#maintenance #prédictive
Approche basée sur l’analyse des données pour prédire quand un équipement nécessitera une maintenance. Utilise des capteurs, l’IoT et l’IA pour surveiller l’état des machines en temps réel. Réduit les temps d’arrêt imprévus, optimise les cycles de maintenance et prolonge la durée de vie des équipements.
Contexte : Une entreprise de production d’énergie, nommée PowerGen, gère plusieurs centrales électriques à travers le pays. Pour maximiser la fiabilité de ses opérations et minimiser les interruptions de service, PowerGen décide de mettre en œuvre un système de maintenance prédictive pour surveiller l’état de ses équipements critiques.
Installation de Capteurs IoT :
Collecte et Analyse des Données :
Modélisation et Prédiction des Pannes :
Planification des Interventions :
Suivi Continu :
Réduction des Temps d’Arrêt : Grâce à la mise en œuvre de la maintenance prédictive, PowerGen a réussi à réduire ses temps d’arrêt non planifiés de 30 %, ce qui a eu un impact positif sur la disponibilité de l’énergie fournie.
Économies de Coûts : La planification proactive des interventions de maintenance a permis de réduire les coûts associés aux réparations d’urgence et aux pertes de production.
Amélioration de la Fiabilité : En anticipant les défaillances, l’entreprise a amélioré la fiabilité de ses centrales électriques, ce qui a renforcé la confiance des clients et des régulateurs.
L’exemple de PowerGen illustre comment la maintenance prédictive peut transformer l’industrie énergétique. En intégrant des technologies IoT et des analyses avancées, l’entreprise optimise ses opérations, réduit les coûts et améliore la fiabilité de ses équipements. Ce modèle de maintenance proactive est essentiel pour répondre aux défis de l’industrie moderne et garantir un approvisionnement énergétique stable et efficace.
Besoin d’un audit de votre entreprise industrielle ?
Besoin d’un accompagnement vers l’industrie du futur ?
Nos consultants sont à votre écoute – Contactez-nous
Porter des projets à fortes valeurs ajoutées en calculant les retours sur investissement et prioriser les chantiers pour en faire des réussites.