Escalator Intelligent

 

 

Anticiper les pannes pour améliorer la mobilité

 

Un algorithme qui prédit quand les pannes sont les plus susceptibles de se produire afin de mieux programmer les plans de maintenance des escalators.

 

 

 

// RÉSULTATS CLÉS

Les capteurs surveillent en temps réel les différents paramètres de l'escalier mécanique afin de détecter les anomalies et, grâce à la construction d'un algorithme de prédiction, anticipent les pannes éventuelles à venir.

L'expérimentation a eu lieu à Paris, sur un escalator très fréquenté de la gare de l'Est.

 

// PARTENAIRES IMPLIQUÉS

Les partenaires ont fourni les jeux de données suivants: données de fonctionnement nominal de l'escalator, y compris le type de signal (vibration, électrique, audible) permettant la serveillance. La startup sélectionnée - Fieldbox.ai - permet le déploiement de l'IA dans les installations industrielles, afin d'optimiser et d'automatiser les opérations des machines.

 

 

// PROBLÈMES & OPPORTUNITÉS

 

Les escaliers roulants sont un élément central de mobilité dans les espaces publics. Quand ils tombent en panne, cela provoque des désagréments pour les usagers et crée des perturbations qui peuvent être ressenties au-delà de l'emplacement initial des escalators.

 

 

 

 

 

Les escalators sont utilisés dans le monde entier et le marché de l'escalator est en pleine expansion (entraîné par une urbanisation mondiale et par une population vieillissante). La qualité de fonctionnement des escaliers mécaniques affecte directement la façon dont les personnes évoluent et donc la qualité de vie de leurs utilisateurs.

 

 

 

 

 

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Un programme créé par NUMA en partenariat avec la Ville de Paris
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