Améliorer la fiabilité et élaborer une stratégie de maintenance prédictive
Les interruptions imprévues ne peuvent pas toutes être évitées. Cependant, les plateformes IIoT actuelles et leurs applications associées d’analyse de données permettent d’anticiper et de réduire plus facilement les temps d’arrêt non planifiés.
Pour réussir à gérer les temps d’arrêt non planifiés, une question essentielle se pose :
Les bonnes personnes disposent-elles des bonnes informations au bon moment ?
En d’autres termes, pour réduire les temps d’arrêt non planifiés, il faut donner aux gens les moyens d’obtenir les données dont ils ont besoin, dans un format exploitable : c’est le but ultime de l’IIoT.
Après avoir lu ce livre blanc, vous saurez :
- comment l’IIoT s’intègre dans une stratégie globale visant à améliorer le rendement et le temps de fonctionnement
- le rôle que joue la maintenance prédictive dans la réduction des temps d’arrêt
- quels types d’outils et d’applications IIoT sont actuellement disponibles pour réduire les temps d’arrêt non planifiés, notamment :
- les applications automatiques de maintenance conditionnelle en libre-service
- les plateformes IIoT pour une meilleure démocratisation des données
- les applications d’analyse prédictive améliorées par l’IA
