Automatisez les modèles prédictifs qui facilitent une stratégie de maintenance proactive
Gérez les problèmes avant que les équipements ne tombent en panne
Prolongez la durée de vie de vos équipements pour améliorer la disponibilité des machines et renforcer la satisfaction des clients
Vos ressources les plus onéreuses sont celles qui vous coûtent de l'argent parce qu'elles sont en panne. Elles entraînent des frais d'exploitation supplémentaires, des pertes de chiffre d'affaires, des perturbations de la chaîne d'approvisionnement et, pire encore, une baisse de la satisfaction de vos clients. Même en entretenant et en inspectant régulièrement votre parc de machines, vous pouvez être pris de court par une défaillance mécanique. Plus ces situations sont fréquentes, plus les budgets de maintenance risquent d'être dépassés et plus le risque d'interruption de la chaîne d'approvisionnement est élevé. Les programmes de maintenance prédictive réduisent le risque de défaillance majeure en gérant les petits problèmes avant qu'ils ne deviennent importants.
La maintenance prédictive vous permet de combiner les données, l'analytique et les dossiers d'entretien. Elle automatise le processus d'identification des événements et des conditions qui conduisent à des temps d'arrêt ou des réparations, puis vous envoie une notification. En vous basant sur les données fournies par vos machines, vous pouvez programmer des interventions et commander des pièces détachées au moment qui vous convient le mieux, au lieu de devoir faire face à des pannes imprévues. La maintenance prédictive est un outil important pour améliorer les relations avec les clients et assurer le bon fonctionnement de la chaîne d'approvisionnement.
Alteryx propose un canevas facile à utiliser, par glisser-déposer, pour la maintenance prédictive et l'analyse des temps d'arrêt. En rapprochant vos coûts de maintenance et de main-d'œuvre à vos résultats historiques, vous pouvez optimiser les résultats de vos techniciens, limiter les coûts de production liés aux machines et maximiser votre temps de fonctionnement et vos niveaux de service à la clientèle.
1 - Connexion aux données
Connectez les données relatives aux pièces, à la maintenance et aux défaillances
2 - Préparation et fusion
Nettoyez et mettez automatiquement en forme les données pour la modélisation
3 – Modélisation prédictive
Créez un modèle d'arbre de décision pour prédire la défaillance des pièces