Client : Opérateur majeur de parcs éoliens offshore aux États-Unis.

Défi : Le client faisait face à des coûts de réparation exorbitants dus à des défaillances imprévues de boîtes de vitesses, nécessitant un outil de maintenance predictive pour parcs eoliens plus performant pour détecter les signes avant-coureurs.

Solution : Notre équipe augmentée Matlab a développé un algorithme de traitement du signal avancé analysant les vibrations et la qualité de l'huile en temps réel. Ils ont intégré ces modèles directement dans l'infrastructure de données existante du client.

Résultat : Une réduction de 25% des temps d'arrêt non planifiés grâce à la détection précoce des anomalies.

Client : Fabricant européen de turbines éoliennes.

Défi : Difficulté à estimer précisément la fatigue des matériaux composites, un élément clé pour leur outil de maintenance predictive pour parcs eoliens propriétaire.

Solution : Nos ingénieurs ont utilisé Matlab et Simulink pour créer un jumeau numérique (Digital Twin) des pales, corrélant les données météorologiques historiques avec les contraintes physiques mesurées.

Résultat : Amélioration de 40% de la précision des prévisions de maintenance, prolongeant la durée de vie opérationnelle des actifs.

Client : Fournisseur de solutions IoT industrielles.

Défi : Leur plateforme générait trop de faux positifs, rendant leur outil de maintenance predictive pour parcs eoliens peu fiable pour les techniciens sur le terrain.

Solution : L'équipe Smartbrain a implémenté des filtres adaptatifs et des algorithmes de machine learning supervisé sous Matlab pour distinguer le bruit des capteurs des véritables défauts mécaniques.

Résultat : Une diminution de 60% des interventions inutiles, optimisant drastiquement les coûts logistiques des équipes de maintenance.