cookieArray ( [wp-wpml_current_language] => fr ) Array ( [wp-wpml_current_language] => fr )

Contexte et défis

Les opérations de maintenance sont sur le point de changer de paradigme avec le développement et l’accessibilité de technologies de pointe telles que l’Internet des Objets (IoT) et le machine learning. Ces technologies vont bouleverser la capacité à prévoir les modifications de la performance opérationnelle des machines.

La commercialisation de capteurs, capables d’enregistrer tous types de données, combinée à l’analyse de ces données, fournit aux équipes de maintenance des outils puissants pour prendre des décisions et optimiser l’activité de maintenance.

L’aspect le plus intéressant de ces technologies réside peut-être dans le nouveau concept de maintenance prédictive, issu de la fusion de la maintenance préventive – limitée au besoin initial – et de la maintenance curative –limitée aux réparations améliorant la durée de vie des installations.

Pour qu’une innovation soit intégrée avec succès, il est nécessaire que les fondamentaux soient en place. Il s’agit peut-être du plus grand défi que représente la mise en place d’une maintenance prédictive efficace. La collecte de données pertinentes, la compréhension des modes de fonctionnement de l’organisation et l’optimisation de la prévention des pannes sont essentielles à la création d’une solution prédictive performante.

La mise en œuvre de ces solutions de maintenance prédictive peut s’avérer complexe. Les besoins doivent être soigneusement définis et les conditions préalables bien comprises. Par conséquent, il est indispensable d’être accompagné par des partenaires capables d’assister techniquement les équipes opérationnelles.

Notre approche

Argon & Co s’appuie sur une forte expertise fonctionnelle et sur une parfaite connaissance de l’écosystème technologique afin d’accompagner ses clients sur leurs projets de maintenance prédictive de bout-en-bout.

  • Phase initiale d’audit : mise en évidence des opportunités de mise en œuvre mais aussi du niveau de maturité de l’organisation sur les prérequis organisationnels, les process ou les outils).
  • Phase de mise en œuvre : choix des solutions pertinentes et mise en œuvre des premiers démonstrateurs.