Les systèmes intelligents de maintenance et d'exploitation (IMOS) de l'EPFL se concentrent sur le développement d'algorithmes intelligents pour améliorer la performance, la fiabilité et la disponibilité des actifs industriels complexes. Leur recherche porte sur des défis tels que la rareté des failles, les données hétérogènes de surveillance de l'état, les problèmes de rénovation, les conditions d'exploitation variables et les spécificités des unités au sein des flottes. IMOS collabore avec divers partenaires à des projets tels que les réseaux graphi ques neuronaux pour l'IoT industrielle, la validation du réseau d'énergie thermique et l'estimation de l'état du réseau de traction ferroviaire suisse. Leur travail comprend l'adaptation du domaine pour la prédiction de la vie utile restante, l'apprentissage fédéré pour le diagnostic des défaillances à l'échelle de la flotte et la détection sans contact pour la détection d'anomalies dans les pales des éoliennes.
Michael Graetzel, Shaik Mohammed Zakeeruddin, Felix Thomas Eickemeyer, Peng Wang, Ming Ren
Mohammad Khaja Nazeeruddin, Bin Ding, Xianfu Zhang, Bo Chen, Chaohui Li, Yan Liu
Michael Graetzel, Jacques-Edouard Moser, Kai Zhu, Etienne Christophe Socie, George Cameron Fish, Aaron Tomas Terpstra