Defis
Les plus grandes sources de pertes en maintenance industrielle.
Les strategies de maintenance traditionnelles - qu'elles soient reactives ou basees sur des intervalles de temps rigides - ne peuvent pas suivre le rythme des exigences industrielles modernes.
Pannes d'equipement inattendues
Les pannes non annoncees d'equipements industriels causent des pertes de production immediates. Une panne de machine critique peut paralyser toute la chaine de production, tandis que les reparations d'urgence coutent jusqu'a cinq fois plus que les interventions planifiees.
Intervention prematuree ou tardive
La maintenance preventive basee sur le temps ignore l'etat reel de la machine. Cela conduit a des remplacements de pieces inutiles tandis que les vrais problemes ne sont pas toujours identifies a temps - et les pannes surviennent quand meme.
Statut opaque du parc d'equipements
Registres de maintenance, tableurs Excel et connaissances gardees dans les tetes - les donnees dispersees rendent la prise de decision eclairee impossible. Le responsable maintenance ne peut pas voir l'etat reel et les risques de l'ensemble du parc d'equipements.
Modele IA proprietaire
Notre modele predictif apprend comment vos machines se comportent.
Safetypro n'est pas un logiciel de maintenance generique. Notre modele predictif proprietaire a ete construit specifiquement pour la maintenance d'equipements industriels. Le systeme construit un profil unique pour chaque machine : il apprend les schemas operationnels, reconnait les signaux de degradation et predit les pannes - avant qu'elles ne surviennent.
Moteur dedie
Pas une solution IA generique - le modele predictif de Safetypro a ete specifiquement developpe et optimise pour la maintenance d'equipements industriels.
Reconnaissance de schemas
L'algorithme apprend de l'historique complet de l'equipement : registres de maintenance, signalements de pannes, donnees de capteurs et conditions operationnelles pour identifier les schemas de panne.
Alerte precoce
Le modele alerte des semaines avant la panne reelle, en precisant le besoin d'intervention, son urgence et l'action recommandee.
Precision auto-ameliorante
Chaque ordre de travail complete sert de retour d'information. Le modele atteint une precision optimale en 3 a 6 mois et s'ameliore continuellement.
Fonctionnalites
Tout ce dont vous avez besoin pour numeriser la maintenance industrielle.
Safetypro fournit une boite a outils complete pour la maintenance predictive des equipements industriels : de la surveillance d'etat a la prevision de pannes en passant par l'analyse de performance.
Modele predictif proprietaire
Le modele IA interne de Safetypro analyse les donnees operationnelles des equipements et l'historique de maintenance. Il reconnait les schemas de panne et predit des semaines a l'avance quelle machine necessite une attention - avant que la panne ne survienne.
Surveillance de l'etat des machines
Surveillance en temps reel des parametres critiques des equipements : temperature, vibrations, pression, consommation d'energie. Le systeme signale instantanement les valeurs anormales et les anomalies, permettant une intervention precoce.
Maintenance basee sur l'etat
Planifie les interventions en fonction de l'etat reel de la machine, pas d'intervalles de temps rigides. Le modele predictif calcule le moment optimal de maintenance, minimisant a la fois les arrets et les interventions inutiles.
Gestion complete du parc d'equipements
Enregistrez et suivez tous les equipements industriels sur une seule plateforme : machines CNC, presses, compresseurs, pompes, convoyeurs et lignes de production personnalisees. Donnees techniques, documents et protocoles de maintenance en un seul endroit.
Prevision de pannes
Le systeme calcule la probabilite de panne pour chaque equipement en fonction des donnees historiques et des parametres en temps reel. Il cree une liste de priorites pour que l'equipe de maintenance traite toujours la machine la plus critique en premier.
Rapports KPI industriels
MTBF, MTTR, OEE, disponibilite et couts de maintenance par groupe d'equipements. Des rapports detailles prouvent le ROI de la strategie predictive et soutiennent les decisions d'investissement.
Comment ca marche
La maintenance predictive en quatre etapes.
Safetypro construit une boucle de retour fermee : toutes les donnees et l'experience alimentent le modele predictif, qui devient de plus en plus precis.
Collecte de donnees
Le systeme collecte en continu les donnees operationnelles des machines : valeurs des capteurs, historique de maintenance, signalements de pannes et parametres de fonctionnement. Les capteurs IoT et la saisie manuelle sont pris en charge.
Analyse predictive
Le modele IA proprietaire de Safetypro traite les donnees, identifie les tendances de degradation et calcule la probabilite de panne. Le modele apprend continuellement, fournissant des previsions de plus en plus precises.
Intervention planifiee
Le systeme genere automatiquement des ordres de travail, affecte des techniciens et integre la maintenance dans le planning de production. Les techniciens recoivent les instructions, listes de pieces et documentation sur mobile.
Apprentissage continu
Chaque intervention completee alimente le modele predictif. L'IA apprend de l'experience : elle predit les pannes avec plus de precision et optimise le planning de maintenance plus efficacement au fil du temps.
Resultats
Des resultats industriels qui parlent d'eux-memes.
D'apres l'experience de nos clients industriels ayant adopte la maintenance predictive, la mise en oeuvre de Safetypro apporte des ameliorations immediates et mesurables de la fiabilite des equipements et des couts operationnels.
60%
Moins d'arrets non planifies
40%
Couts de maintenance reduits
3-5x
Detection de pannes plus rapide
FAQ
Questions frequentes.
Les logiciels de maintenance traditionnels utilisent une planification temporelle : ils generent des taches a intervalles fixes (ex. mensuels, trimestriels) independamment de l'etat reel de la machine. Le modele predictif de Safetypro, en revanche, apprend a partir des donnees operationnelles reelles de l'equipement - historique de maintenance, valeurs des capteurs, schemas de panne - et prevoit le besoin d'intervention en fonction de l'etat reel de la machine. Cela elimine a la fois la maintenance inutile et tardive.
Le modele apprend a partir de l'historique de maintenance des equipements et des donnees operationnelles. Au niveau de base, l'historique des signalements de pannes et des maintenances effectuees suffit - cela peut etre realise par saisie manuelle. L'integration de capteurs IoT (temperature, vibrations, pression, consommation d'energie) augmente significativement la precision. Le systeme produit des previsions fiables avec seulement 3 a 6 mois de donnees historiques.
Le modele predictif de Safetypro prevoit les pannes avec une precision moyenne de 85 a 92%, selon le type d'equipement et le volume de donnees disponible. Le modele apprend continuellement a partir de nouvelles donnees, donc la precision s'ameliore avec le temps. Le taux de fausses alertes reste generalement en dessous de 5%, ce qui est considere comme un resultat exceptionnel dans l'industrie.
Pas necessairement. Le modele predictif peut apprendre a partir de donnees de maintenance saisies manuellement - signalements de pannes, travaux effectues, pieces remplacees. L'ajout de capteurs IoT augmente naturellement la precision des previsions, mais Safetypro peut etre deploye etape par etape : commencez par la saisie manuelle, puis ajoutez progressivement des capteurs aux equipements critiques.
Pratiquement tout equipement industriel : machines CNC, presses, compresseurs, pompes, generateurs, systemes de refroidissement, convoyeurs, machines d'emballage, robots de soudure et lignes de production personnalisees. Grace a la configuration flexible, le systeme peut gerer tout protocole de maintenance et parametre technique.
Le modele predictif de Safetypro n'indique pas seulement quand une intervention est necessaire - il fournit une fenetre temporelle : par exemple, 'necessaire dans les 2 a 4 prochaines semaines'. Cela permet au responsable maintenance d'aligner l'intervention sur le planning de production - lors des changements d'equipe, des week-ends ou des arrets planifies. Le systeme genere automatiquement l'ordre de travail pour le moment choisi.
La configuration de base (enregistrement des equipements, mise en place des workflows) prend 1 a 2 semaines. Le modele predictif commence immediatement a collecter des donnees et a apprendre. Les premieres previsions utiles apparaissent en 4 a 8 semaines, et la precision optimale du modele est atteinte apres 3 a 6 mois. Notre equipe d'experts vous accompagne tout au long du processus de deploiement et d'ajustement.