Les capteurs connectés en LoRaWAN ou sur réseau cellulaire produisent déjà toute la matière première nécessaire à l'analyse prédictive : courbes de température, tension de batterie, régularité des remontées et comptage d'ouvertures de porte.
La plupart des équipes s'arrêtent à un tableau de bord qui affiche le dernier relevé et une alerte de seuil. Les signaux qui prédisent vraiment ce qui va se passer ensuite — une dérive lente, un écart qui se creuse entre deux capteurs corrélés ou une tendance de consommation qui s'accélère — dorment dans un historique que personne ne regarde.
La maintenance prédictive est l'exemple le plus visible de ce que permet une série temporelle de capteurs, mais ce n'est qu'une application parmi d'autres d'une même capacité : prédire une valeur future à partir d'une tendance passée. Les mêmes modèles s'appliquent à plusieurs problèmes dès qu'une plateforme surveille la tendance, et pas seulement le seuil :
Prédire une panne et prédire un niveau de stock reposent sur le même socle technique : modéliser une tendance plutôt que la comparer à une ligne fixe.
Une couche de détection d'anomalies apprend à quoi ressemble le comportement « normal » de chaque capteur — son cycle journalier, sa saisonnalité, son bruit habituel — puis signale les écarts par rapport à cette référence apprise plutôt que par rapport à un chiffre statique. Cette différence compte pour des capteurs de terrain : un capteur de température d'entrepôt ne se comporte pas de la même façon en juillet qu'en janvier, et un seuil fixe soit rate la dérive estivale, soit déclenche une fausse alerte chaque hiver. Un modèle entraîné sur l'historique propre du capteur détecte l'écart qui compte — celui qui ne correspond pas à son propre passé — tout en ignorant la variation saisonnière qui, elle, n'en est pas un.
Le plus rapide est de commencer par les capteurs disposant déjà d'un historique suffisant pour entraîner un modèle — tout appareil qui remonte des données depuis quelques semaines ou plus — plutôt que de vouloir tout rendre prédictif dès le premier jour. Dans Magic Sensor App, la détection d'anomalies, la prévision de tendance et la prédiction de maintenance s'exécutent directement sur cet historique. L'analyse prédictive devient ainsi moins un projet séparé qu'une couche ajoutée au-dessus du monitoring qu'une équipe fait déjà tourner, qu'il s'agisse d'anticiper une panne ou de prévoir une valeur métier.
Pilot Things conçoit et réalise des applications capteurs qui combinent connectivité LoRaWAN et LTE-M avec la couche de données nécessaire pour exécuter des modèles prédictifs sur l'historique de capteurs en direct. Les équipes qui utilisent déjà Pilot Things pour gérer leurs objets connectés peuvent ajouter cette intelligence prédictive à ces mêmes données sans monter un pipeline analytique séparé — et celles qui évaluent un nouveau déploiement de capteurs peuvent intégrer prévision et détection d'anomalies dès le départ.
Analyse prédictive
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