Découvrez SKF Axios lors de nos journées techniques

La première ligne de défense pour vos machines. SKF Axios est une solution de maintenance conditionnelle, économique & basée sur le cloud, proposée par SKF et Amazon Web Services (AWS). SKF Axios est la solution idéale pour pratiquement toutes les industries* à savoir : l’industrie agroalimentaire, papetière, pharmaceutique, etc..

Une solution de maintenance préventive conditionnelle simple, sans fil et évolutive.

Sans fil
Les capteurs se connectent sans fil aux passerelles. La solution est opérationnelle en seulement quelques minutes.

Simple d’utilisation
Les applications conviviales fournissent des notifications et des informations en temps réel.

Évolutif
La solution SKF Axios s’adapte à l’évolution de votre système. L’ajout de capteurs et de passerelles est rapide et facile.

Automatisé
SKF Axios est un système intégré de maintenance conditionnelle pour une surveillance continue des machines.

Rentable
Les innovations en matière de Machine Learning rendent les solutions de maintenance conditionnelle automatisées accessibles et rentables.

Garantie de 5 ans
Les capteurs et passerelles SKF Axios sont couverts par une garantie de 5 ans.

La technologie Machine Learning, une composante incontournable

094671885d830349_png_highpreview_800SKF Axios associe le savoir-faire de SKF en matière de machines tournantes et de maintenance préventive conditionnelle aux services IA d’AWS afin de permettre une prise de décision judicieuse et efficace.

SKF Axios collecte et analyse les données de vibrations et de température afin de détecter les anomalies dans les équipements et de fournir des notifications sur l’état de vos machines. Lorsque des fonctionnements anormaux sont détectés, les utilisateurs sont avertis et peuvent ainsi prendre les mesures de maintenance requises.

 

La technologie Machine Learning se base sur les tendances des données historiques. Plus le volume des données collectées est important, plus la détection des anomalies des machines est intelligente et précise.

 

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