physique. Pour terminer la réalisation d’un proof of concept. Cette analyse s’oriente dans une volonté d’orienter la maintenance systématique vers de la maintenance prédictive, permettant d’anticiper les défauts et une meilleure lecture de l’état de la machine lors de son fonctionnement.

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