Contexte :

Une entreprise industrielle souhaitait optimiser sa chaîne de production en réduisant les temps d’arrêt. Les données issues des capteurs IoT étaient sous-exploitées, et l’absence de modèles prédictifs limitait la maintenance proactive.

Approche :

Nous avons audité l’infrastructure data et déployé une solution IA basée sur l’apprentissage automatique pour prédire les défaillances des équipements. Une gouvernance des données a été instaurée pour garantir leur fiabilité, et un tableau de bord en temps réel a été fourni aux équipes opérationnelles. Un accompagnement au changement a facilité l’adoption par les techniciens.

Résultats :

Les temps d’arrêt ont été réduits de 25 % en un an, générant des économies de 2 millions d’euros. La productivité globale a augmenté de 10 %, et l’entreprise a lancé un programme interne pour étendre l’IA à d’autres processus.