Dans un contexte industriel en pleine transformation, la maintenance prédictive joue un rôle crucial pour garantir la performance et la sécurité des équipements. Ce projet vise à développer des techniques de diagnostic intelligent pour les machines tournantes, intégrant des approches innovantes basées sur l'analyse vibratoire, l’apprentissage profond et l'intelligence artificielle. Cette combinaison technologique permettra de détecter, localiser et classifier de manière proactive les défauts des systèmes mécaniques, tout en favorisant une interconnectivité accrue des processus industriels. Grâce aux évolutions récentes, ce projet cherche à réduire les coûts de maintenance en optimisant l'équilibre entre l'entretien préventif et correctif. En intégrant les capacités de l’apprentissage profond, il sera possible de surveiller en temps réel les machines et d'ajuster rapidement les stratégies d'entretien. Les solutions développées seront adaptées aux besoins spécifiques de l'industrie algérienne, soutenant ainsi sa transition vers des pratiques plus efficaces. Le projet s’articule autour de l’élaboration de méthodes numériques avancées pour l'acquisition et le traitement des signaux vibratoires. L'intégration de l’apprentissage profond et de l'intelligence artificielle permettra une gestion proactive et intelligente de la santé des machines, offrant ainsi des solutions innovantes pour optimiser les processus industriels.
