Sécuriser votre avantage business dans l'économie data-driven

Dans le monde idéal de l'Industrie 4.0, la donnée devient la nouvelle monnaie, circulant où elle est nécessaire tant au sein qu'entre organisations coopérantes pour le bénéfice de tous.

Mais atteindre cette ouverture des données est un grand défi pour beaucoup d'organisations, qui ont traditionnellement confiné leurs données opérationnelles dans des silos. Au sein de l'organisation, des systèmes séparés gèrent différentes fonctions avec peu ou pas d'échange d'information entre eux. Et s'ils n'ont même pas partagé d'information entre différents départements, beaucoup d'organisations reculent à l'idée de la partager avec leurs fournisseurs d'équipement.

Mais les organisations ne peuvent récolter les énormes récompenses de l'Industrie 4.0 qu'en permettant aux données de circuler librement vers les systèmes qui peuvent en tirer le meilleur parti.

Les bénéfices promis de l'Industrie 4.0 touchent tous les domaines du business, mais la capacité à transformer la gestion d'actifs et les opérations maintenance fournit une bonne illustration du rôle vital joué par les données.

Abandonner la maintenance réactive ou même planifiée au profit d'un régime de Maintenance Prédictive peut drastiquement réduire le nombre de pannes usine et arrêts non planifiés, ainsi qu'aider les fabricants à cibler les efforts maintenance où ils sont nécessaires. Cela booste à son tour l'efficacité globale des équipements et la productivité.

C'est assez évident comment cela profite aux utilisateurs finaux, mais la Maintenance Prédictive offre aussi de grandes opportunités pour les entreprises fournissant les systèmes de production car elle leur permet de basculer vers un modèle d'affaires de servitisation. En garantissant que leur équipement délivrera, disons, un certain nombre de soudures par quart ou bouteilles remplies par semaine, les fournisseurs peuvent étendre leur modèle d'affaires et profiter des revenus accrus associés aux services avancés, tout en construisant des relations plus fortes, long terme, avec leurs clients utilisateurs finaux.

C'est seulement possible si les fournisseurs peuvent accéder à l'information sur l'état des actifs opérant sur le terrain. Sans données usine en direct, les fournisseurs travaillent à l'aveugle, rendant impossible de prédire avec précision quand la maintenance est nécessaire pour prévenir de futures pannes.

C'est pourquoi la solution de Maintenance Prédictive de Senseye, Senseye PdM, a toujours été une solution ouverte. Bien qu'elle puisse être fournie comme un package complet, elle est aussi disponible avec un ensemble étendu d'APIs entièrement documentées et supportées.

Senseye PdM peut utiliser des sources de données existantes ou des capteurs dédiés de surveillance d'état pour analyser la performance machine pendant que les opérations usine continuent normalement. Il opère en arrière-plan pour analyser le comportement normal de la machine ainsi que les données historiques si disponibles et apprend continuellement des données capteurs et opérationnelles. Après un court délai — environ deux semaines — il est alors prêt à fournir des insights pour piloter un programme de maintenance prédictive scalable. Les algorithmes uniques de Senseye PdM peuvent transformer les données en une prédiction de la Durée de Vie Utile Restante (RUL) des actifs manufacturiers — technique connue sous le nom de pronostics.

À mesure que l'Industrie 4.0 prend de l'élan, de tels bénéfices évidents l'emporteront largement sur les défis initiaux que les organisations affrontent en ouvrant l'accès à leurs données opérationnelles.

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