Analyse Prédictive
Industrie
Industrie 4.0

Maintenance Prédictive des Lignes de Production

Modèles d'anticipation des pannes sur équipements critiques à partir de l'historique de maintenance et des données de capteurs existantes.

Client : PME Industrielles & Usinage
Format : 10 jours de delivery (POC cadré)
Intervenants : 2 associés seniors

Résultats & Gains attendus

-35%
Arrêts imprévus

Anticipation des pannes récurrentes de transmission

< 6 mois
Retour sur investissement

Coût du POC amorti dès la première panne évitée

+20%
Durée de vie outillage

Remplacement optimisé au moment opportun

99.2%
Disponibilité de ligne

Cadence de fabrication sécurisée

La problématique métier

Un arrêt imprévu sur une ligne de production coûte en moyenne entre 2 000 € et 15 000 € de l'heure en perte d'exploitation. Les PME industrielles disposent souvent d'équipements semi-connectés sans valoriser ces données pour prévenir les pannes.

L'approche & La solution CITUSIA

Mise en place d'un modèle d'apprentissage statistique léger analysant les cycles de chauffe, vibrations et historiques d'intervention. CITUSIA fournit aux chefs d'atelier un tableau de bord prédictif avec des scores de criticité pour intervenir avant la casse machine.

« Pour une PME industrielle, l'IA doit avoir un impact mesurable dès le premier mois sur le taux de rendement synthétique (TRS). Pas de théorie, juste de l'efficacité opérationnelle. »

Sébastien PRADET
CEO & Co-fondateur CITUSIA

Stack & Sécurité

Python & Scikit-learn
Séries temporelles
Tableau de bord Next.js
Hébergement sécurisé
Hébergement souverain France
Conformité stricte AI Act & RGPD

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