Gestion Énergétique Intelligente
Optimisation des cycles de charge, prédiction de consommation et réduction des pertes sur vos parcs de batteries et réseaux électriques.
- Analyse prédictive avancée
- Optimisation temps réel
- Réduction pertes jusqu'à 40%
Y2 Technologies conçoit des solutions d'intelligence industrielle qui anticipent, optimisent et sécurisent vos opérations critiques. Zéro downtime, ROI garanti.
Fondée par des ingénieurs passionnés, Y2 Technologies repousse les limites de l'intelligence industrielle. Nous développons des systèmes de monitoring prédictif et de contrôle autonome qui transforment radicalement la performance de vos infrastructures.
Notre approche combine algorithmes propriétaires, edge computing et analyse temps réel pour offrir une visibilité totale sur vos opérations — avant même que les problèmes ne surviennent.
Surveillance de Système Électrochimique
Notre système de gestion de batteries nouvelle génération analyse en continu l'état de santé de vos cellules électrochimiques et prédit les défaillances avant qu'elles ne surviennent.
Surveillance 24/7 de tension, courant, température et impédance
Détection précoce des emballements thermiques et risques incendie
Algorithmes ML pour estimation SOC/SOH et durée de vie restante
Des technologies conçues pour les environnements les plus exigeants
Optimisation des cycles de charge, prédiction de consommation et réduction des pertes sur vos parcs de batteries et réseaux électriques.
Surveillance continue de l'intégrité de vos infrastructures par capteurs intelligents et détection précoce des anomalies.
Systèmes de navigation et coordination pour flottes de véhicules industriels autonomes en environnements complexes.
Une architecture conçue pour la performance extrême
Traitement local ultra-rapide, latence <10ms garantie
Intégration seamless avec vos systèmes existants
Chiffrement AES-256, certifications ISO 27001
De 10 à 10,000 capteurs sans perte de performance
class Y2Engine:
def __init__(self):
self.latency = 10 # ms
self.uptime = 99.99
self.mode = "predictive"
async def analyze(self, data):
# Real-time processing
prediction = await self.ml.predict(data)
if prediction.risk > 0.8:
await self.alert(prediction)
return prediction
Des performances qui parlent d'elles-mêmes
Progression moyenne sur 8 semaines de déploiement
Économies moyennes sur maintenance et énergie
Latence garantie pour décisions critiques
Uptime garanti avec SLA contractuel
Prêt à transformer vos opérations ? Notre équipe d'experts est disponible pour analyser vos besoins et proposer une solution sur mesure.