HL Mando développe une plateforme de maintenance prédictive pilotée par l’IA pour tester les composants automobiles

HL Mando, fournisseur mondial de pièces automobiles, souhaitait garantir que les composants de ses véhicules autonomes répondaient aux normes de fiabilité et de durabilité les plus strictes. Afin de répondre aux exigences de test rigoureuses des constructeurs automobiles, l'équipe HL Mando a utilisé MATLAB^® et Simulink^® pour développer Smart Lab, un système connecté de bancs d'essai intégrant une surveillance basée sur l'IoT, une analyse de données pilotée par l'IA et des fonctionnalités de maintenance prédictive. Cette solution a considérablement amélioré l’efficacité et l’efficience de leur processus de test des composants.

L'équipe a utilisé des jumeaux numériques dans Simscape™ pour enrichir son jeu de données et Simulink^® pour la simulation au niveau système et le design du contrôle. À l’aide d’outils d’IA tels que Predictive Maintenance Toolbox™, les ingénieurs ont estimé la durée de vie utile restante des composants des équipements. La plateforme de maintenance prédictive ainsi créée, déployée avec MATLAB Web App Server™, a permis de considérablement réduire les coûts, la main-d'œuvre et le temps nécessaires à la maintenance.