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AI Autopilot — +6% de débit et $781K de gain de profit annuel lors d'un pilote contrôlé de 25 jours. Brasil Mineral #441 (juil. 2024).Voir les résultats des pilotes
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Résultats prouvés

Résultats du pilote

Résultats de preuve de concept issus d'opérations réelles — validés par des données de production mesurables.

AMG — AI Autopilot pour minéraux stratégiques (lithium)
Étude de cas à la une — Client nommé

AMG — AI Autopilot pour minéraux stratégiques (lithium)

Client

AMG Lithium — filiale d'AMG Critical Materials N.V. (~3 600 employés dans le monde). Nom et marque utilisés avec autorisation.

Mission

En 2025, Brainiall a déployé AI Autopilot — sa couche consultative d'optimisation des procédés en temps réel — dans les opérations de minéraux stratégiques (lithium) d'AMG au Brésil.

Périmètre

Détails de la mission sous NDA. AMG Lithium opère sur toute la chaîne de valeur du lithium — de l'extraction de spodumène au Brésil à l'hydroxyde de lithium qualité batterie en Allemagne.

Client nommé · 2025Deuxième mission publiquement nommée de Brainiall — minéraux stratégiques, 2025.
Détails complets du casVisiter AMG Lithium
AI Autopilot — Optimisation du circuit de broyage (or)
Étude de cas à la une — publiée

AI Autopilot — Optimisation du circuit de broyage (or)

Client

Mine d'or canadienne de taille intermédiaire

Défi

Contrôle de process manuel limitant le débit et la régularité. Opérateurs incapables de maintenir des paramètres optimaux face à des conditions de minerai changeantes, 24/7.

Solution

AI Autopilot déployé pour l'optimisation des procédés en temps réel. Test contrôlé de 25 jours (10 janv. – 5 févr. 2024) alternant IA et contrôle manuel par cycles de 48 heures. Partenariat avec SoftwareOne sur l'infrastructure cloud AWS.

+6 % de débit : 435 t/h (IA) contre 412 t/h (manuel)Est. 2 694 onces supplémentaires/an → ~781 000 $ de profit annuel incrémental (net de l'AISC). Pilote publié dans Brasil Mineral Magazine (numéro 441, juillet 2024). Les résultats peuvent varier selon la teneur du minerai et les conditions d'exploitation.
Détails complets du casÉtude de cas SoftwareOneBrasil Mineral #441 (juil. 2024)
Modèles prédictifs pour la production de biodiesel
Étude de cas à la une — Sous NDA · Bioénergie

Modèles prédictifs pour la production de biodiesel

Client

Producteur mondial d'agro-industrie et de bioénergie, Amérique du Sud. Client sous NDA.

Mission

Modèles prédictifs pour les fours et réacteurs de biodiesel. Phase 1 livrée : 56,5 M de mesures de capteurs sur 10 mois consolidées dans un pipeline de données curé, plus un capteur virtuel avec un R² de 96,3 % et un éclairage sur la marge de catalyseur.

Statut

Phase 2 en cours : modèles de rendement, de catalyseur et de qualité avec réentraînement continu et auto-apprentissage. Les résultats de la phase 2 sont préliminaires.

Phase 1 livrée · Capteur virtuel R² 96,3 %Le même stack d'IA au-delà des mines — modèles prédictifs avec réentraînement continu appliqués à la production de bioénergie.
Détails complets du cas
Maintenance prédictive pour cellules d'essai
Étude de cas à la une — Sous NDA · Équipements lourds

Maintenance prédictive pour cellules d'essai

Client

Fabricant mondial d'équipements lourds. Client sous NDA.

Mission

Modèle de maintenance prédictive et tableau de bord pour cellules d'essai de composants. Cellules d'environ 70 capteurs consolidées ; des baselines par variante aident à distinguer l'infrastructure du banc du comportement du composant.

Statut

Mai–septembre 2026 : socle de données livré ; entraînement du modèle en cours, dans les délais.

En cours · Dans les délais (mai–sept. 2026)Maintenance prédictive sur des bancs d'essai discrets — au-delà des industries de procédés continus.
Détails complets du cas

Produits et partenariats

Partenariat SoftwareOne — Cloud AWS

Partenariat SoftwareOne — Cloud AWS

TCO cloud réduit d'environ 50%

Cycle de vente réduit de 8 à 3 mois via le programme NextGen ISV

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