Contexte du projet
Le client est une entreprise de logistique figurant parmi les 10 premières en Chine, avec plus de 50 centres de tri, et des actifs en équipements de plus d'un milliard de yuans. Le mode de maintenance réactive traditionnel entraînait de fréquentes pannes d'équipements, causant des pertes annuelles de plus de 20 millions de yuans dues aux arrêts.
Points sensibles
Solution
Nous avons construit pour le client un système de maintenance prédictive IoT+IA de bout en bout :
1. Couche d'acquisition de données IoT
2. Moteur de prédiction IA
3. Écran de supervision des opérations
4. Système de tickets automatisé
Données de performance
| Indicateur | Avant amélioration | Après amélioration | Amélioration |
|---|---|---|---|
| Taux d'arrêt pour panne | 12 % | 1,5 % | 87,5 % |
| Coût de maintenance annuel | 8 M | 4,4 M | -45 % |
| Temps moyen de réparation | 4 h | 1,5 h | 62,5 % |
| Rotation des stocks de pièces | 90 jours | 45 jours | 50 % |
| Nombre d'arrêts non planifiés | 36/an | 5/an | 86 % |
