Subventions et contributions gouvernementales

Le projet proposé par Acentury vise à développer un système d’automatisation des réseaux sans fil 5G, comprenant l’automatisation des tests de bout en bout, l’analyse des protocoles basée sur l’apprentissage automatique, l’automatisation du déploiement du het-net 5G, la gestion des éléments de réseau O-RAN / vRAN, l’automatisation de la planification 5G, l’orchestration des services RAN pour les essais en laboratoire et le déploiement sur le terrain. Ces fonctionnalités amélioreront nos solutions LAMTA et OMERA afin qu’elles puissent accélérer davantage les essais en laboratoire RF et les activités de déploiement en production pour leurs clients MNO et fournisseurs NE 5G.

Un jumeau numérique est un modèle logiciel dynamique ou une représentation d’un objet, d’un système ou d’une entité d’intérêt du monde réel. Il offre une représentation visuelle réaliste de l’actif physique, générée en reliant les données mesurées comme la température, la puissance, le débit d’air, la pression, les vibrations, etc. Il se met à jour dynamiquement en fonction des sources hétérogènes ci-dessus, de l’utilisation et des performances du bien. Un jumeau numérique peut être utilisé à la place de l’entité physique pour améliorer les performances opérationnelles. Nous utiliserons les données de divers capteurs et d’autres sources multiples pour construire un jumeau numérique pour la visualisation 2D et 3D des étages du centre de données. Cette partie augmentera notre gamme de produits existante d’AIaaS et générera un nouveau flux de revenus pour l’entreprise.

Projet de développement visant à rendre robuste un capteur modulaire conçu pour être fixé sur des bennes à ordures, des laboratoires, des cuisines ou des stations de recyclage et de traitement des déchets à l’intérieur, pour une utilisation à l’extérieur et dans des environnements difficiles.

Optimisation des ventes et du marketing pour le logiciel SaaS de gestion des retraites.

Automatiser les tests unitaires, améliorer la navigation et l’intégration des données tout en optimisant le déploiement.

Ce projet permettra à Innovation Factory de faciliter la prestation de séances stratégiques et individuelles de niveau 1 (N1) — sensibilisation à la PI avec les PME du PARI afin d’accroître leur succès commercial et d’augmenter la sensibilisation à la PI au Canada. Le projet combinera des ateliers en personne pour une formation interactive en direct, ainsi que des cours en ligne sur une plateforme d’apprentissage, permettant un apprentissage à la demande et des plongées plus profondes dans des sujets nuancés liés à la PI, sans restriction géographique pour l’apprenant.

Il s’agit d’un projet de processus de vente et de proposition de valeur qui permettra à l’entreprise de vendre son nouveau produit de planification des quarts de travail aux employeurs qui ont besoin d’outils de gestion des employés.

Le projet international proposé porte sur la conception et l’optimisation d’un nouvel électrolyseur d’eau AEM conçu pour minimiser le coût de la production d’hydrogène vert grâce au développement d’assemblages membrane-électrode (AME) stables et à haut rendement et d’électrodes basées sur des catalyseurs non nobles. L’entreprise et deux autres membres du consortium canadien travailleront ensemble pour optimiser la membrane Aemion déjà mise au point ainsi que la structure et l’architecture des AME; des coupons d’AME à l’échelle du laboratoire seront soumis à des essais au banc à long terme. La fabrication à grande échelle de l’AME et la conception de l’électrolyseur sont la responsabilité des membres du consortium allemand.

OES continue de se développer et de fournir des produits supplémentaires sur le marché. Avec ces nouveaux produits, un rôle est créé en tant qu’ingénieur qualité pour s’assurer que tous les produits passés ainsi que les produits existants et nouveaux fonctionnent ensemble comme prévu. Ce nouveau rôle consistera à tester et à garantir que tous les produits sont cohérents et répondent aux besoins de nos clients.

Ce projet vise à évaluer diverses méthodologies d’apprentissage automatique pour l’automatisation de la détection et du diagnostic des défauts dans la maintenance prédictive des équipements industriels triphasés modernes. Le projet est développé en trois enquêtes simultanées sur : 1) la modélisation par des experts humains, 2) l’ingénierie des caractéristiques et 3) le prototypage d’algorithmes.