VERMILION · LRM · EN PRODUCTION

Prédire l'imprévisible.
Opérer sans interruption.

Vermilion est un modèle de raisonnement à grande échelle ancré dans la physique. Il anticipe les défaillances d'équipement plusieurs jours avant qu'elles n'apparaissent — et il explique son raisonnement dans le langage de vos ingénieurs.

Raisonné
Physique informée
Vérifiable
Chaque prédiction,
chaque étape
Huit
Secteurs industriels servis à ce jour
ANOMALYVIBRATION · ETF 96h
FLUX · OK600 Hz
FLOTTE · MRO · FAN-3
ANCRÉ DANS LA PHYSIQUE · LRMFENÊTRE DE DÉFAILLANCE · 96h ± 11h
COMMENT ÇA MARCHE

Raisonnement, appariement de motifs informé par la physique

La plupart des outils de maintenance prédictive ne sont que de l'ajustement de courbes déguisé. Vermilion combine les principes physiques fondamentaux à un raisonnement affiné par renforcement, pour que votre équipe de fiabilité obtienne des réponses sur lesquelles elle peut réellement agir, et qu'elle peut vérifier.

01 / 03

Capter

Ingérer la télémétrie des capteurs, les journaux de maintenance et les fiches techniques d'équipement, peu importe la source : historians, passerelles edge, exports CSV. Aucun verrouillage de protocole.

02 / 03

Raisonner

Le LRM ancre ses inférences dans les lois physiques — conservation de l'énergie, dynamique newtonienne, mécanique de la fatigue — et refuse toute conclusion physiquement impossible.

03 / 03

Recommander

Des actions précises et bornées dans le temps : quelle pièce, quelle fenêtre, pourquoi maintenant. Chaque recommandation arrive avec sa chaîne de raisonnement.

TRACE DE RAISONNEMENT · EN DIRECT

Regardez Vermilion réfléchir à une défaillance de roulement.

Chaque prédiction est une chaîne d'inférences physiques, pas un score de boîte noire. Mettez en pause à n'importe quelle étape. Inspectez les preuves. Remplacez une hypothèse et relancez.

Ancré dans la physique
Les inférences doivent satisfaire les lois physiques connues; jamais une réponse qui viole la conservation de l'énergie.
Incertitude calibrée
La confiance est une probabilité, pas une intuition. Calibrée contre des milliers de résultats réels.
Apprentissage entre actifs
Des motifs découverts sur un roulement de papetière en Finlande améliorent les prédictions sur une boîte de vitesses aérospatiale au Québec — en privé, avec une isolation stricte des données.
Lire le brief technologique
REASONING TRACElive
1
INGEST
Streaming sensor telemetry from Bearing BRG-04 · vibration, temperature, current draw.
2
PHYSICS
Vibration spectrum shows a resonance peak at 120 Hz. Inconsistent with healthy bearing harmonics.
3
REASON
Pattern matches inner-race wear. Conservation-of-energy bound on heat dissipation rules out outer-race fault.
4
PROJECT
Damage progression model projects failure at 96 ± 11 hours, p = 0.93. Rising amplitude consistent with surface spalling.
5
ACT
Recommend swap during planned downtime Friday 02:00–04:00. Part: SKF-23140. Avoids unplanned 14h outage.
SOURCE: 1 ASSET · 4 SIGNALS · 312k SAMPLESCONFIDENCE 0.93
CAPACITÉS

Une plateforme.
Une infinité d'applications.

Un seul modèle de raisonnement adapté à vos actifs : pompes, presses, turbines, boîtes de vitesses, chaînes. L'apprentissage entre domaines fait monter chaque déploiement à mesure que la flotte grandit.

01 / 06

Cœur ancré dans la physique

Des réseaux de neurones contraints par Newton, la thermodynamique et la mécanique de la fatigue, pour que le modèle refuse d'halluciner des réponses impossibles.

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Vision intersectorielle

Des solutions découvertes sur une flotte améliorent en privé les prédictions sur une autre. Anonymisé, isolé, par opt-in.

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Expert virtuel en maintenance

Une interface conversationnelle pour votre équipe de fiabilité. Posez la question pourquoi. Obtenez le raisonnement. Remplacez une hypothèse et relancez.

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Architecture edge-vers-nuage

Se déploie en bordure pour les sites sensibles à la latence et dans notre nuage pour le raisonnement à l'échelle de la flotte. En réseau isolé sur demande.

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Incertitude calibrée

Des probabilités auxquelles on peut se fier au bureau de planification. Nous publions nos diagrammes de fiabilité chaque trimestre.

06 / 06

Intégration ouverte

REST, gRPC, OPC-UA, MQTT, Historian. Apportez votre propre lac de données. Apportez votre propre SCADA.

INDUSTRIES

Partout où la disponibilité décide du résultat.

Notre plateforme s'adapte à toute industrie où la fiabilité des équipements est critique. La physique ne change pas d'un secteur à l'autre. Vermilion non plus.

RÉSULTATS

Le signal sous le bruit.

À travers nos déploiements, Vermilion attrape ce que les autres manquent. Voici les chiffres que nous gardons sur le mur.

96h
Préavis médian avant défaillance
93%
De prédictions vérifiées à ±15 % de la fenêtre projetée
De réduction des fausses alertes de maintenance par rapport aux systèmes hérités
100%
Des prédictions sont livrées avec une trace de raisonnement à 5 étapes et une confiance calibrée
SCÉNARIO ILLUSTRÉ

Un défaut de roulement silencieux, détecté quatre jours d'avance.

Vermilion a signalé une résonance à 120 Hz sur le roulement d'un concasseur primaire. Le SCADA montrait une vibration nominale; le modèle physique n'était pas d'accord. Le remplacement durant l'entretien planifié a évité 14 heures d'arrêt non planifié.

14 h
D'arrêt non planifié évité
96 h
De préavis sur la prédiction
1 pièce
Remplacement SKF-23140 durant une fenêtre planifiée
BRG-04 · CONCASSEUR PRIMAIRE
ACTION REQUISE
SPECTRE VIBRATOIRE · 0–500 Hz
120 Hz · INNER RACE0125250375500 Hz
FENÊTRE DE DÉFAILLANCE
96 ± 11 h
CONFIANCE
0.93
Recommandation. Remplacer le roulement durant l'arrêt planifié vendredi 02:00–04:00. Pièce : SKF-23140. Réparation estimée : 2 h. Évite environ 14 h d'arrêt non planifié.
QUESTIONS

Ce que les acheteurs d'entreprise demandent en premier.

La plupart des systèmes de maintenance prédictive apprennent des corrélations statistiques à partir de données historiques. Vermilion ancre son raisonnement dans les lois physiques — conservation de l'énergie, mécanique de la fatigue, dynamique des fluides — il généralise donc aux actifs et aux conditions qu'il n'a pas vus, et refuse les prédictions qui violent la physique.
Un projet pilote sur une seule classe d'actifs entre généralement en service en 4 à 6 semaines : deux pour l'ingestion des données et l'ajustement du modèle physique, deux pour une opération en parallèle de vos alertes existantes, et une à deux pour le passage à votre équipe de fiabilité.
Vos données sont isolées dans un environnement réservé à votre locataire. Des motifs de signal anonymisés peuvent, à votre choix, contribuer à l'apprentissage entre flottes et en bénéficier.
Les deux. Les classes d'actifs sensibles à la latence font tourner un LRM en bordure, colocalisé avec l'historian; le raisonnement à l'échelle de la flotte tourne dans notre nuage, le vôtre, ou en réseau isolé. Nous supportons OPC-UA, MQTT, REST et gRPC.
Trois choses : des défaillances catastrophiques non planifiées qui tendent vers zéro, des fausses alertes coupées d'un ordre de grandeur, et vos planificateurs de maintenance qui utilisent la trace de raisonnement comme un outil quotidien, pas un tableau de bord qu'ils ignorent.
QUAND VOUS ÊTES PRÊT

Passer du réactif
au prédictif.

Voyez comment notre cœur de raisonnement réfléchit à un mode de défaillance qui compte pour votre opération. Trente minutes, avec l'un de nos ingénieurs en fiabilité.