{"id":94324,"date":"2025-01-31T14:38:56","date_gmt":"2025-01-31T13:38:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ae-expo.be\/session\/ai-for-intelligent-demand-supply-how-can-ai-optimize-the-demand-supply-of-relevant-resources-energy-water\/"},"modified":"2025-05-19T10:17:10","modified_gmt":"2025-05-19T08:17:10","slug":"ai-for-intelligent-demand-supply-how-can-ai-optimize-the-demand-supply-of-relevant-resources-energy-water","status":"publish","type":"activity","link":"https:\/\/www.ae-expo.be\/fr\/session\/ai-for-intelligent-demand-supply-how-can-ai-optimize-the-demand-supply-of-relevant-resources-energy-water\/","title":{"rendered":"Leverage AI for dynamic assets: maximize throughput, minimize costs"},"content":{"rendered":"\n<p>Alors que la demande, la charge et les co\u00fbts \u00e9nerg\u00e9tiques fluctuent, les param\u00e8tres de contr\u00f4le dynamiques sont essentiels pour maintenir une performance maximale des machines et surveiller la sant\u00e9 des actifs, ce qui est crucial pour \u00e9viter les temps d&rsquo;arr\u00eat non planifi\u00e9s. Rejoignez les experts de Flanders Make pour d\u00e9couvrir comment l&rsquo;optimisation des performances pilot\u00e9e par l&rsquo;IA transforme les actifs \u00e0 demande variable en machines performantes et fiables.<\/p>\n\n<p>Vous apprendrez \u00e0 :<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Adapter en permanence les points de consigne et les modes de fonctionnement \u00e0 l&rsquo;\u00e9volution de la demande, en veillant \u00e0 ce que chaque kilowatt et chaque cycle offrent une valeur maximale.<\/li>\n\n\n\n<li>Surveillez en temps r\u00e9el l&rsquo;\u00e9tat de sant\u00e9 des machines dont les sch\u00e9mas d&rsquo;usure ne suivent pas les courbes classiques, afin de pr\u00e9venir les pannes avant qu&rsquo;elles ne surviennent.<\/li>\n\n\n\n<li>Int\u00e9grer l&rsquo;analyse pr\u00e9dictive et la logique de contr\u00f4le pour r\u00e9duire le co\u00fbt total de possession (TCO), en associant des techniques classiques \u00e9prouv\u00e9es \u00e0 l&rsquo;IA de pointe.<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>\u00c0 travers des \u00e9tudes de cas concises &#8211; du chauffage urbain et du stockage de batteries aux \u00e9oliennes &#8211; nous vous donnerons la bo\u00eete \u00e0 outils de prise de d\u00e9cision dont vous avez besoin : quand s&rsquo;appuyer sur les m\u00e9thodes traditionnelles, quand lib\u00e9rer l&rsquo;apprentissage automatique, et comment fusionner les deux pour une productivit\u00e9, une qualit\u00e9 et une fiabilit\u00e9 in\u00e9gal\u00e9es. Vous repartirez avec des directives pratiques pour moderniser vos op\u00e9rations et prot\u00e9ger vos actifs pour l&rsquo;avenir.<\/p>\n\n<p><strong>Les orateurs :<\/strong><\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Jan Helsen, professor at VUB<\/li>\n\n\n\n<li>Lavinius Ioan Gliga, Research Engineer at Flanders Make<\/li>\n\n\n\n<li>Bruno Depraetere, Research Fellow at Flanders Make<\/li>\n<\/ul>\n\n<p><em>Flanders Make<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Alors que la demande, la charge et les co\u00fbts \u00e9nerg\u00e9tiques fluctuent, les param\u00e8tres de contr\u00f4le dynamiques sont essentiels pour maintenir une performance maximale des machines et surveiller la sant\u00e9 des actifs, ce qui est crucial pour \u00e9viter les temps d&rsquo;arr\u00eat non planifi\u00e9s. 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