Vos machines alertent.Avant de tomber en panne.72 heures d'avance.
MaintainIQ analyse en continu vibrations, temperature et courant electrique de vos équipements. L'IA prédit les defaillances avant qu'elles coutent et planifié la maintenance automatiquement.
- avant la panne
- 72h
- coûts maintenance
- −40%
- ROI trimestre 1
- 3x
- installation capteurs
- 2h
Ordres de grandeur visés par l'installation ; ils sont mesurés chez vous pendant l'audit, sur vos volumes.
Tout est automatisé, rien à gérer.
Analyse multi-capteurs
Vibrations, temperature, courant electrique et ultrasons analyses en continu. Précision de 0.001g. Détection de dérive avant le seuil critique.
Prediction de defaillance
L'IA calcule un score de sante pour chaque machine et estime la fenêtre de defaillance a plus ou moins 6 heures. Alertes escaladees automatiquement.
Ordres de travail automatiques
Des la détection d'anomalie, MaintainIQ génère un ordre de travail, vérifie le stock de pièces et notifie le technicien disponible. Zéro friction.
En place en quelques jours, pas en quelques mois.
- 01
Installation des capteurs IoT
Fixez les capteurs sur vos machines en 2 heures. Installation guidee, aucune compétence en électronique requise. Prise en charge immédiate.
- 02
Analyse IA et scoring
MaintainIQ analyse les signaux en temps réel, détecte les anomalies et calcule un score de sante de 0 a 100 pour chaque équipement.
- 03
Alerte et ordre de travail
72 heures avant la defaillance estimee, votre équipe reçoit une alerte avec le diagnostic, la pièce recommandee et le technicien a contacter.
Le pipeline derrière cette offre.
Kafka
Flink
PostgreSQL
PyTorch
n8n
Slack
SMSNous branchons l'agent sur les outils que vous avez déjà.
Python
ScikitLearn
Apachekafka
Pagerduty
Groq
Vous n'avez rien à apprendre : nous configurons et opérons ces connexions pour vous.
Une panne non prévue, c'est une journee de chiffre d'affaires.
Mardi 6h12. Le compresseur A-12 cale, un sifflement d'air, puis le silence. La ligne 3 s'arrête. Les opérateurs se regardent. Le chef d'atelier appelle le directeur industriel, qui repondait justement a un mail d'un de vos meilleurs clients sur un retard de livraison. La pièce n'est pas en stock, le technicien constructeur n'est pas dispo avant 36h, et la pénalité contractuelle vient de declencher. Ce que personne n'osera dire en COMEX : la machine grincait depuis trois semaines. Tout le monde l'avait entendu. Personne n'a su quand intervenir.
McKinsey a mesure que la maintenance réactive coute en moyenne 30 a 50% plus cher que la maintenance prédictive sur le cycle de vie d'un équipement industriel, et que chaque heure de panne non planifiée coute entre 50 000 et 250 000 dollars dans l'industrie lourde. Le marche mondial du prédictive maintenance, évalue a 8.6 milliards en 2024 par MarketsandMarkets, atteindra 47 milliards en 2030, taux de croissance de 28% par an. Vos concurrents allemands ont déjà franchi le pas.
Wikolabs installe des systèmes IA bâtis sur des modèles open source, chez vous, payés une fois. Pas de boîte noire : vos données, vos prompts et votre historique restent dans votre infrastructure. Nous chiffrons au forfait ou en régie, jamais au ticket ni au token, et nous disons avant signature ce qui marche et ce qui ne marche pas encore.
Concretement : 2 heures pour installer les capteurs sur vos machines critiques, 24h pour calibrer le modèle sur votre signature vibratoire. À partir du jour 3, chaque équipement porte un score de sante de 0 a 100, et 72 heures avant une defaillance estimee, votre responsable maintenance reçoit une alerte avec diagnostic + pièce recommandee + technicien dispo. Résultat documente sur nos clients : −40% sur les coûts de maintenance, 3x le ROI des le premier trimestre.
Anticipez les pannes 7 à 30 jours à l'avance et éliminez les arrêts non planifiés
Une panne non planifiée dans une ligne de production coûte en moyenne 260 000 € de l'heure en pertes de production, réparations d'urgence et pénalités client. La maintenance préventive planifiée gaspille des ressources sur des équipements qui n'en ont pas besoin. La maintenance prédictive par IA analyse en continu les signatures de vibration, température et consommation électrique de vos équipements pour détecter les prémices de défaillance avant qu'elles se produisent.
La maintenance corrective coûte 3 à 5 fois plus cher que la maintenance préventive. La maintenance préventive remplace des pièces encore saines. Sans prédiction, les arrêts non planifiés perturbent la production, les délais client et la sécurité des équipes. Et les techniciens passent du temps sur des inspections manuelles répétitives.
Des capteurs de vibration, température et courant sont connectés aux équipements critiques. Les données sont collectées en continu via le pipeline IoT et analysées par des modèles ML (isolation forest, LSTM, XGBoost) entraînés à reconnaître les signatures précurseurs de pannes spécifiques à vos machines. Une alerte est générée 7 à 30 jours avant la défaillance prédite, avec le type de défaut probable et l'urgence recommandée.
Comment nous déployons
- 01Identification des équipements critiques
Analyse du criticité de chaque équipement (impact production, coût de remplacement, MTBF historique). Priorisation des capteurs à déployer.
- 02Déploiement capteurs & pipeline IoT
Installation de capteurs vibratoires, thermiques et électriques. Connexion au pipeline IoT temps réel via MQTT ou protocole propriétaire.
- 03Entraînement des modèles prédictifs
Utilisation des données historiques de pannes pour entraîner des modèles de détection d'anomalies et de prédiction de RUL (Remaining Useful Life).
- 04Alertes & intégration GMAO
Génération d'alertes prédictives avec type de défaut, urgence et intervention recommandée. Intégration avec votre GMAO (SAP PM, Maximo, Fiix).
Bénéfices concrets
Les modèles détectent les signatures précurseurs bien avant la défaillance. Votre équipe maintenance planifie en avance.
Avec des alertes anticipées, les arrêts d'urgence deviennent des arrêts planifiés. La production n'est plus perturbée.
Moins de remplacement de pièces saines, moins d'urgences coûteuses, optimisation des stocks de pièces détachées.
Questions fréquentes
Sur quels types d'équipements la maintenance prédictive est-elle efficace ?
Combien de données historiques de pannes sont nécessaires ?
La solution s'intègre-t-elle avec notre GMAO ?
La précision de prédiction est-elle garantie ?
Vos machines sous surveillance des aujourd'hui
Installation capteurs en 2 heures. Premiers scores de sante sous 24 heures. 14 jours d'essai gratuits.