Du temps d’arrêt programmé à une disponibilité optimisée par les données
La maintenance préventive constitue depuis longtemps la pierre angulaire de l’ingénierie de la fiabilité, visant à réduire les pannes d’équipement et les arrêts imprévus. Toutefois, les approches traditionnelles basées sur le calendrier entraînent souvent une surmaintenance, des pannes inattendues et une utilisation inefficace des ressources.
Les fabricants d’aujourd’hui sont confrontés à des défis majeurs :
Absence de visibilité en temps réel sur l’état des équipements anciens ou sensibles aux coûts
Dépendance excessive à l’intuition des opérateurs, en particulier dans des environnements à forte diversité de production
Intégration limitée entre les routines de maintenance et l’analyse de production
Ces problèmes augmentent à la fois le risque opérationnel et les coûts de maintenance.
Chez SMARC, nous développons des cadres de maintenance préventive pilotés par l’IA, combinant acquisition de données légère, interprétation des signaux et reconnaissance des schémas de comportement afin de détecter les premiers signes de dégradation des machines. Notre priorité est l’intelligence évolutive, rendant les analyses prédictives accessibles sans avoir à rénover l’infrastructure existante.
Nous validons actuellement nos modèles dans plusieurs domaines, de l’usinage au moulage, en nous appuyant systématiquement sur les principes d’efficacité économique, de robustesse et d’interprétabilité industrielle.
Si vous explorez des stratégies de maintenance intelligente ou cherchez à réduire les temps d’arrêt grâce à des analyses intelligentes, n’hésitez pas à nous contacter.
