Le contexte du projet :

Une société lyonnaise, experte en gestion de la performance énergétique par le froid, souhaitait renforcer son avantage concurrentiel.

Son objectif était double :

• réduire les coûts de maintenance liés aux pannes imprévues des machines,
• et optimiser les dépenses énergétiques de ses bâtiments, tout en visant l’obtention du label ISO pour accéder à des subventions.

L’objectifs :

L’objectif principal était de développer une solution basée sur le Machine Learning pour :

• anticiper et prévenir les pannes critiques,
• réduire les coûts opérationnels et prolonger la durée de vie des équipements,
• optimiser la consommation énergétique des bâtiments (occupation, météo, réglages manuels).

Durée de mission :

• Accompagnement sur plusieurs mois, incluant conception de la solution, développement des algorithmes et transfert de compétences aux équipes internes.

Mise en œuvre :

Agaetis a déployé une approche Data & IA centrée sur la valeur métier :

• Diagnostic et cadrage : clarification des possibilités offertes par l’exploitation des données industrielles existantes.
• Développement d’algorithmes prédictifs : mise en place de modèles avancés pour anticiper les pannes et détecter les anomalies.
• Optimisation énergétique : création d’outils exploitant les données d’occupation, de météo et de réglages manuels pour réduire la consommation.
• Transfert de compétences : accompagnement des équipes internes pour assurer l’exploitation et l’évolution des modèles IA.

Résultats obtenus :

• Réduction des pannes imprévues : baisse de 20 % des incidents critiques.
• Optimisation énergétique : diminution significative des dépenses grâce à une meilleure gestion des ressources.
• Durée de vie prolongée : amélioration de la maintenance préventive et meilleure réactivité des machines.
• Montée en maturité Data/IA : intégration d’algorithmes prédictifs dans les processus opérationnels.

Facteurs clés de succès :

• Expertise d’Agaetis en Machine Learning appliqué à l’industrie.
• Association de la data science avec la connaissance métier du client.
• Mise en place d’un dispositif de formation et transfert de compétences.
• Approche pragmatique et orientée résultats.

Et vous ?

Vous vous interrogez sur :

• l’utilisation du Machine Learning pour réduire vos coûts de maintenance,
• l’optimisation de vos consommations énergétiques,
• ou la mise en place de solutions d’anomaly detection adaptées à vos environnements industriels ?

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