Grand compte · Industrie automobile
Étude de cas
Maintenance prédictive sur 15 sites.
/01Le contexte
Comment un leader européen de l’automobile a réduit ses coûts de maintenance de 30 % et augmenté sa productivité de 15 % grâce à l’IA prédictive.
Avec 15 sites de production à travers l’Europe, ce constructeur automobile leader faisait face à des arrêts de production coûteux dus aux pannes d’équipement imprévisibles. Les approches de maintenance préventive traditionnelles s’avéraient insuffisantes.
/02Les défis
120h d’arrêt non planifié/mois par site. Coûts de maintenance : 18 M€/an. Pièces de rechange sur-stockées. Maintenance préventive inefficace. Perte de productivité significative.
Retards de livraison clients. Heures supplémentaires en cascade. Stock de sécurité sur-dimensionné. Moral des équipes affecté. Compétitivité en baisse.
/03La solution
Système de maintenance prédictive « PrediMaint » : plateforme IA intégrée analysant en temps réel les données de 2 000+ équipements pour prédire les pannes 2-4 semaines à l’avance avec 94 % de précision.
/04Les résultats
/05Témoignage client
“PrediMaint a révolutionné notre approche de la maintenance. Nous sommes passés d’un mode réactif coûteux à une stratégie prédictive qui nous fait économiser des millions tout en améliorant notre compétitivité.”
Et chez vous ?
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