JUMEAU NUMÉRIQUE INDUSTRIEL (DIGITAL TWIN) POUR LA MAINTENANCE PRÉDICTIVE D'ÉQUIPEMENTS ÉNERGÉTIQUES

Contexte

Les arrêts non planifiés de générateurs et de parcs éoliens ou solaires coûtent des millions. Un jumeau numérique temps réel permet de modéliser le vieillissement des pièces et de prédire la durée de vie résiduelle (RUL).

Fonctionnalités et objectifs

• Modéliser la cinématique et les grandeurs thermodynamiques de l’équipement via des modèles physiques couplés à des réseaux de neurones (Physics-Informed Neural Networks — PINNs).
• Mettre en place l’ingestion temps réel des données capteurs — vibrations, températures et harmoniques électriques — via MQTT et les protocoles OPC-UA.
• Créer une interface 3D temps réel avec Three.js / WebGL permettant de visualiser l’état de chaque composant et d’interagir avec les alarmes.

Technologies

Python (PyTorch, PINN), OPC-UA, MQTT, InfluxDB, Three.js, React et Docker.

Informations

• Domaine : IA, IoT & Jumeaux Numériques
• Référence : PFE-IOT-02
• Durée : 4 à 6 mois
• Le processus de candidature comprend un formulaire en ligne et un test technique.