La maintenance predictive par IA
Un changement fondamental : l IA analyse en continu 700+ variables pour detecter les derives 2 a 72h avant la panne.
| Type | Methode | Limite |
|---|---|---|
| Corrective | Apres panne | Arrets non planifies |
| Preventive | Intervalles fixes | Sur-maintenance |
| Predictive IA | Modeles ML | Donnees structurees |
AFNOR NF E60-182 : TRS = Disponibilite x Performance x Qualite. ISO 22400-2 = OEE.
Industriels francais
TRS temps reel repandu, predictif emergent. 70% projets IA stagnent au pilote. Donnees processus revelent 60% modes de defaillance invisibles aux capteurs.
Quatre cas d usage
1. Predictive
Alertes 2-72h avant defaillance.
2. Qualite
10 parametres critiques / 700+, rebut -30 a -80%.
3. Energie
ROI 5-15%.
4. TRS
Causes racines multi-variables.
TRS = carburant ML
| Critere | Capteurs | TRS |
|---|---|---|
| Preparation | 6-12 mois | Deja pret |
| 1ere prediction | 12+ mois | 4 semaines |
Integration native TeepTrak + Jemba.
Guide complet PDF (20 pages)
Maturite 5 niveaux, plan 90 jours, Build vs Buy, 7 FAQ.
ROI verifie
| Indicateur | Resultat | Contexte |
|---|---|---|
| TRS | 42 a 75% | Hutchinson, 40 sites |
| TRS | 62 a 80% | Nutriset, SMED -40% |
| Valeur | ~230k EUR/an | Rang 1 auto |
| ROI | 3-12 mois | 450+ usines |
Build vs Buy
| Cloud | Jemba | |
|---|---|---|
| Delai | 6-18 mois | 4 sem. |
| Data scientist | Oui | Non |
| Cout 3 ans | 500k-2M | SaaS |
Plan 90 jours
S1-2 : Diagnostic. S3-6 : Pilote. S7-10 : Validation. S11-13 : Extension.
Essai gratuit 60 jours
FAQ
Maintenance predictive IA ?
ML sur donnees production pour detecter defaillances.
Data scientist ?
Non requis.
Delai ?
4 semaines avec TRS.
ROI ?
3-12 mois.
Demarrer ?
Essai 60 jours gratuit.
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