La gestion des actifs d'entreprise (EAM) est en train de passer rapidement du statut d'outil d'aide à la maintenance à celui d'enjeu stratégique pour l'entreprise.
Alors que les entreprises sont confrontées au vieillissement de leurs infrastructures, à la hausse des coûts d'exploitation et à la nécessité d'une maintenance prédictive, l'adoption des solutions EAM connaît un essor fulgurant dans les secteurs de l'industrie manufacturière, de l'énergie, des services publics et des transports.
Les plus de 20 statistiques suivantes, issues d'études sectorielles, de rapports de marché et d'études de cas d'entreprises portant sur la période 2025-2026, mettent en évidence l'impact financier et opérationnel considérable de l'EAM.
Ces données montrent comment la gestion des actifs d'entreprise (EAM) permet d'obtenir un retour sur investissement à deux chiffres, de réduire considérablement les temps d'arrêt imprévus, d'optimiser les stocks et de prolonger la durée de vie des actifs, ce qui a un impact direct sur la rentabilité et la résilience.
Croissance du marché, tendances technologiques et opportunités stratégiques
La taille du marché mondial de la gestion des actifs d'entreprise a été estimée à USD 7,65 milliards en 2024 et devrait atteindre 19,68 milliards de dollars américains d'ici 2030, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) solide de 17,21 TP3T entre 2025 et 2030, conformément à Grand View Research .Cette forte croissance s'explique par l'importance accrue accordée à l'amélioration de la disponibilité des équipements et à la réduction des pannes qui nuisent au bon fonctionnement de l'entreprise.
Si certaines estimations prudentes laissent entrevoir une évolution plus stable du marché — par exemple, Global Growth Insights prévoit un TCAC de 5,31 %, pour atteindre environ 8,3 milliards de dollars d'ici 2034 Perspectives sur la croissance mondiale- Le sentiment qui prévaut dans le secteur reflète une adoption dynamique des technologies de l’« Industrie 4.0 », qui viennent étayer les prévisions de croissance plus forte.
Le marché mondial de la gestion des actifs d'entreprise (EAM) connaît actuellement une période de croissance fulgurante, portée par une évolution fondamentale de la manière dont les organisations perçoivent leur infrastructure physique. La gestion des actifs n'est plus seulement un centre de coûts : elle est devenue un levier stratégique pour la rentabilité et la résilience.
Comprendre la gestion des actifs d'entreprise
Selon IBM, L'EAM désigne l'ensemble des logiciels, systèmes et services utilisés pour assurer la maintenance et la gestion des actifs opérationnels et des équipements d'une organisation. L'objectif est d'optimiser la qualité et le taux d'utilisation des actifs tout au long de leur cycle de vie, d'augmenter le temps de fonctionnement productif et de réduire les coûts d'exploitation.
Contrairement à un système informatisé de gestion de la maintenance (CMMS), qui se concentre principalement sur l'exécution des interventions de maintenance, l'EAM adopte une approche globale. Il intègre la maintenance aux processus de la chaîne d'approvisionnement, de la gestion des stocks, des finances, ainsi qu'aux protocoles relatifs à la santé, à la sécurité et à l'environnement (HSE), afin d'optimiser les performances des actifs et de réduire le coût total de possession (TCO).
Éléments clés de l'EAM :
- Gestion du cycle de vie des actifs – Suivi de l'état des actifs, de leur amortissement et de la planification de leur remplacement
- Gestion des ordres de travail – Automatisation des demandes d'intervention et de la planification des techniciens
- Chaîne logistique et MRO – Gestion des stocks de pièces de rechange pour éviter les ruptures de stock ou les surstockages
- Environnement, santé et sécurité (EHS) – Garantir le respect des normes réglementaires
- Analyse prédictive – Exploiter les données pour anticiper les pannes avant qu'elles ne surviennent
- Mobilité – Accès des techniciens de terrain aux ordres de travail, à l'historique des actifs et aux instructions en temps réel
Croissance du marché : une opportunité de $20 milliards d'ici 2030
- Selon des estimations plus prudentes, on prévoit que 5,87 milliards de dollars américains en 2025 pour atteindre 9,02 milliards de dollars d'ici 2030 à un 9,01 TP3T TCAC, ce qui témoigne d'une demande soutenue des entreprises en matière d'optimisation des actifs (Source : Marketsandmarkets)
- L'Asie-Pacifique est le moteur de la croissance à 18,51 TP3T TCAC, sous l'impulsion de l'industrialisation rapide, des infrastructures intelligentes et de l'expansion du secteur manufacturier en Chine et en Inde (Source : Recherche de précédents)
- Amérique du Nord détient Part de marché du modèle 32-38% en 2024, grâce aux services publics, à l'industrie manufacturière et à la rénovation des infrastructures vieillissantes [Source : Mordorintelligence]
- Selon Fortune Business Insights (octobre 2024), le marché était évalué à 6,09 milliards de dollars américains en 2024, dont la croissance devrait passer de 6,65 milliards de dollars américains en 2025 à 13,69 milliards de dollars d'ici 2032 exposant 10,91 TP3T TCAC. L'Amérique du Nord occupait la première place avec une part de marché de 36,951 TP3T en 2024.
- Étude de marché vérifiée (septembre 2025) projets 9,5 milliards de dollars américains en 2024 s'étendant jusqu'à 27,02 milliards de dollars d'ici 2032 à 15,401 TP3T (taux de croissance annuel composé). Cette croissance rapide souligne l'importance stratégique de l'EAM dans tous les secteurs d'activité.
- Research Nester (septembre 2025) a estimé la valeur du marché à États-Unisen 2025, selon les estimations 7,73 milliards de dollars américains6,94 milliards de Dillion en 2026 et atteindre 22,74 milliards de dollars d'ici 2035 avec 12,61 TP3T TCAC. C'est le secteur industriel qui est le principal moteur de cette adoption.
Tendances en matière de déploiement et d'adoption
- Conformément à MarketsandMarkets, Fabrication commandes Part de marché ~29% alors que Actifs linéaires (pipelines, chemins de fer) constituent la classe d'actifs qui connaît la croissance la plus rapide. La gestion des opérations occupe une place prépondérante parmi les applications EAM grâce à l'optimisation des flux de travail en temps réel.
Research and Markets (décembre 2024) confirme Grandes entreprises conserver Part de marché du modèle 60%+ en raison de portefeuilles d'actifs complexes et répartis sur plusieurs sites, qui nécessitent des solutions de niveau entreprise.
Selon Aperçu du marché mondial (décembre 2024), Amérique du Nord maintient Part de marché mondiale de ~36% jusqu'en 2026, sous l'impulsion des services publics et du secteur industriel.
L'IA et l'analyse prédictive dans la gestion des actifs d'entreprise
L'intégration de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans la gestion des actifs d'entreprise (EAM) marque un tournant fondamental dans la manière dont les organisations gèrent leurs actifs. Les systèmes basés sur l'IA permettent :
Prévision prédictive des défaillances : les modèles d'apprentissage automatique analysent les données historiques, les informations issues des capteurs et les schémas opérationnels afin de prévoir les défaillances des composants plusieurs semaines, voire plusieurs mois à l'avance, ce qui permet une intervention proactive.
Recommandations prescriptives : les systèmes avancés recommandent des actions de maintenance spécifiques, les pièces nécessaires, l'affectation des techniciens et les créneaux de maintenance optimaux en fonction des calendriers de production et de la disponibilité des ressources.
Optimisation des plannings : les algorithmes d'IA concilient les besoins de maintenance et les plannings de production afin de minimiser les perturbations, en identifiant souvent des créneaux de maintenance optimaux que les planificateurs humains ne repéreraient pas.
Interfaces en langage naturel : l'IA générative permet aux techniciens d'interroger des manuels, l'historique des équipements et des bases de données de diagnostic en utilisant un langage conversationnel, ce qui réduit considérablement les besoins en formation et le délai d'obtention d'informations pertinentes.
Conformément à Recherche Verdantis, Des données de référence sur les pièces de rechange bien gérées permettent de réduire les temps d'arrêt imprévus de 50% grâce à une meilleure optimisation des stocks et au suivi des pièces. Les outils automatisés d'enrichissement des données améliorent la précision des noms de fabricants de 36% et la précision des références par 16%, ce qui permet de réduire directement les coûts d'exploitation et la redondance.
Selon Siemens (2024), La maintenance prédictive basée sur l'IA permet d'éviter des coûts s'élevant à $1,4 billion en pertes annuelles liées aux temps d'arrêt à l'échelle mondiale pour les 500 plus grandes entreprises. Le secteur automobile, en particulier, évite $2,3 millions par heure en termes de pertes de production grâce à une prévision proactive des défaillances.
Études sur le Verdantis révéler 20% de composants sont remplacées ou obsolètes avant l'intervention de nettoyage des données. Des données sur les pièces de rechange propres et normalisées permettent d'éliminer les doublons dans les stocks et d'éviter les commandes redondantes et coûteuses dans l'ensemble des opérations de maintenance, de réparation et de révision (MRO).
Conformément à MarketsandMarkets (décembre 2025), 82% d'organisations exigent désormais fonctionnalités de maintenance prédictive dans le cadre des évaluations EAM. L'intégration de l'IA et du ML favorise la transition de stratégies de gestion des actifs réactives vers des stratégies prescriptives.
Boston Consulting Group (2016) trouvé Les pièces d'origine comprennent la référence 40-70% des remplacements de machines pour lesquels les alternatives sont limitées. L'analyse des spécifications par l'IA permet d'identifier 5-20% : possibilités de réduction des coûts grâce à des recommandations en matière d'approvisionnement alternatif.
Selon McKinsey, La gestion numérique des ordres de travail optimisée par l'IA réduit les coûts liés aux arrêts planifiés de 15 à 30%. Les algorithmes d'apprentissage automatique concilient les créneaux de maintenance et les plannings de production, en identifiant les moments d'intervention optimaux qui échappent aux planificateurs humains.
Ingénierie des installations (2025) rapports 40% des fabricants postuler dès maintenant analyses prédictives EAM en complément de la maintenance préventive traditionnelle. Les approches hybrides associant l'IA et l'intervention humaine offrent une précision supérieure en matière de prévision des pannes par rapport aux stratégies autonomes.
Conformément à Étude Subex sur l'IA et le ML dans la gestion des actifs d'entreprise (EAM) (2024), L'analyse prédictive permet de réduire les coûts liés à la maintenance réactive en planifiant les interventions en fonction des tendances réelles de dégradation des actifs. Les modèles d'apprentissage automatique traitent les données des capteurs, l'historique des pannes et le contexte opérationnel afin de préavis de plusieurs semaines/mois.
Verdantis confirme Le marché de la maintenance prédictive affiche un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 26,51 TP3T de 10,93 milliards de dollars américains (2024) à 70,73 milliards de dollars d'ici 2032. Cette croissance fulgurante confirme que l'IA est en train de transformer la rentabilité de la gestion des actifs d'entreprise.
Selon Documentation IBM Maximo, interfaces en langage naturel basées sur l'IA générative permettre aux techniciens d'effectuer des requêtes historique des actifs, manuels et diagnostics sous forme de dialogue. Cela réduit considérablement les besoins en formation et délai d'obtention d'informations exploitables pour les réparations complexes.
Impact financier et optimisation des opérations de maintenance, de réparation et de révision (MRO)
Boston Consulting Group (2016) s'est révélé solide Gestion des stocks MRO rendements Amélioration du modèle 15% dans les stocks de pièces détachées tout en évitant la surstockage. L'étude présente le cas d'un fabricant d'acier ayant réduit ses dépenses de maintenance, de réparation et d'exploitation (MRO) 10% et le volume des transactions 25% grâce à une planification optimisée.
Idem Étude du BCG révèle Dépenses de maintenance, de réparation et de révision (MRO) gammes 0,5 à 4,51 TP3T de chiffre d'affaires dans tous les secteurs d'activité, où une mauvaise gestion entraîne des coûts de maintenance élevés et des stocks excédentaires. C'est dans l'industrie lourde que les dépenses MRO représentent le pourcentage le plus élevé du chiffre d'affaires.
BCG (2016) identifié pièces exclusives comprenant 40-70% des remplacements de machines provenant d'un seul équipementier. Une meilleure gestion des spécifications permet de recourir à d'autres sources d'approvisionnement pour Réduction des coûts du modèle 5-20%.
Conformément à Siemens (2024), Les 500 plus grandes entreprises perdent $1,4 billion par an aux arrêts imprévus dans tous les secteurs d'activité. Dans le secteur automobile notamment, les arrêts de production coûtent $2,3 millions par heure, a doublé depuis 2019.
Gains opérationnels et de productivité
McKinsey montre que numérique gestion des ordres de travail réduit les coûts liés aux arrêts planifiés de 15 à 30% grâce à une planification optimisée des arrêts. Les tâches de maintenance constituent 20-60% des dépenses de fonctionnement, ce qui fait de l'optimisation de l'EAM un enjeu crucial.
IBM souligne que l'EAM réduit coût total de possession (TCO) grâce à une gestion complète du cycle de vie allant au-delà de la maintenance réactive. La solution intègre les performances des actifs aux systèmes financiers afin de faciliter la prise de décisions stratégiques.
Selon Ingénierie des installations (2025), 88% des fabricants recourir à la maintenance préventive tout en 40% utilisent également des analyses prédictives dans le cadre de la gestion de l'entretien des actifs (EAM). Cette approche hybride s'impose comme la nouvelle norme du secteur.
Indicateurs relatifs à la chaîne logistique et aux stocks
Boston Consulting Group (2016) découvert Dépenses MRO 20% répartis parmi Plus de 1 600 fournisseurs contre 80% concentrés sur 250 fournisseurs. Les achats « à longue traîne » stimulent 45% de volume de transactions malgré un budget très limité.
Idem Analyse BCG documents les fabricants de produits pharmaceutiques ont enregistré une amélioration du rendement de 15% grâce à une gestion rigoureuse des stocks de pièces détachées. Une meilleure disponibilité a permis d'éliminer les goulots d'étranglement dans la production.
Impact stratégique sur l'activité
Technavio (mars 2025) prévoit une croissance du marché de l'EAM de 2,46 milliards de dollars américains de 2024 à 2029 à 8,11 TP3T TCAC. Les partenariats et les acquisitions de fournisseurs accélèrent l'innovation et la consolidation du marché.
Conformément à Future Market Insights (novembre 2025), l'EAM atteint 9,9 milliards de dollars américains avec 7,01 TP3T TCAC jusqu'en 2035, sous l'impulsion de la migration vers le cloud et de l'intégration de l'IoT.
Étude de marché cognitive (2024) a évalué EAM à 3 731,79 millions de dollars américains en 2022, en projetant 9,11 TP3T TCAC jusqu'en 2030, les entreprises accordant la priorité à la visibilité de leurs actifs.
Direction régionale et sectorielle
Fortune Business Insights (2024) confirme L'Amérique du Nord a dominé le marché avec une part de 36,951 TP3T en 2024, en raison d'une base industrielle bien établie et des exigences réglementaires.
Étude de Precedence (août 2025) identifie Asie-Pacifique qui connaît la croissance la plus rapide à 14,31 TP3T TCAC grâce à l'expansion du secteur manufacturier et aux investissements dans les infrastructures.
Les plateformes génériques « universelles » perdent du terrain face aux outils spécialisés adaptés à des secteurs d'activité spécifiques. Les solutions EAM spécifiques à un secteur connaissent une croissance annuelle de 12,81 TP3T, dépassant largement celle des plateformes généralisées (8,61 TP3T). Perspectives sur le marché, ce qui témoigne du besoin crucial de fonctionnalités spécifiques à chaque domaine.
Exemples de spécialisation verticale :
- Fabrication : modules spécialisés pour le suivi de l'OEE (efficacité globale des équipements), l'intégration aux lignes de production, les processus de gestion de la qualité et l'analyse prédictive pour les opérations multibroches
- Énergie et services publics : outils permettant de gérer des milliers de miles de canalisations, de réseaux électriques et d'actifs décentralisés, ainsi que de garantir la conformité réglementaire (exigences NERC et FERC)
- Santé : processus de conformité et de réglementation adaptés à la gestion des dispositifs médicaux, à la traçabilité exigée par la FDA, aux processus d'ingénierie biomédicale et aux protocoles de sécurité des patients
- Transports et ferroviaire : gestion de flotte, planification de la maintenance préventive des véhicules et des infrastructures, suivi en temps réel et conformité aux normes de sécurité
- Pétrole et gaz : modules spécialisés pour la gestion des actifs en amont, en milieu de chaîne et en aval, la maintenance basée sur les risques et l'intégration HSE
Analyse régionale et par segment
Région | Part de marché (2024) | Facteurs de croissance | Caractéristiques principales |
Amérique du Nord | 36% | Services publics, industrie manufacturière, réglementations (OSHA/FDA) | 77% : adoption du cloud ; 64% : intégration financière bidirectionnelle [Market Business Insights] |
Europe | 27% | Modernisation industrielle, mise en conformité avec la réglementation européenne, développement durable | Priorité au renouvellement du patrimoine |
Asie-Pacifique | 25% | 18,51 TP3T (taux de croissance annuel composé) – la croissance la plus rapide ; industrialisation de la Chine et de l'Inde [Market Business Insights] | Infrastructures intelligentes, Industrie 4.0 |
Moyen-Orient et Afrique | 12% | Numérisation du secteur énergétique dans les pays du CCG | Priorité à la fiabilité dans le secteur pétrolier et gazier |
- Par taille d'entreprise
Segment | Part de marché | Fourchette d'investissement | Caractéristiques principales |
Grandes entreprises | 60% | $500K-$5M+ | Complexité liée à la gestion de plusieurs sites, intégration ERP (SAP/Oracle), retour sur investissement en 11 à 18 mois, accent mis sur l'IA et l'IoT |
Marché intermédiaire | En pleine croissance | $100K-$500K | Priorité au cloud, déploiements progressifs, capacités prédictives |
Petites entreprises | Émergents | $20K-$50K/an | La démocratisation du SaaS, la simplicité du « mobile first » |
- Par secteur d'activité
Vertical | Part de marché | Orientation stratégique | Exigences clés en matière de gestion des actifs d'entreprise (EAM) |
Fabrication | 19% | Optimisation du Taux de disponibilité global (OEE) | 20-30% : réduction des coûts, intégration ERP/MES, maintenance prédictive |
Énergie/Services publics | Major | Infrastructures linéaires (gazoducs, réseaux électriques) | Conformité aux normes NERC/FERC, soutien aux énergies renouvelables |
Santé | En pleine croissance | Matériel médical | Conformité aux normes FDA et HIPAA, tolérance zéro en matière de temps d'arrêt |
Transports | Important | Gestion de flotte | GPS en temps réel, maintenance « juste à temps » |
Le marché de la gestion des actifs d'entreprise (EAM) oppose les plateformes complètes proposées par IBM, SAP, Oracle, Hexagon et IFS (part de marché cumulée d'environ 45%) à des spécialistes de l'IA tels que Verdantis, qui propose des « super-agents » autonomes dédiés à la maintenance, à la réparation et à l'exploitation (MRO).
Aperçu des leaders du marché
Fournisseur | Force du tronc | Secteurs cibles | Atout clé |
IBM Maximo | Analyse des données d'IA et de l'IoT | Aviation, services publics | Flux de travail liés à l'IA générative |
SAP EAM | Intégration ERP | Fabrication | Natif SAP S/4HANA |
Oracle EAM | Évolutivité du cloud | Entreprises | Performances natives OCI |
Hexagon HxGN | APM/cycle de vie | Énergie, transports | Planification prédictive |
IFS Cloud | Service sur site | Pétrole et gaz | Secteurs d'activité |
Calendrier de retour sur investissement et délai de récupération
Le délai moyen de retour sur investissement pour les déploiements complets de solutions EAM est passé de 18 à 11 mois depuis 2022, grâce à la maturité des solutions, à des méthodologies de mise en œuvre affinées et à un déploiement plus rapide dans le cloud. Perspectives sur le marché.
Principaux avantages financiers :
- Réduction des coûts de maintenance : réduction moyenne de 15 à 281 TP3T des dépenses totales de maintenance
- Réduction des temps d'arrêt imprévus : réduction moyenne de 23 à 371 TP3T des pannes imprévues
- Prolongation de la durée de vie des actifs : 20–40% – une durée de vie utile prolongée grâce à un entretien préventif régulier
- Optimisation des stocks : réduction de 10 à 201 TP3T des coûts de gestion des stocks MRO
- Productivité du travail : amélioration de 15 à 251 TP3T du temps de travail effectif des techniciens (temps consacré au travail proprement dit par rapport aux tâches administratives)
Cadre de calcul du retour sur investissement
Le retour sur investissement (ROI) type d'une mise en œuvre peut être calculé comme suit :
Retour sur investissement = (Temps d'arrêt évités + Économies sur la maintenance + Économies sur les stocks + Gains de productivité) ÷ Coût du système
Pour une usine de taille moyenne :
- Temps d'arrêt évités : 2 à 3 millions de dollars par an (réduction de 24% des pannes imprévues)
- Économies réalisées sur la maintenance : 500 000 à 800 000 USD par an (réduction des coûts de 20%)
- Optimisation des stocks : 200 000 à 300 000 USD par an (réduction de 151 TP3T)
- Gains de productivité : 300 000 à 500 000 USD par an (augmentation de 20% du temps de travail)
- Rémunération annuelle totale : 3 à 5 millions de dollars américains
- Coût du système (1re année) : 300 000 à 500 000 USD
- Retour sur investissement la première année : 600–1 600 % (rendement de 6 à 16 fois)
L'approche de Verdantis en matière d'EAM
L'efficacité des systèmes de gestion des actifs d'entreprise (EAM) dépend entièrement de la qualité des données sur lesquelles ils s'appuient. Verdantis renforce les initiatives EAM en fournissant des données de référence sur les actifs et la maintenance, la réparation et l'exploitation (MRO) propres, normalisées, enrichies et gérées, garantissant ainsi aux organisations de tirer le meilleur parti de leurs investissements EAM.
Verdantis intègre l'IA Agentic à la gestion des actifs d'entreprise, passant ainsi de systèmes statiques à des agents autonomes et capables d'auto-apprentissage qui optimisent en permanence les performances des actifs, l'exécution des opérations de maintenance et les décisions relatives aux pièces de rechange.
Verdantis exploite l'intelligence artificielle pour permettre la maintenance prédictive, automatiser les ordres de travail et l'affectation des ressources, extraire les nomenclatures à partir de documents non structurés, ainsi que normaliser et enrichir les données relatives aux actifs et aux pièces de rechange, ce qui se traduit par 2 – 50% d'arrêts imprévus en moins, des processus de maintenance jusqu'à 80% plus rapides, une précision des données améliorée de 36% et jusqu'à 30% d'économies sur les coûts de stock grâce à une intégration transparente entre l'ERP et l'EAM.
Comment ça marche :
- Extraction tenant compte du contexte :
Les agents IA analysent de manière intelligente des sources de données non structurées, telles que les manuels d'utilisation des équipements, les factures, les fiches techniques, les plans et les documents des fabricants d'équipements d'origine (OEM), ce qui permet d'éliminer la saisie manuelle des données et de réduire le risque d'erreurs.
- Enrichissement par l'auto-apprentissage :
Les données extraites sont automatiquement classées et enrichies à l'aide de sources vérifiées, de taxonomies sectorielles et de normes telles que l'UNSPSC, ce qui permet d'améliorer continuellement leur précision au fil du temps. - Exécution autonome :
Les agents, de manière autonome :
- créer et hiérarchiser les ordres de travail
- affecter les techniciens en fonction de leurs compétences et de leur disponibilité ;
- déclencher l'approvisionnement et le réapprovisionnement en pièces de rechange.
- Optimisation continue :
Ils tirent des enseignements en temps réel des performances des équipements, des contraintes de production, des schémas de défaillance et de l'historique de maintenance, ce qui permet une optimisation continue sans intervention manuelle.
Intégration des plateformes et gestion intelligente des pièces de rechange :
Verdantis s'intègre parfaitement aux principales plateformes EAM et ERP, notamment SAP EAM, IBM Maximo, Oracle, Infor et Hexagon, garantissant ainsi une circulation fluide des données entre les systèmes de maintenance, de gestion des stocks et d'approvisionnement.
Au-delà de l'intégration, Verdantis propose des solutions avancées de gestion des pièces de rechange, notamment :
Détection de l'obsolescence des pièces de rechange pour identifier de manière proactive les risques et éviter les temps d'arrêt
Évaluation de la criticité visant à hiérarchiser les équipements et les pièces de rechange à fort impact
Stratégies de gestion des stocks optimisées, adaptées au niveau de criticité des actifs et aux besoins de maintenance
En associant l'IA d'Agentic, des données de référence contrôlées et une intégration approfondie de l'EAM, Verdantis transforme l'EAM, qui passe d'un système réactif à une plateforme intelligente et autonome de gestion des actifs, permettant ainsi d'améliorer la fiabilité, de réduire les coûts et d'accélérer la prise de décision.
Exemples de réussite en matière d'EAM
Réduction 80% en formalités administratives et frais généraux administratifs
Amélioration du modèle 50% visibilité des actifs en temps réel
Intégration des prestataires : 10 jours → 2 à 3 jours
40%+ : productivité des inspecteurs augmentation
Les flux de travail automatisés ont permis d'éliminer les erreurs et les temps d'arrêt
- Déploiement réussi pour la gestion du réseau ferroviaire de Mälartåg
- Assurer un service de transport de voyageurs sans interruption tout en améliorant l'efficacité de la maintenance
- Suivi continu des actifs pour les flottes ferroviaires et d'autobus
- Une plateforme tournée vers l'avenir favorisant l'adoption des bus électriques et la réalisation des objectifs de développement durable
