Soluții BitEnergia

Mentenanță predictivă cu AI

Modelele noastre urmăresc semnătura vibrațiilor, temperaturile lagărelor, presiunile și evenimentele de proces. Detectăm derapajele subtile cu ore sau zile înainte ca ele să devină opriri neplanificate, iar inginerii primesc cauze probabile, context și pași recomandați.

  • Analiză vibrațională & trending pe serii temporale
  • Modele AI ușoare pentru edge & cloud
  • Integrare CMMS: alerte → ordine de lucru
Solicită o sesiune tehnică

De la „merge până cedează” la fail-uri previzibile

Fără semnale curate și corelare cu procesul, vibrațiile „normale” maschează defecte incipiente. Noi combinăm IIoT (accelerometre, temperatură, presiune), context de proces (debit, sarcină) și modele AI antrenate pe istoricul tău, pentru a obține alerte acționabile, nu zgomot.

Achiziție & sănătatea semnalelor

Senzori ATEX pentru vibrații/temperaturi, sincronizare corectă, filtrare zgomot, validare (range/rate-of-change) și tratament outlier pentru date de încredere.

Feature engineering pentru rotații

RMS, kurtosis, crest factor, benzi de frecvență, harmonici, envelope—automatizate și corelate cu sarcina și regimul tehnologic al echipamentului.

Modele AI ușoare & praguri adaptive

Modele de detecție de anomalii (autoencoder/ARIMA/one-class) + praguri adaptive în funcție de punctul de lucru; deploy pe edge sau cloud, după caz.

Integrare operațională (CMMS)

Alertele valide se transformă în ordine de lucru cu cauze probabile, piese potențiale și SLA; feedback-ul tehnicienilor antrenează în timp modelele.

Arhitectură

De la senzori la decizie — trasabil și sigur

Fluxul nostru pornește cu achiziție robustă, continuă cu feature store și inferență, apoi închide bucla prin CMMS. Fiecare transformare este auditată și versionată.

Edge-ready

Gateway industrial, buffering, inferență locală când legătura e slabă, sincronizare sigură în „burst” către platformă.

Catalog & lineage

Metadate, versiuni de semnale și modele, reproducibilitate pentru audit și RCA.

Alerte & diagrame explicabile

Heatmap-uri, trenduri și semnături pe benzi de frecvență; explicații pentru fiecare alertă, nu „cutie neagră”.

Cazuri tipice

Unde câștigi cel mai mult

Începem cu active rotative critice, apoi extindem pe zone cu frecvență mare a intervențiilor și costuri energetice ridicate.

Semnături distinctive pentru uzură lagăre și aliniere; corelăm cu presiuni/temperaturi pe trepte pentru a evita vibrațiile periculoase la anumite puncte de lucru.

Detectăm cavitația prin pattern-ul de înaltă frecvență, corelat cu NPSH, debit și temperatură; recomandăm ajustări de regim sau planificarea schimbului de etanșări.

Tracking pe benzi de frecvență și envelope; separăm dezechilibrele de defectele în rulmenți pentru intervenții precise fără opriri inutile.

Legăm alertele de istoric WO și stocul de piese; propunem ferestre de intervenție și reducerea „hot runs” la minimum.

Pașii până la rezultate

  1. 1

    Baseline & sănătatea datelor

    Verificăm senzori, sampling, latențe; stabilim praguri inițiale și KPI-uri.

  2. 2

    Feature store & etichete

    Construim seturi de caracteristici și definim etichete împreună cu echipa mecanică.

  3. 3

    Pilot pe un activ critic

    Rulăm modelele în paralel cu operațiunile; ajustăm praguri și notificări.

  4. 4

    Run & scalare

    Integrare CMMS, rapoarte, lesson-learned; clonăm rețeta pe alte unități.

Vrei să reduci opririle neplanificate?

Du-ți echipamentele în zona de predicție, nu de reacție

Arată-ne activele critice: livrăm un pilot rapid cu alerte explicabile, KPI-uri și integrare în fluxul tău de lucru.

Programează o discuție

Hai să începem

Trimite-ne detalii despre proiect

Spune-ne pe scurt ce vrei să digitalizezi în instalațiile energetice. Echipa BitEnergia răspunde în 1–2 zile lucrătoare cu pașii următori: evaluare rapidă, prioritizarea cazurilor IIoT / AI cu impact măsurabil și propunerea unui pilot sigur pe infrastructura ta OT/IT.

  • Integrare senzori & monitorizare în timp real
  • Întreținere predictivă și reducerea opririlor
  • Optimizare consum & emisii cu analitică AI