Maintenance predictive

reduisez vos coûts

anticipez vos problemes

optimisez votre production

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Pourquoi la maintenance prédictive ?

Les modèles de maintenance existants ont montré certaines limites : avec la maintenance corrective, il faut attendre que la panne survienne pour pouvoir intervenir et avec la maintenance préventive, les moments de maintenance sont souvent mal déterminés et les équipements auraient pu être utilisés encore des semaines voire des mois.

La maintenance prédictive permet d’anticiper les pannes en relevant des données provenant de plusieurs sources (capteurs, IOT, GMAO …) et de mettre en place des schémas de pannes grâce à des corrélations entre les données (data mining), pour pouvoir plannifier les maintenances et ainsi éviter de suspendre la production.

Le but de la maintenance prédictive ? Agir juste avant que la panne n’immobilise l’équipement, en faisant intervenir au bon moment : l’équipe, le matériel et la pièce défectueuse.

Avantages de la maintenance prédictive ?

Grâce à l’analyse des systèmes de production, la maintenance prédictive permet de :

  • Prévoir les pannes avant qu’elles n’arrivent
  • Réduire les coûts liés à la réparation des machines
  • Réduire les temps d’immobilisation des machines
  • Optimiser les ressources matérielles et humaines de l’entreprise
  • Améliorer votre efficience énergétique

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Bouygues a choisi la maintenance prédictive (vidéo)

Saagie vous aide à implémenter vos projets de maintenance prédictive


Saagie est une plateforme Big Data qui vous aide à définir une stratégie de maintenance prédictive sur plusieurs types d’équipements : automates, panneaux publicitaires, candélabres, feux tricolores.

Saagie va permettre de définir un data pipeline pour vous accompagner dans vos projets de maintenance prédictive, depuis l’extraction des données jusqu’à la création de schémas de pannes les plus fidèles possibles à la réalité.


Les grandes étapes d’un projet de maintenance prédictive

  1. Collecte de toutes les données sans discrimination et stockage dans un lac de données. Les données sont issues de sources très variées comme les capteurs, l’IoT, les données issues de la GMAO avec tout l’historique des pannes existant, à la fois sur des interventions préventives et correctives.

  2. Analyse des données par les Data Scientists dans le but de créer des bases d’apprentissage.

  3. Définir les scénarios de pannes et d’intervention.

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