Visualisation complète de l'architecture AgenticX5 : diagrammes BPMN, composants UML, graphes de connaissances Neo4j, flux de données temps réel et tableaux de bord intégrés. Complete visualization of AgenticX5 architecture: BPMN diagrams, UML components, Neo4j knowledge graphs, real-time data flows and integrated dashboards.
Workflow BPMN détaillé représentant le cycle complet : collecte IoT, analyse prédictive, coordination multi-agents, et intervention terrain. Detailed BPMN workflow representing the complete cycle: IoT collection, predictive analysis, multi-agent coordination, and field intervention.
Diagramme de composants illustrant les modules logiciels interconnectés : IoT, normalisation, analyse, recommandation et orchestration. Component diagram illustrating interconnected software modules: IoT, normalization, analysis, recommendation and orchestration.
Représentation sémantique des relations entre équipements, dangers, incidents et agents IA dans Neo4j. Semantic representation of relationships between equipment, hazards, incidents and AI agents in Neo4j.
// Analyse prédictive : Équipements à risque sous 72h MATCH path = (c:Capteur)-[:DETECTE_PRECURSEUR]->(d:Danger) -[:CAUSE_DE]->(i:Incident) -[:IMPLIQUE]->(e:Equipement) WHERE c.derniere_valeur > c.seuil_alerte * 0.8 AND e.heures_moteur > e.mtbf_heures * 0.9 RETURN e.id AS equipement, d.nom AS danger_predit, round((c.derniere_valeur / c.seuil_alerte) * 100, 1) AS pct_seuil, round((e.heures_moteur / e.mtbf_heures) * 100, 1) AS pct_mtbf ORDER BY pct_seuil DESC
Anticipation des défaillances équipements via analyse thermique, vibratoire et acoustique. Equipment failure anticipation via thermal, vibration and acoustic analysis.
Détection proactive gaz, effondrements, collisions et fatigue opérateur. Proactive detection of gas, cave-ins, collisions and operator fatigue.
Coordination de 122+ agents spécialisés via LangGraph pour réponse optimale. Coordination of 122+ specialized agents via LangGraph for optimal response.