Maintenance prédictive
Prédire les pannes d'équipements industriels avant qu'elles ne surviennent via l'analyse de données capteurs.
-40%
d'arrêts non planifiés
Le problème
Pas de pilotage fiable sur maintenance prédictive.
Le processus actuel est manuel ou hétérogène.
Les décisions arrivent trop tard faute de signaux clairs.
Les coûts et délais dérivent sans contrôle.
Prérequis : les données et outils nécessaires
Données requises
- Données IoT/capteurs
- historique de maintenance
- GMAO
Outils compatibles
- Azure IoT
- AWS IoT
- PTC ThingWorx
- custom Python
Pas sûr d’avoir ces données ? Notre Maturity Auditor peut diagnostiquer votre situation en 2 semaines.
Découvrir le Maturity Auditor →Ce qu’on met en place en 6-12 mois
En 6-12 mois : Prédire les pannes d'équipements industriels avant qu'elles ne surviennent via l'analyse de données capteurs. avec un impact mesuré sur arrêts non planifiés.
Semaine 1-2
Diagnostic
Semaine 3-6
Construction
Semaine 7+
Livraison
Livrables concrets
Cadrage métier et règles de décision pour maintenance prédictive
Moteur opérationnel pour maintenance prédictive
Tableau de bord de pilotage et alertes
Playbook d’actions et gouvernance
L’insight expert
Réduction des arrêts non planifiés de 30-50%. Nécessite infrastructure IoT.
— Datasive, expertise terrain
Maturité technologique
Élevée
Solutions matures, déploiement rapide
Moyenne
Techno en maturation, nécessite du sur-mesure
Émergente
Innovation de pointe, approche R&D
Propulsé par nos agents spécialisés
Maturity Auditor
Scorecard + roadmap 90 jours pour cadrer la transformation data/AI.
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