Les secteurs à forte intensité d'actifs, tels que l'industrie manufacturière, l'énergie, les services publics et les transports, s'appuient fortement sur une gestion efficace de la maintenance pour garantir la continuité opérationnelle, la sécurité et la maîtrise des coûts. Les logiciels de gestion des ordres de travail liés aux actifs jouent un rôle crucial dans cet écosystème en permettant la planification, l'exécution, le suivi et l'optimisation des tâches de maintenance. Cet article explore l'architecture technique, les fonctionnalités principales, les capacités d'intégration et les considérations relatives à la mise en œuvre des logiciels de gestion des ordres de travail liés aux actifs.
La gestion des ordres de travail relatifs aux actifs via des systèmes manuels ou obsolètes entraîne de graves problèmes d'inefficacité, en particulier lorsque les données de référence ne sont pas contrôlées ou sont incomplètes. Parmi les difficultés courantes, on peut citer :
Arrêts imprévus
En l'absence d'alertes de maintenance en temps opportun ou de données précises sur les actifs, les pannes ne sont détectées qu'après leur survenue, ce qui entraîne des temps d'arrêt imprévus des équipements, une perte de productivité et une baisse du chiffre d'affaires.
Stocks obsolètes et inutilisés
Un manque de visibilité sur l'état réel des stocks entraîne des commandes excessives ou la conservation de pièces obsolètes. Cela encombre les stocks, immobilise des capitaux et retarde les réparations lorsque les composants nécessaires ne sont pas disponibles.
Manque de visibilité centralisée
Les systèmes cloisonnés et les bons de travail sur papier compliquent l'accès aux informations en temps réel concernant l'historique des actifs, les tâches de maintenance en cours ou l'état actuel des stocks.
Données relatives aux actifs inexactes ou incohérentes
Des fiches articles désorganisées ou en double sont source de confusion : les techniciens risquent d'utiliser des pièces inadaptées, de commander des pièces de rechange inutiles ou de passer à côté de spécifications essentielles concernant les équipements.
Des processus de maintenance inefficaces
La plupart des méthodes traditionnelles sont réactives. La maintenance n'est mise en œuvre que lorsqu'un dysfonctionnement survient, au lieu d'être planifiée ou prédictive, ce qui entraîne une usure accrue, des coûts de réparation plus élevés et des temps d'arrêt plus longs.
Risques liés à la conformité et à l'audit
Le suivi manuel augmente le risque d'omissions dans la documentation, de tâches non enregistrées et d'échecs lors des audits, en particulier dans les secteurs réglementés où la traçabilité est essentielle.
Logiciel de gestion des ordres de travail liés aux actifs (AWOMS) Il s'agit d'une solution numérique conçue pour automatiser et gérer le cycle de vie des ordres de travail liés à la maintenance et à la réparation des actifs. Elle prend en charge aussi bien les processus de maintenance réactive (corrective) que proactive (préventive, prédictive).
Le logiciel de gestion des stocks, des ordres de travail et des actifs sert généralement de plateforme centrale où les demandes d'intervention sont générées, attribuées, suivies et documentées.
Création et suivi des ordres de travail
Points gâchettes: Demandes des utilisateurs, alertes des capteurs IoT, calendriers de maintenance préventive.
Modèles: Listes de tâches prédéfinies, listes de contrôle, procédures opérationnelles standard.
Suivi en temps réel: Mises à jour du statut, affectation des techniciens et suivi de l'avancement.
Planification de la maintenance préventive et prédictive
En fonction du temps: Ordres de travail récurrents planifiés à des intervalles définis.
En fonction de la consommation: En fonction des heures de fonctionnement, du nombre de cycles ou d'autres indicateurs relatifs aux actifs.
En fonction de l'état: Déclenché par des capteurs IoT ou des systèmes de surveillance de l'état des équipements.
Gestion de la hiérarchie des ressources
Hiérarchies à plusieurs niveaux: Des composants individuels aux systèmes et installations.
Mise en correspondance des sites et des centres de coûts: Pour le suivi des actifs et la justification budgétaire.
Gestion des stocks et des pièces de rechange
Association des pièces détachées: Associer les pièces de rechange à des actifs ou à des ordres de travail spécifiques.
Niveaux de stock et réapprovisionnement: Alertes intégrées en cas de stock insuffisant.
Accès mobile
Portails destinés aux techniciens: Applications mobiles permettant de mettre à jour les ordres de travail, de consulter l'historique des actifs et de scanner des codes-barres.
Mode hors ligne: Possibilité de travailler hors connexion et de synchroniser les données ultérieurement.
Rapports et analyses
Indicateurs clés de performance (KPI): temps moyen de réparation (MTTR), temps moyen entre deux pannes (MTBF), carnet de commandes, respect des accords de niveau de service (SLA).
Tableaux de bord personnalisés: Visualisations adaptées aux différents rôles pour les opérations, la finance et la conformité
Progiciel de gestion intégré (ERP): Synchronisation avec SAP et Oracle pour la répartition des coûts et les achats.
Systèmes de GMAO/EAM: S'intègre aux systèmes informatisés de gestion de la maintenance (CMMS) ou aux plateformes de gestion des actifs d'entreprise.
SCADA/IoT: Intégration avec des systèmes de surveillance en temps réel afin de déclencher une maintenance conditionnelle.
Systèmes SIG: Pour la cartographie des actifs sur le terrain et l'attribution des ordres de travail en fonction de la localisation.
Augmentation du temps de disponibilité des actifs: Grâce à une exécution rapide et efficace des opérations de maintenance.
Optimisation des coûts: Réduction des temps d'arrêt imprévus et des coûts liés aux heures supplémentaires.
Conformité et audit: Traçabilité complète des ordres de travail, des rapports des techniciens et des validations.
Prise de décision éclairée: Grâce à des analyses avancées et à la visualisation des données en temps réel.
Migration des données: Nettoyer et structurer les données historiques relatives aux actifs et à la maintenance.
Formation des utilisateurs: Mettre l'accent sur l'adoption du système grâce à des sessions de formation adaptées aux différents rôles.
Gestion du changement: Harmoniser les flux de travail avec les processus de maintenance existants.
Cybersécurité: Garantir le contrôle d'accès, le chiffrement des données et la conformité à des normes telles que la norme ISO 27001.
Personnalisation ou solution prête à l'emploi ?: Équilibre entre fonctionnalités sur mesure et possibilités d'évolution.
Une gestion efficace des actifs se heurte souvent à des difficultés telles que les arrêts imprévus, des processus de maintenance inefficaces et un manque de visibilité sur les performances des actifs. AWOMS répond à ces problèmes grâce à des processus structurés de gestion des ordres de travail :
En regroupant les interventions de maintenance et de réparation au sein d'un système unique, les entreprises peuvent réagir efficacement aux problèmes, assurer le suivi des pièces et de la main-d'œuvre, et gérer efficacement leurs budgets.
Un historique bien structuré des ordres de travail constitue un élément précieux pour la planification et les prévisions budgétaires, et permet d'étayer les demandes d'augmentation des crédits alloués à la maintenance.
L'intégration d'AWOMS au sein d'un système EAM complet en renforce les avantages :
Gestion complète du cycle de vie des actifs: Les logiciels de gestion des ordres de travail pour les équipements proposent des outils permettant de rationaliser les processus et d'optimiser l'efficacité de la gestion et de la maintenance de tous les types d'actifs.
Interfaces conviviales: Sa conception intuitive facilite son adoption et son intégration transparente dans les processus de travail existants, ce qui favorise une mise en œuvre rapide et améliore la productivité du personnel.
Analyse prédictive: L'analyse avancée permet une prise de décision proactive, optimise l'utilisation des actifs et favorise une croissance durable de l'activité.
Les organisations qui utilisent AWOMS font état d'une moyenne de 20–30% réduction des temps d'arrêt imprévus des équipements, grâce à des déclencheurs prédictifs et basés sur l'état.
La rationalisation des processus et l'exécution mobile peuvent réduire le temps moyen de réparation (MTTR) jusqu'à 40%.
Les entreprises qui numérisent le cycle de vie des ordres de travail constatent souvent une 50–70% taux de clôture plus rapide par rapport aux systèmes manuels ou basés sur des tableurs.
Pour gérer efficacement les ordres de travail relatifs aux actifs, il est nécessaire de mettre en place un processus structuré de bout en bout qui garantisse une maintenance dans les délais, l'optimisation des ressources et la fiabilité des actifs. Vous trouverez ci-dessous un guide étape par étape couvrant l'ensemble du cycle de vie :
Le cycle de vie complet de la gestion des ordres de travail liés aux actifs garantit non seulement que les activités de maintenance sont menées efficacement, mais aussi qu'elles contribuent à la gestion stratégique de la performance des actifs. Lorsqu'il s'appuie sur un logiciel EAM ou GMAO, ce processus gagne en fluidité, s'appuie davantage sur les données et s'aligne sur les objectifs stratégiques à long terme de l'entreprise.
Objectif: Identifier un besoin d'entretien.
Déclencheurs:
Demande manuelle émanant du personnel (par exemple, un opérateur ou un technicien).
Maintenance préventive programmée en fonction du calendrier ou de l'utilisation.
Alertes basées sur l'état des équipements, générées à partir de données IoT/capteurs (par exemple, vibrations, température).
Règles automatisées issues des systèmes de gestion des actifs d'entreprise (EAM) ou des systèmes de GMAO.
Détails enregistrés:
Identifiant ou emplacement de l'élément
Description du problème/de la tâche
Informations sur le demandeur
Niveau d'urgence/priorité
Pièces jointes (photos, rapports de diagnostic)
Examen et validation des ordres de travail
Objectif: Évaluer et valider la demande avant toute action.
Étapes:
Le responsable de la maintenance examine la demande.
Classez l'ordre de travail : correctif, préventif, d'inspection, etc.
Approuver, rejeter ou transmettre à un niveau supérieur en fonction de l'importance de l'actif et de la charge de travail.
Attribuez une priorité et une date d'achèvement estimée.
Planification et organisation
Objectif: Veiller à ce que les ressources, les pièces et le calendrier soient bien coordonnés.
La planification comprend:
Définition des étapes de travail et des consignes de sécurité.
Identification des outils et des pièces de rechange nécessaires.
Affectation des techniciens en fonction de leurs compétences et de leur disponibilité.
La planification comprend:
Répartition des tâches dans des créneaux horaires opérationnels.
Réduire au minimum les temps d'arrêt de production et les conflits avec d'autres tâches.
Coordonner des équipes pluridisciplinaires, si nécessaire.
Exécution des travaux
Objectif: Ce sont les techniciens qui se chargent de cette opération de maintenance.
Étapes:
Le technicien reçoit l'ordre de travail via l'application mobile ou le tableau de bord du système.
Respecte les procédures, utilise des listes de contrôle numériques et met à jour le statut en temps réel.
Enregistre le temps passé, les matériaux utilisés et les modifications apportées.
Si nécessaire, joignez des photos, des mesures ou des résultats d'analyses.
Outils d'assistance:
Gestion mobile des tâches
Lecture de codes-barres/RFID
Diagnostics connectés via l'IoT
Exécution et clôture d'un ordre de travail
Objectif: Clôturer officiellement le dossier et mettre à jour les fiches des biens.
Conditions de fermeture:
Toutes les tâches ont été réalisées et vérifiées.
Contrôle final ou contrôle qualité, le cas échéant.
Saisie des notes relatives à la résolution et de l'état du bien après réparation.
Enregistrement des coûts (main-d'œuvre, matériaux, frais généraux).
Mises à jour du système:
Mettre à jour l'historique des actifs et les données de fiabilité.
Informer le demandeur et les parties prenantes.
Documentation et enregistrement des données de conformité
Objectif: Tenir une piste d'audit et respecter les normes de conformité.
Comprend:
Archivage des bons de travail numériques et des pièces justificatives.
Mise à jour des registres relatifs à la garantie et à la réglementation.
Établir un lien entre l'événement et les inspections ou les cadres de conformité (par exemple, OSHA, ISO 55000).
Analyse et amélioration continue
Objectif: Tirez des enseignements pour améliorer les performances futures.
Analyses réalisées:
Temps moyen de réparation (MTTR)
Temps moyen entre deux pannes (MTBF)
Évolution du carnet de commandes
Coût d'entretien par actif ou par site
Utilisations:
Analyse des causes profondes (RCA)
Optimisation des calendriers de maintenance préventive
Planification des investissements et stratégies de renouvellement des actifs
Retour d'expérience et suivi (facultatif mais recommandé)
Objectif: Recueillir les retours d'expérience des utilisateurs et des techniciens.
Étapes:
Formulaires de commentaires destinés aux demandeurs et aux techniciens.
Le superviseur examine les anomalies ou les échecs récurrents.
Prévoyez des contrôles de suivi si le problème est susceptible de se reproduire.
Découvrez comment les solutions de Verdantis, basées sur l'intelligence artificielle, peuvent optimiser la gouvernance des données, renforcer la conformité et améliorer l'efficacité opérationnelle.
Verdantis est un acteur de premier plan dans le domaine de la gestion des données de référence (MDM) basée sur l'IA pour les données MRO et les nomenclatures. Sa plateforme aide les organisations à atteindre l'excellence opérationnelle en garantissant la cohérence, la disponibilité et la gouvernance des données à travers l'ensemble des processus de maintenance et de la chaîne d'approvisionnement. Son approche unique intègre l'IA « Agentic », qui déploie des agents intelligents à chaque étape du cycle de vie des actifs, de la planification et de l'approvisionnement à l'exécution des travaux et à l'analyse.
Verdantis apporte gouvernance, automatisation et intelligence à votre écosystème de maintenance des actifs, rendant ainsi la gestion des ordres de travail plus intelligente, plus rapide et plus fiable :
🔹 Bons de travail numériques basés sur l'IA
Les agents IA de Verdantis dédiés aux ordres de travail de maintenance numérisent et traitent tous les ordres de travail relatifs aux actifs : ils classent automatiquement les tâches, identifient les pièces nécessaires et établissent des liens vers des données de référence nettoyées et normalisées. Cela garantit une création intelligente des ordres de travail, car l'IA surveille en permanence le comportement des équipements et les données des capteurs, déclenchant automatiquement des ordres de travail, proposant des modèles et réduisant ainsi les retards et les erreurs liés aux interventions manuelles.
🔹 Données sur les actifs contrôlées et enrichies
Tous les matériaux, pièces de rechange et composants sont standardisés, dédupliqués et enrichis, ce qui garantit la cohérence entre les systèmes de maintenance, de gestion des stocks et d'approvisionnement. Grâce à la classification et à la dénomination basées sur l'IA, la précision du registre des actifs s'améliore, ce qui permet d'établir des ordres de travail corrects, des nomenclatures claires et d'assurer la visibilité des pièces nécessaires en stock.
🔹 Visibilité totale sur les stocks et optimisation
L'IA fournit des informations en temps réel sur les niveaux de stock, la compatibilité des pièces et les risques d'obsolescence, ce qui permet d'éliminer les surstocks, de réduire les coûts de stockage et d'accélérer les réparations. Elle garantit que les pièces de la nomenclature sont soit disponibles, soit signalées pour approvisionnement, ce qui évite les retards et améliore l'efficacité de la planification.
🔹 Capacités de maintenance prédictive
En analysant les tendances d'utilisation, l'état des actifs et l'historique des ordres de travail, Verdantis prévoit les défaillances des composants avant qu'elles ne se produisent, permettant ainsi de passer d'une stratégie de maintenance réactive à une stratégie proactive. L'analyse continue du cycle de vie permet d'identifier les actifs présentant un risque élevé de défaillance ainsi que les inefficacités systémiques, ce qui ouvre la voie à des améliorations stratégiques.
🔹 Répartition optimisée des ressources
Grâce à des données fiables et interconnectées sur la disponibilité des pièces et de la main-d'œuvre, l'intelligence artificielle affecte le technicien le plus adapté à chaque intervention et garantit la précision de l'exécution. L'accès en temps réel aux procédures approuvées, aux pièces compatibles et à des instructions adaptées au contexte permet de minimiser les risques et d'optimiser l'efficacité.
🔹 Acheminement automatisé et suivi de la conformité
Les ordres de travail sont acheminés de manière intelligente vers les équipes compétentes, accompagnés de toute la documentation nécessaire. Les mises à jour sont entièrement traçables et prêtes à être soumises à un audit, ce qui garantit la conformité tout au long du processus.
🔹 Intégration transparente avec les systèmes EAM/ERP
Verdantis s'intègre parfaitement à des plateformes telles que SAP, Oracle et Maximo, ce qui permet un suivi précis des coûts et de l'utilisation, la génération de rapports sur le MTTR et le MTBF, et élimine les incohérences dans les données ou les doublons. La qualité des données garantit la visibilité sur l'ensemble du cycle de vie et soutient les efforts d'amélioration continue.
Phase du cycle de vie | Rôle de l'agent IA Verdantis |
Initiation | Détecter les problèmes à partir des flux de données et générer des ordres de travail |
Planification | Associer les articles à des nomenclatures précises, vérifier la disponibilité des pièces |
Planification | Optimiser l'affectation des techniciens en fonction de la charge de travail et des compétences |
Exécution | Fournir aux techniciens les données et procédures correctes concernant les pièces |
Fermeture | Valider automatiquement les entrées et mettre à jour l'historique des actifs |
Analyse | Tirer des enseignements des données historiques de maintenance |
Étude de cas n° 1 : Entreprise mondiale du secteur des services publics
Confronté à la gestion de plus de 450 000 actifs et 750 000 ordres de travail par an, ce fournisseur de services publics a réorganisé ses opérations après la mise en œuvre du système AWOMS (Advanced Work Order Management System) en collaboration avec Verdantis.
MTTR (temps moyen de réparation) est passée de 9,8 heures à 6,2 heures
Respect du contrat de niveau de service (SLA) est passé de 72% à 91%
$3,2 millions d'économies annuelles en main-d'œuvre grâce à des données plus fiables et à une planification plus intelligente.
Étude de cas B : Raffinerie de pétrole et de gaz
Dans un contexte complexe de 150 000 équipements sous surveillance et l'intégration à travers SCADA, Maximo et SAP MM, cette raffinerie a rationalisé ses processus de maintenance grâce à Verdantis.
Taux de maintenance planifiée amélioré par 22%, ce qui permet de réduire les temps d'arrêt imprévus
Ordres de travail en double a diminué de 85%, grâce à une meilleure gouvernance des données de référence
Taux de résolution dès la première intervention a atteint 88%, grâce à des nomenclatures précises et à la création d'ordres de travail assistée par l'IA.
La plateforme d'IA de Verdantis améliore les plateformes AWOMS traditionnelles en enrichissant les données de référence sous-jacentes, ce qui permet une automatisation plus intelligente et des analyses prédictives :
Précision du 95%+ pour identifier les pièces en double ou mal classées dans les catalogues MRO.
La recommandation prédictive de pièces, basée sur l'historique des actifs, a permis d'obtenir des cycles de réparation jusqu’à 30% plus rapides.
Les agents intelligents utilisés par Verdantis réduisent les erreurs liées à la nomenclature dans les ordres de travail de 40–60%.
Dans les secteurs à forte intensité d'actifs, l'efficacité de Logiciel de gestion des ordres de travail liés aux actifs (AWOMS) dépend non seulement de plateformes riches en fonctionnalités, mais aussi de la la qualité, la cohérence et la gouvernance des données sous-jacentes. Verdantis, grâce à ses solutions de gestion des données de référence (MDM) et de gouvernance des données basées sur l'IA, garantit que les ordres de travail sont lancées, mises en œuvre et analysées sur la base de données précises, complètes et normalisées. Vous trouverez ci-dessous les principaux aspects techniques et les retombées quantitatives que Verdantis apporte à AWOM.
Registre et classification unifiés des actifs
Verdantis utilise des agents intelligents et des modèles avancés d'apprentissage automatique pour harmoniser la dénomination, la classification et les attributs des actifs d'un système à l'autre. Cela permet d'éliminer les divergences dans l'identification des actifs au sein des plateformes ERP, EAM et GMAO.
Résultat : réduction de 25 à 401 TP3T des doublons dans les enregistrements d'actifs
Présence de plusieurs entrées incohérentes concernant un même actif dans différents systèmes :
• « Pompe #12 »
• « PMP-012 »
• « 12-Pump-Alpha »
Celles-ci ont été considérées comme trois actifs différents, ce qui a entraîné :
– Ordres de travail en double
– Manques de clarté dans l'historique de maintenance
– Écarts d'inventaire et surstockage
Verdantis a utilisé la classification basée sur l'IA et la normalisation sémantique pour :
• Fusionner et dédupliquer les enregistrements
• Attribuer un identifiant d'actif unique et réglementé
• Utiliser des balises conformes aux normes internationales (par exemple, UNSPSC, eCl@ss)
Fiche d'actif correspondante :
Pompe - Centrifuge | 50 HP | Montage horizontal | Référence : PUMP-CEN-050H
✅ Réduction de 35% des ordres de travail en double
✅ Économies réalisées sur l'achat de pièces de rechange pour les pompes 20%
✅ Réduction du temps nécessaire à l'identification des techniciens : passage de 15 minutes à moins de 2 minutes par équipement
✅ Meilleure visibilité sur les indicateurs clés de performance (KPI) relatifs aux actifs dans l'ensemble des usines
Lancement des ordres de travail basé sur les données
La précision des données de base relatives aux actifs et à la maintenance permet une meilleure automatisation de la création des ordres de travail. Verdantis garantit :
Les étiquettes d'identification des actifs et les nomenclatures des composants sont correctement référencées
Les codes d'erreur et l'historique des interventions de maintenance sont accessibles
Les alertes issues de la surveillance de l'état des équipements sont associées à l'actif concerné et au plan d'action correspondant
• Réduction des erreurs liées à la saisie manuelle : 60%
• Réduction du temps moyen de saisie : de 45 minutes à moins de 10 minutes par ordre de travail
Validation en temps réel et prévention des erreurs
Lorsque les techniciens extraient des données d'un système EAM ou d'une application mobile de gestion des ordres de travail, Verdantis garantit que :
Les références, descriptions et caractéristiques techniques correctes s'affichent
Les listes de contrôle de maintenance sont spécifiques à chaque équipement et conformes aux procédures opérationnelles standard (SOP)
Les pièces incompatibles ou obsolètes sont signalées en temps réel
• Réduction des erreurs d'exécution dues à des pièces non conformes : jusqu'à 70%
• Traçabilité prête pour les audits : conformité à 100% avec les normes ISO 55000 et ISO 14224
Visibilité sur les stocks et les pièces de rechange
Des données de base articles mal gérées peuvent entraîner des surstockages, des ruptures de stock ou des retards coûteux. Verdantis garantit :
Correspondance précise entre les actifs et les pièces de rechange dans les nomenclatures
Les niveaux de stock, les seuils de réapprovisionnement et les fournisseurs agréés sont correctement configurés
• Économies sur les coûts de stock : 15–20% grâce à une meilleure interchangeabilité des pièces et à la réduction des stocks morts
• Amélioration du taux de résolution dès la première intervention : de 63% à plus de 85% chez les clients utilisant des données MRO harmonisées
Conformité et documentation automatisées
Les flux de données de référence contrôlés de Verdantis aident les organisations à assurer :
Des pistes d'audit claires pour chaque action effectuée dans le cadre d'un ordre de travail
Intégration avec les modules de garantie, de conformité réglementaire et d'inspection
Une documentation cohérente pour garantir la conformité (OSHA, FDA, ISO 9001)
• Gain de temps sur les audits de conformité : 50–60%
• Aucune non-conformité signalée en raison d'incohérences dans les données lors des récents audits clients
Amélioration continue axée sur les indicateurs clés de performance (KPI)
Grâce aux données structurées qui servent de base, l'analyse des ordres de travail gagne en pertinence. Verdantis permet de calculer avec précision des indicateurs clés de performance (KPI) tels que :
MTTR (temps moyen de réparation)
MTBF (temps moyen entre deux pannes)
Coût d'entretien par actif
Taux de retard dans le traitement des ordres de travail
• Exemple client : un groupe international du secteur des services publics a enregistré une amélioration de 33% du MTBF et une réduction de 22% de la maintenance réactive sur une période de 12 mois
• Réduction du taux de retard : de 18% à <5% grâce à une meilleure visibilité sur l'avancement des tâches et les retards
Mise en œuvre des systèmes EAM et ERP
Verdantis intègre de manière transparente des données enrichies et contrôlées dans :
SAP PM
IBM Maximo
Oracle EAM
Infor EAM
Solutions GMAO sur mesure
Cela garantit que chaque ordre de travail bénéficie d'une harmonisation et d'une réutilisation cohérentes des données à l'échelle du système.
• Fréquence de synchronisation des données : quasi-temps réel via API/webhooks
• Taux de réussite de la synchronisation des données valides : >99,51 TP3T dans les environnements de production
Planification prédictive des ordres de travail optimisée par l'IA
Verdantis associe des données structurées sur les actifs et la maintenance à des informations issues de l'IoT afin de :
Prévoir les défaillances potentielles en se basant sur les tendances historiques
Générer des ordres de travail préventifs avant la défaillance des équipements
Optimiser la planification des ressources sur l'ensemble des sites
• Réduction des temps d'arrêt imprévus : jusqu'à 35% grâce à des déclencheurs prédictifs
• Précision de l'analyse des causes profondes basée sur les données : améliorée de 60% par rapport aux méthodes non structurées
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