Réduisez les temps d'arrêt non planifiés grâce à l'analytique automatisée et facilitée par l'IA, qui rassemble les données des capteurs, de l'IoT et des équipements pour des décisions de maintenance plus rapides et plus intelligentes.
Les industriels investissent massivement pour maintenir la productivité des ressources et réduire les temps d'arrêt. La maintenance prédictive peut réduire les coûts de maintenance de 40 % et les temps d'arrêt non planifiés de 50 % (Sockeye). Cependant, de nombreux programmes s'appuient sur une plateforme IoT rigide et des données déconnectées, ce qui rend difficile la détection précoce des défaillances. Alteryx One unifie les données des capteurs, les journaux des machines et les dossiers de maintenance au sein d'un workflow unique, afin que les ingénieurs puissent identifier plus rapidement les signes d'alerte, prévenir les pannes d'équipement et améliorer la fiabilité des chaînes de production.
Les données relatives aux équipements, aux capteurs et à la maintenance sont stockées dans des silos, ce qui ralentit l'analyse et empêche un suivi précis des performances.
Les données de capteurs incomplètes ou retardées réduisent la précision et rendent les prévisions de défaillance incohérentes.
Les équipes s'appuient sur des feuilles de calcul et des hypothèses historiques pour identifier les besoins de maintenance.
Le manque de traçabilité entre les journaux et les données IoT crée un sentiment d'incertitude dans les prévisions de défaillance pilotées par l'IA.
Les équipes de maintenance et d'ingénierie utilisent des seuils différents, ce qui rend les comparaisons entre sites de production peu fiables.
Alteryx One unifie les données des capteurs, les journaux des machines, les entrées ERP et les dossiers de maintenance en un workflow unique et automatisé. Les ingénieurs peuvent analyser les tendances de performance, identifier les signes d'alerte précoce et prédire les pannes d'équipement, le tout sans codage. Les fonctions de gouvernance permettent de garantir la traçabilité et la validation de chaque prédiction. Les équipes collaborent entre les opérations et la maintenance pour réduire les temps d'arrêt, optimiser la planification des services et accroître la productivité.
Accès intégré aux données
Connecte les systèmes IoT, ERP et de maintenance au sein d'un environnement analytique unique et géré.
Workflows automatisés
Nettoie et mélange les données pour une analyse cohérente pour les lignes de production, les ressources et les usines.
Analytique avancée et IA
Applique des modèles prédictifs pour détecter les schémas de défaillance et optimiser la planification de la maintenance.
Gouvernance
Retrace le lignage des données et suit les hypothèses pour des insights fiables et vérifiables sur la maintenance.
Cycles de planification de la maintenance plus courts sur l'ensemble des lignes de production
Réduction des temps d'arrêt non planifiés et des réparations d'urgence
Standardisation du reporting pour la performance et la fiabilité des ressources
Données gérées qui améliorent la collaboration entre la maintenance et les opérations
300
capteurs télémétriques dans chaque voiture de course génèrent 100 000 paramètres de données
« L'écart entre la victoire et la défaite l'année dernière, c'était 2 % des points. Sans des partenaires comme Alteryx, qui nous ont aidés à relever la barre dans de nombreux domaines tels que la fiabilité, cela n'aurait jamais été possible. »
Dan Keyworth, Director of Business Technology
McLaren Racing
Unifie les données des capteurs, machine et de maintenance pour obtenir un aperçu complet des performances des équipements.
Construit des modèles de défaillance assistés par l'IA qui prévoient les temps d'arrêt et optimisent les délais d'intervention.
Automatise les tâches répétitives de préparation et de surveillance des données pour un suivi continu des performances.
Intègre l'auditabilité dans les modèles prédictifs afin que les intervenants puissent valider chaque hypothèse.
Permet aux ingénieurs, aux opérateurs et aux équipes data de partager des workflows dans l'ensemble des usines, ce qui permet d'étendre la maintenance prédictive à l'ensemble de l'entreprise.
