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DCbrain donne du sens aux millions de mesures remontées par les capteurs des réseaux de fluides
tels que l’énergie ou la climatisation.
Notre logiciel transforme ces flux de données en un modèle temps réel des réseaux de fluides, grâce à l’utilisation du Bigdata et du machine learning.
DCbrain: Un cerveau dans votre réseau
EDF Confidentiel. © 2016 DCBrain SAS | 2
Fiabiliser l’utilisation des réseaux
Optimiser le budget d’exploitation
Anticiper les problématiques d’efficacité énergétique
• Maximisation de l’utilisation de votre site • Fiabilisation des évolutions capacitaires • Industrialisation du remplissage capacitaire de votre site• Identification des dérives de remplissage
Enjeux
• Pilotage au moindre coût des risques de rupture / de surconsommation liés à vos réseaux
• Industrialisation des processus de maintenance• Minimisation des interventions humaines sur site• Minimisation de l’impact de dérives et des anomalies liés à vos
différents réseaux• Détection des anomalies
DCbrain, l’outil de visualisation et de maintenance prédictive appliquées aux réseaux physiques (gaz, vapeur, électricité, climatisation)
• Contrôle de vos consommations
3 enjeux majeurs pour les gestionnaires de réseaux
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DCbrain, le Waze des flux physiques
Pour les réseaux physiques, flux = valeurs
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Nos fonctionnalités
Analyse descriptive• Supervision de l’état de vos réseaux• Identification de causes sources d’incidents• Diagramme de Sankey
Diagnostic• Analyse d’impact si défaillance d’un point du réseau• Analyse de résilience capacitaire• Corrélation multi-facteurs
Analyse prédictive• Simulation d’ajout de charge• Calcul de chemin multi-critères pour les fluides• Gestion capacitaire multi-fluides
Interfaces dynamiques• Full Web, pas de hardware installer• Moteur de recherche• Modification simple des indicateurs et des réseaux• Rapports à la demande
Synoptique électrique DCbrain: éclairage d’une distribution EDF ->
serveurSynoptique électrique
standard
Exemple d’analyse statistique:
T° des serveurs / énergie
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Le fonctionnementNotre technologie : une approche qui mêle Graphes et Machine learning
DCbrain se base sur le réel et non sur des référentiels
Collecte des mesures des capteurs et des différentes sources de données.
• Dcbrain traite et relie ces données pour créer un modèle des infrastructures mesurées.
• Ces données sont complétées avec les référentiels existants (CMDB …)
Modélisation des flux physique sous forme de graphe• Comparable au Graph social de Facebook ou de linkedin• La topologie physique est stockée et utilisable (synoptique)
Vérification de la véracité des liens qui composent le Graph via l’application de lois physiques
• Pour l’électricité par exemple, ∑ I entrants = ∑ I sortants
Analyse et enrichissement des données• Il utilise le « Machine Learning » pour déceler les failles et
prédire les évolution
La visualisation des données permet une lecture intuitive et naturelle des systèmes complexes
DCbrain utilise les technologies les + avancées du Bigdata.
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