Détection d'anomalies
La détection d'anomalies utilise la statistique ou l'apprentissage automatique pour signaler quand le comportement d'un équipement ou d'un procédé s'écarte de son motif normal, captant des problèmes que des seuils d'alarme fixes manquent. En industrie, elle alerte tôt des défauts en développement et des dérives d'efficacité.
Plutôt que d'attendre qu'une valeur franchisse un seuil fixe, la détection d'anomalies apprend à quoi ressemble le « normal » sur de nombreuses variables et états de marche, puis signale les écarts significatifs. Elle capte ainsi des problèmes subtils et multivariables — une lente dérive du comportement d'une turbine, une tendance émergente d'encrassement d'échangeur — bien avant qu'une alarme à capteur unique ne se déclenche.
Termes liés
Condition Monitoring · Digital Twin · Predictive Maintenance (PdM)
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