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Les apports de la maintenance prédictive : 3 cas d'entreprises data-driven

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Les apports de la maintenance prédictive : 3 cas d'entreprises data-driven

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Réduire les défauts et les coûts, anticiper les pannes et améliorer sa productivité, voici le secret d'un business efficace. Mais pour qu'elle fonctionne, la maintenance prédictive nécessite une transformation interne. A travers les exemples de 3 cas inspirants, voici ce qu'elle peut apporter à votre entreprise.

Le jumeau numérique, nouvel allié des industriels

À l’heure où les temps de mises sur le marché raccourcissent, les entreprises doivent agir de plus en plus rapidement si elles veulent adresser leurs produits au bon moment au consommateur. Pour cela, la manière de produire doit être repensée, de la création de l’usine à sa mise en production en passant par sa maintenance. Un outil semble tout prédisposé à accompagner les industriels dans ce changement : le jumeau numérique. Yann Jaubert, CEO d’ALFI Technologies, nous explique comment.

 

Très souvent nous faisons face à des équipes qui connaissent le produit qu’elles veulent concevoir, mais sans avoir aucune idée de comment le produire
Dans ce type de cas, le jumeau numérique nous permet d’adapter l’outil de production avant même sa conception. C’est un réel avantage pour le client qui sécurise ainsi son investissement

- Yann Jaubert, CEO d’ALFI Technologies

Se lancer dans la maintenance prédictive sans modifier ses infrastructures

L’usine du futur ne se résume pas forcément à un bâtiment flambant neuf et ultra-connecté. De fait, on peut apporter de l’intelligence dans les parcs existants, même hétérogènes, grâce à l’IIOT et une méthodologie bien pensée. C’est le sujet de l’intervention d’Artefact et Ewattch, illustré par un cas concret de mise en oeuvre de maintenance prédictive. 

 

Il faut savoir se fixer des objectifs en appliquant une méthodologie test and learn pour convaincre les équipes métier. L'idée est de proposer des technologies qui soient standardisées, ouvertes et évolutives. Déployer des solutions plug and play qui soient industrielles et pérennes, puis fixer des KPI pour se projeter

Sébastien Wallet, Director, AI for IoT Practice chez Artefact France

L'enjeu est d'avoir des solutions qu'on va mettre sur les machines. La nouvelle génération de capteurs intègre la capacité de prétraiter les données en local grâce à l’edge-computing, et s’installe rapidement et pour un faible coût d’acquisition.

- Nicolas Babel, CEO d’Ewattch

La maintenance, un service client et un levier de croissance ?

Comment changer la vision de la maintenance que se font les industriels. Ce qui a toujours été synonyme de centre de coûts pourrait aujourd’hui, grâce à l’IoT et à l’IA combinés, devenir un levier de croissance, comme nous l'explique Bruno Fernandez - Business Developement Executive Watson IoT dont la solution a été déployée chez KONE.

 

L'objectif de KONE est simple : transformer les processus de maintenance pour proposer un service différent de ce qui était fait par le passé. KONE ne propose plus à ses clients un dépannage après dysfonctionnement, mais tout simplement de ne plus jamais rencontrer de pannes.
Avec ces informations, le cockpit des services client est en mesure de définir des plannings de maintenance prédictive très précis, et surtout de préciser aux agents sur le terrain quel type d’opérations techniques ils doivent réaliser.

 - Bruno Fernandez, Business Developement Executive Watson IoT 

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