Découvrez la valeur de l'Industrie 4.0
grâce à l’IA


Optimiser la supervision des infrastructures en temps réel

L'industrie 4.0, et ses variantes (Usine du futur, Smart Manufacturing, IOT..) font partie intégrante des agendas stratégiques des fabricants depuis quelques années. Pour rester compétitives, les usines et les entrepôts doivent profiter de la transformation digitale, et de l'écosystème de l'industrie 4.0.


Des problématiques résolues avec l’IA :


De nos jours, la plupart des industries considèrent que leur processus de maintenance de leurs équipements ne sont pas très efficaces. Grâce à l’IA, cet aspect peut être largement amélioré.

L'un des plus grands défis rencontrés par le secteur de l'industrie est la croissance du volume des données. La corrélation des données devient plus compliquée avec des langues différentes. La difficulté de la mise en place d’une stratégie d’analyse des données est ainsi un véritable frein pour les entreprises.

Selon McKinsey, la maintenance prédictive permettra aux entreprises d'économiser 630 milliards de d'euros d'ici 2025. Avec un taux de croissance annuel de 22%, la maintenance prédictive représente l’un des leviers essentiels de la performance industrielle des entreprises.

papAI, la plateforme d’IA pour réduire les coûts de maintenance


La plateforme d’Intelligence Artificielle papAI permet aux entreprises d'atteindre leurs ambitions autour de l’industrie 4.0. et de répondre à leurs enjeux stratégiques dans la maintenance prédictive.


  • Construisez chaque étape des modèles de Machine Learning et proposez les meilleurs axes d’amélioration pour renforcer la prise de décision.

  • Soyez ainsi accompagné dans la prédiction des pannes des machines et priorisez vos actions de réparation.

  • Utilisez un ensemble d’algorithmes de ML les plus courants utilisés pour traiter des données complexes.

  • Disposez d’une transparence sur le résultat obtenu grâce à l’interprétabilité.

Bénéfices de la plateforme papAI sur la maintenance prédictive


La collecte et l’analyse des données va permettre de déterminer les facteurs de probabilités d’un défaut ou d’une usure. L’objectif étant de faire intervenir la maintenance au bon moment : ni trop tôt pour réduire le coût, ni trop tard pour éviter les pannes et l’arrêt de la production.


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Augmentez la production de 20% à 25%

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Réduisez les coûts de maintenance de 10% à 40%

Une diminution du montant investi dans les nouvelles machines de 3 à 5 % en augmentant la durée de vie des machines existantes.

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Réduisez les pannes
de 40%

Réduire ainsi le temps d’arrêt sur une ligne de production

- Source McKinsey

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