Analyse de données massives en temps réel

Contexte et enjeux de la mission

ThinkR a été contacté afin de mettre en place un outil de monitoring de l’étanchéité d’un parc d’ installations frigorifiques. Les gaz frigorifiques étant de puissants gaz à effet de serre, l’enjeu est de détecter rapidement des fuites avec la meilleure sensibilité possible. Les contraintes d’exécution étaient :

• l’analyse en temps réel
• une importante volumétrie de données
• la fiabilité du modèle

Notre intervention

• Préparation des données : échantillonnage, extraction
• Traitement des données : diverses approches testées (Machine Learning et Modélisation)

Résultat & valeur ajoutée

• Rapport d’analyse fournissant  des recommandations permettant de mieux détecter la perte de fluide frigorifique