Maintenance du futur

Utiliser la puissance de la donnée pour optimiser ses opérations ou réinventer son business model

Une maintenance prédictive

Qu'est-ce que la Maintenance du futur ?

La réduction drastique des coûts des capteurs et l’avènement du big data permettent de lancer des nouvelles réflexions autour de l’optimisation des coûts. Mais potentiellement aussi révolutionner les business models.

La maintenance est certainement le premier domaine qui peut bénéficier de ces évolutions. Que ce soit pour optimiser la disponibilité de l’appareil de production ou celle des produits d’une entreprise industrielle.

Réinventer la vision de la maintenance grâce à la data

Vos enjeux

Optimiser les coûts de maintenance et la disponibilité de l'appareil de production ou de vos produits

Réduire les coûts en optimisant les pas de maintenance par une meilleure exploitation de l’information sur les défaillances
Réduire les temps de réparation et d’arrêts imprévus
Allonger la durée de vie des équipements industriels
Améliorer la satisfaction client tout le long du cycle de vie (MCO- maintien en condition opérationnelle)

Développer des nouvelles offres de service et innover pour conquérir de nouveaux clients

Saisir l’opportunité d’exploiter la masse considérable de données dont vous disposez déjà
Changer de modèle économique en proposant non plus des produits mais des services avec des garanties de disponibilité

Concerné par ces problématiques ? Et si on discutait ?

Racontez nous votre projet et trouvons ensemble les solutions les plus adaptées à votre organisation

Identifier les défaillances pour anticiper et réduire leur impact

Nos solutions

Définir le contexte industriel et les cas de défaillances

Compréhension des enjeux métiers (coûts, urgence, gravité)
Diagnostic 360° de la performance industrielle : Systèmes & Infra, Data (qualité, volume…), Processus & organisation, Capacité & charge, Compétences, Performance
Identification des cas de défaillances suivant le Pareto des défauts
Identification des variables clés des arbres de défaillances à l’origine des défaillances
Sélection des variables pour établir les cas d’expérimentations