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exemples de nos réussites

De nombreuses entreprises ont la charge de gérer un parc machines, parfois composé de plusieurs milliers d'éléments. Généralement, ces outils de travail sont couverts par la garantie du fabricant pour une période donnée, à l'expiration de laquelle la société doit décider de la gestion de la maintenance.
L'une des approches consiste à la confier à des sociétés externes qui, en contrepartie d'un droit fixe, fournissent un service d'intervention en cas de problèmes. Alternativement, l’on peut opter pour une intervention à la demande ou choisir de remplacer directement l’actif.

Le coût du service des fournisseurs de maintenance dépend du nombre d’actifs couverts et non du nombre d'interventions réelles. À l’entreprise de choisir quelles machines inclure dans les contrats de maintenance. En l'absence d'un critère rationnel, le choix peut s'avérer non optimal.

En collaboration avec les experts et les techniciens de notre client, nous avons conçu et développé un Réseau bayésien capable, à partir des caractéristiques techniques des machines et des historiques des problèmes chez des éléments similaires, d'apprendre les corrélations entre les variables en jeu.
Une fois entraîné, le Réseau est en mesure de fournir la probabilité de panne pour chaque actif. Il est ainsi possible de créer un classement de tous les éléments, triés selon la probabilité de panne. Ainsi identifiés, les actifs à faible probabilité de casse peuvent être retirés ou ne pas être inclus dans les contrats de maintenance, en réalisant des économies conséquentes.
Une fois connues les probabilités de panne de chaque actif, elles peuvent être croisées avec les informations sur leur valeur intrinsèque et les dommages économiques que leur défaillance peut causer. Il est donc possible de calculer le risque associé à chaque machine, ce qui permet de décider de la meilleure stratégie de maintenance.

Mieux vaut prévoir sans certitude,
que de ne pas prévoir du tout
Henri Poincaré

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