Maintenance prédictive : anticipez les pannes avant l'arrêt

L'enjeu

Dans la plupart des ateliers, la maintenance reste réactive ou calendaire : on répare après la panne, ou on remplace des pièces encore saines. Les deux coûtent cher : en arrêts, en pièces et en heures.

• 01

  Une panne sur une machine critique fige toute la ligne : production perdue, équipes à l'arrêt, délais clients menacés, et l'urgence se paie au prix fort (dépannage, pièces en express, heures de nuit).

• 02

  La maintenance préventive calendaire remplace des pièces encore saines et n'empêche pas les pannes entre deux visites : vous payez deux fois.

• 03

  Les données capteurs existent déjà (température, vibration, pression) mais dorment dans la supervision : personne ne peut surveiller des milliers de signaux à l'œil.

• 04

  Le diagnostic « à l'oreille » repose sur quelques techniciens expérimentés, et part à la retraite avec eux.

Comment l'IA résout ce problème

Un modèle apprend le comportement normal de chaque machine à partir de vos historiques capteurs, puis surveille les signaux en continu. Quand une dérive s'installe (vibration qui monte, température qui s'écarte), il alerte plusieurs jours avant la panne, en désignant la machine et l'organe concernés. La maintenance choisit son créneau au lieu de subir l'arrêt.

Bénéfices attendus

• Moins d'arrêts subis.

  Les pannes sont anticipées plusieurs jours à l'avance : l'intervention se planifie sur un créneau creux, la ligne ne s'arrête plus en pleine série.

• Pièces changées au bon moment.

  Fini le remplacement calendaire systématique : chaque organe est suivi sur son état réel, vous prolongez les pièces saines et changez les autres à temps.

• Budget maintenance maîtrisé.

  Moins de dépannages d'urgence, moins de pièces en express, moins d'heures de nuit : la maintenance redevient un coût prévisible.

• Savoir-faire capitalisé.

  Les signatures de panne sont apprises et conservées : le diagnostic ne dépend plus de la seule oreille du technicien expérimenté.

Où ça s'applique

• 
  Fonderie
• 
  Métallurgie
• 
  Plasturgie

Pourquoi StratIA

• Souveraineté.

  Vos données restent en France, hébergées chez OVH ou Scaleway, voire on-premise. Modèles souverains (Mistral) quand c'est pertinent. Conformité RGPD et AI Act traitée dès la conception.

• Équipe française.

  Une équipe française dédiée à votre projet. Cycles courts, démos hebdomadaires, validation utilisateur continue. Pas d'offshore, pas de boîte noire.

• ROI cadré.

  Le ROI est chiffré dès le cadrage, le périmètre est clair, les go/no-go sont transparents. Vous savez ce que vous payez et ce que vous gagnez avant de lancer.

Ils nous font confiance

Notre méthode : se former, décider, déployer

Vous voyez tout le chemin dès le départ, vous n'achetez que la première marche. Chaque étape a sa valeur seule et prépare la suivante.

1. Se former

   Bootcamp

   Pour qui : vos équipes doivent d'abord comprendre ce que l'IA change dans leur métier.

   Une journée concrète, sur site ou à distance, sur l'outil de votre entreprise (Copilot, ChatGPT, Gemini, Claude), adaptée à votre industrie et au niveau de l'équipe. Vos équipes créent leurs premiers agents IA dans la journée et repartent avec les cas d'usage métiers à traiter en priorité.

   Tarif :

   2 500 € HT par groupe (jusqu'à 15 personnes), finançable par votre OPCO. Version Bootcamp+ avec suivi de la même équipe sur trois mois : 4 000 € HT par groupe.

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2. Décider

   Diag Data IA Bpifrance

   Pour qui : vous savez que l'IA est un sujet, mais pas où la mettre en premier.

   Un expert habilité Bpifrance analyse votre organisation et vos flux, chiffre les poches de valeur sur vos vrais chiffres et vous donne, pour chacune, le bon chemin : le faire vous-mêmes, former une équipe, ou déployer un outil.

   Tarif :

   10 000 € HT, pris en charge à 40 % par Bpifrance, soit 6 000 € de reste à charge (PME et ETI indépendantes de 10 à 2 000 salariés, au moins 1 M€ de chiffre d'affaires).

   Entreprise non éligible ou besoin plus resserré : l'Audit IA, une journée centrée sur vos cas d'usage, 3 000 € HT.

   Voir le Diag Data IA

3. Déployer

   Un agent IA sur votre flux

   Pour qui : vous voulez un résultat qui tourne, sur le flux qui vous coûte le plus cher (devis, contrôle qualité, maintenance, documentation, reporting).

   On met l'agent en place sur vos outils existants (ERP, MES, GMAO), vos équipes valident ses propositions, et il s'améliore à chaque correction.

   Tarif :

   mise en place chiffrée en devis ferme après le diag ou l'audit, puis un abonnement pour le faire évoluer.

   Réserver un échange

Un cas client

Cas client · Plasturgie

Anticiper les pannes d'un parc de presses à injection

Plasturgiste d'environ 80 salariés en Auvergne-Rhône-Alpes. Une douzaine de presses à injection, dont trois critiques pour des séries automobiles. Les données de supervision existantes (température, pression hydraulique, cycles) ont été complétées par des capteurs de vibration sur les groupes hydrauliques. Le modèle détecte les dérives et alerte la maintenance plusieurs jours avant la défaillance ; les interventions se planifient sur les créneaux creux. Déployé en 8 semaines, GMAO conservée.

• −37 %

  d'arrêts non planifiés

• +4 pts

  de TRS sur les presses critiques

• 7 mois

  pour atteindre le ROI

Économies estimées entre 120 000 et 250 000 € par an.

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