Maintenance Prédictive

Prevision.io vous aide à détecter les pannes d’équipement avant qu'elles ne surviennent et à mieux prévoir mieux vos opérations de maintenance grâce à l’apprentissage automatique.

Challenge

Anticiper les pannes d’équipement

Déceler et prévenir une une panne avant que celle-ci ne se produise est un enjeu crucial pour les entreprises de nombreux secteurs. La maintenance préventive traditionnelle demande un planning préétabli en fonction du temps ou de l'utilisation. Cependant, ces méthodes entraînent systématiquement des pannes imprévues car les réparations sont planifiées et n’estiment pas l’état réel de la machine. Cela entraîne des coûts de maintenance très élevés et une efficacité réduite des opérateurs de maintenance.

Opportunité

Employer le Machine Learning pour la maintenance

La maintenance prédictive basée sur des algorithmes de Machine Learning utilise diverses données générées par des de capteurs IoT intégrés aux équipements, des données environnementales, etc... Le but est de prédire à l’avance les éléments à remplacer avant leur panne. Les modèles prédictifs peuvent être déployés sur l'équipement et générer des prévisions sans nécessiter de connexion en ligne. Les équipes de maintenance prennent des mesures préventives sur les équipements nécessitant des réparations, ce qui permet d’optimiser la production.

Pourquoi choisir prevision.io ?

Utiliser Prevision.io pour la maintenance prédictive

Prevision.io utilise l’apprentissage automatique pour permettre à tout type de profil de construire et déployer des modèles performants à partir des données d’entreprise. La plateforme produit des modèles personnalisés basés sur les données de vos équipements et facilite le déploiement de modèles directement sur la machine. Détectez les pannes d’équipement et améliorez vos opérations de maintenance grâce à l’apprentissage automatique sur Prevision.io.

Grâce à Prevision.io, nous sommes passés d’une maintenance préventive classique à une maintenance proactive et connectée. Nous pouvons à présent connaître les défaillances des rames avant l’heure et agir en conséquence.

Chef de projet à la Direction du Matériel - Entreprise de Transports et Logistique

Rendez opérationnelle l’exploitation de vos données