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28/09/2016
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Maintenance Prédictive et Data Science

Frédérick Vautrain, Directeur Data Science VISEO, nous propose une tribune sur l’enjeu de la maintenance prédictive, appelée également « prévisionnelle ». Il nous présente différentes méthodologies pour la mettre en place ainsi que certains cas d’usage afin de nous aider à mieux comprendre quel est son rôle pour l’entreprise.

Contexte

La panne de machines peut entrainer des conséquences économiques ou sécuritaires et affecter la compétitivité d’une entreprise mais est également un enjeu stratégique majeur pour de nombreuses entreprises.

Avec le développement technologique actuel (Objets connectés, Big Data…), la Maintenance Prédictive (MP, aussi nommée Maintenance prévisionnelle) est devenue un sujet important: elle anticipe des pannes à l’avance – ce qui permet d’optimiser des ressources humaines et matérielles pour diminuer le coût de la maintenance et la gravité des conséquences d’une panne.

La MP est basée sur:
o  Des données de surveillance du fonctionnement du bien.
o  Une prévision de la dégradation du bien.

La MP commence à émerger dans des actions stratégiques majeures d’entreprises, par exemple:
o  Air France – KLM : la compagnie a établi un programme Big Data en exploitant les historiques de vol des A-380 et des atterrissages à Paris, permettant de détecter une panne possible en moins d’une heure et d’établir son diagnostic en cinq minutes, au lieu de 6h.
o  SNCF Transiliens : le diagnostic des pannes à partir de données issues des rames connectées était fait de façon manuelle. Le projet Big Data vise à automatiser ces tâches en temps réel avec une vision précise et complète de l’état du matériel.

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Frédéric Vautrain interviendra durant la conférence « Machine Learning: Etat de l’art et mise en œuvre » le 05 octobre 2016 lors du Microsoft Expériences 2016