Elle fournit de précieuses informations quant aux risques de dysfonctionnements, auxquels l’entreprise peut pallier avant qu’ils ne surviennent, économisant ainsi d’importants frais de réparation ou de maintenance classique. Pour en tirer avantage, il faut cependant l’enrichir avec le machine learning et la réflexion humaine, et encourager les synergies entre les savoir-faire analytique et technique. La maintenance prédictive s’appuie sur la connexion entre les machines. Elle consiste à collecter les données transmises en temps réel par celles-ci. Il est ensuite possible d’agir directement sur une panne ou un dysfonctionnement quelconque, avant même que le problème ne survienne. Par conséquent, la maintenance prédictive s’avère plus précise et plus poussée que la maintenance curative ou préventive ; de surcroît, elle implique le recours au machine learning afin d’anticiper les dysfonctionnements des appareils et de de leurs composants. […]
Article © Florian Douetteau, Ceo, Dataiku – industrie-mag.com – Publié le 01/11/2017
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