Maintenance prédictive par IA : Prévoyez les temps d'arrêt. Protégez le temps de fonctionnement. Maximiser chaque actif
Information réimaginée » Décisions réimaginées » Maintenance prédictive
Transformez les temps d'arrêt en retour sur investissement grâce à la maintenance pilotée par l'IA.
Utilisez l'analyse prédictive - pilotée par l'automatisation des données en temps réel - pour réduire les pannes d'équipement, prolonger la durée de vie des actifs et réduire le coût total de possession.
Guide
Fonctionner comme une horloge : Manuel d'optimisation de la performance des actifs
eBook
Maintenance prédictive intelligente : Débloquer l'excellence opérationnelle et la durabilité
Infographie
Plus intelligent, plus rapide : Conçus pour répondre aux exigences industrielles d'aujourd'hui
Permettre aux techniciens de travailler, renforcer les opérations et prévenir les temps d'arrêt imprévus
Temps de fonctionnement continu
Entretenir les équipements avant qu'ils ne tombent en panne
La maintenance prescriptive ne se contente pas de prédire les défaillances, elle recommande également des moyens de les prévenir en ajustant les réglages des machines, en commandant des pièces ou en planifiant les interventions des techniciens. Optimisez la programmation de la maintenance pour économiser 20 à 30%[1].
Longévité des actifs
Prolongez la durée de vie des équipements et économisez
L'analyse prédictive et prescriptive peut prolonger la durée de vie des actifs de 20 à 40%[2], réduisant ainsi les besoins de remplacement. Les entreprises connaissent moins de pannes et leurs opérations sont plus fluides et plus fiables.
Analyse évolutive
Traitez les données IoT massives à grande vitesse
Obtenez une visibilité en temps réel avec OpenText™ Analytics Database (Vertica). Traitez les données des capteurs IoT à grande échelle et exécutez des modèles prédictifs plus rapidement que jamais, directement là où se trouvent vos données.
Réduction du coût total de possession
Réparer et remplacer moins souvent
Transformez les données brutes en informations exploitables avec OpenText™ Intelligence (Magellan). Analysez les données des équipements et des capteurs, détectez rapidement les schémas de défaillance et optimisez la maintenance afin de réduire les temps d'arrêt et les coûts.
Prévoir les problèmes. Prescrire des réparations. Prévenez les temps d'arrêt. Voyez la maintenance proactive en action
Notre système de maintenance prédictive alimenté par la base de données OpenText Analytics, construit sur de vastes quantités de données et des modèles d'IA avancés, nous permet de détecter et de traiter les problèmes potentiels avant qu'ils n'aient un impact sur les opérations cliniques. Cela permet d'améliorer la fiabilité de notre équipement et d'accroître les résultats et la satisfaction des patients.
Mauro Barbieri
Architecte principal Service, Philips Healthcare
Nos clients souhaitaient pouvoir effectuer une analyse plus poussée de leurs données, par exemple pour prédire le moment où les composants allaient tomber en panne, pour prolonger la durée de vie d'un composant ou pour comprendre les causes de la panne.
Martin Steffens
Chef de projet et architecte logiciel pour la plate-forme numérique, iCOM chez Knorr-Bremse
Apportez des analyses avancées et des données IoT pour permettre une pratique de maintenance intelligente avec la technologie d'OpenText.
Questions fréquentes
L'IA améliore la maintenance prédictive en analysant de grandes quantités de données de capteurs et de données historiques afin de détecter des modèles et des anomalies. Cela permet des prédictions plus précises et des actions prescriptives, améliorant ainsi la fiabilité des actifs et l'efficacité opérationnelle.
OpenText exploite l'IA, l'apprentissage automatique et l'analyse en temps réel pour aller au-delà de la maintenance programmée. Il offre des perspectives prescriptives, s'intègre aux systèmes existants et s'adapte à tous les secteurs d'activité grâce à une vitesse d'interrogation extrêmement rapide pour des analyses de haute performance.
Les principaux avantages sont la réduction des temps d'arrêt non planifiés, l'allongement de la durée de vie des équipements, la réduction des coûts de maintenance, l'amélioration de la sécurité et l'optimisation de l'affectation des ressources.