19.02.2021

TechnoAlpin lance un projet de recherche prometteur

TechnoAlpin, le constructeur leader des systèmes d’enneigement, lance un projet de recherche en collaboration avec l’Université libre de Bolzano et Durst, le fabricant italien de technologies d’impression et de production numériques pionnières. Le projet baptisé « Premise » et subventionné par le fonds européen FEDER vise à développer une infrastructure pour la maintenance prédictive des installations de production.

Les systèmes d’enneigement sont des systèmes technologiques complexes qui sont uniquement utilisés de manière saisonnière. Les stations de pompage et de compression représentent le cœur de chaque installation et se composent de nombreux éléments hydrauliques, mécaniques et électroniques. En cas d’anomalie à leur niveau, c’est toute l’installation qui peut se retrouver à l’arrêt. Depuis de nombreuses années, TechnoAlpin se concentre sur la maintenance régulière des salles des machines afin de pouvoir prévenir d’éventuels problèmes. « Grâce à la maintenance prédictive (ou Predictive Maintenance en anglais), c’est-à-dire à la détection précoce des défauts sur la base de données historiques et en temps réel, nous sommes en mesure de concevoir des systèmes d’enneigement encore plus efficaces et fiables », explique Thomas Tschager, Team Leader Data Analytics chez TechnoAlpin. « Dans le cadre de ce projet, nous analysons les données de notre système de gestion pour surveiller l’état des différents composants des salles des machines et pour pouvoir prévoir les défaillances imminentes. Cela permet de planifier des interventions de manière plus efficace et plus facilement. De même, cette nouvelle technologie peut nous montrer le potentiel d’optimisation de nos salles des machines. »

Le projet « Premise » est dirigé par le Prof. Johann Gamper, professeur à la faculté d’informatique, et s’étalera sur deux ans. Ce projet vise à développer des algorithmes et des méthodes de maintenance prédictive. L’Université libre de Bolzano possède une vaste expérience dans l’analyse des données, qui est utilisée dans ce projet. En plus de TechnoAlpin, la société Durst apporte également sa connaissance du domaine. Les deux sociétés ont des cas d’utilisation différents pour la maintenance prédictive, ce qui permet de développer plus rapidement différents scénarios et algorithmes. Cela devrait faciliter le développement d’un système généralement valable qui permette d’intégrer facilement des adaptations spécifiques aux nouveaux environnements. 

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