Predict-Adapt - Predictive maintenance solution
The most complete predictive maintenance solution for electric rotating machines
Les arrêts imprévus des alternateurs et moteurs électriques ont un impact de tout premier ordre pour les opérateurs : perte de production ou de service, coûts de réparation élevés, mise en danger de personnes…
Predict-Adapt est une solution simple à installer et exploiter qui permet d’accroître la disponibilité des machines électriques. Elle prévient l’utilisateur de tout type d’amorce de panne, suffisamment à l’avance pour qu’il puisse réagir et mobiliser les ressources à engager afin :
- D’éviter les arrêts imprévus,
- De raccourcir la durée des arrêts planifiés,
- D’éviter tout acte de maintenance non nécessaire.
Notre approche par analyse des signaux électriques possède de nombreux avantages :
- Suivi de toute la chaîne de puissance : du moteur électrique à la charge en passant par la transmission,
- Détection et identification des amorces de pannes mécaniques et électriques
- Suivi des machines même en environnement contraignant (pompes immergées, environnement ATEX ou bruyant…)
Notre solution, non intrusive, a été conçue pour :
- Une installation rapide : en 30 minutes dans l’armoire électrique, sans consignation machine,
- Une exploitation fiable dans la durée : sans faux positif, ni batterie à remplacer,
- Une gestion des données facilitée : traitement et calculs locaux (« Informatique de pointe »), transmission des données filaire (Modbus) ou sans fil vers la plateforme cloud Eco-Adapt ou vers une plateforme existante à travers une API.
Les boîtiers Predict-Adapt utilisent des kits de transformateurs de courant ouvrants ou des kits de tores de Rogowski pour la mesure de courant électrique.


Predictive maintenance platform
Power-Cloud allows users to visualize and analyze data from Predict-Adapt sensors.
It enables not only the monitoring of the evolution of health scores for electric rotating machines, helping to identify early failure indicators, but also a more detailed analysis of machine operating points, power supply conditions, and possible operating faults.

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