Vos machines alertent.Avant de tomber en panne.72 heures d'avance.
MaintainIQ analyse en continu vibrations, temperature et courant electrique de vos equipements. L'IA predit les defaillances avant qu'elles coutent et planifie la maintenance automatiquement.
Fonctionnalites
Tout automatise, rien a gerer
Comment ca marche
En place en 10 minutes
Installation des capteurs IoT
Fixez les capteurs sur vos machines en 2 heures. Installation guidee, aucune competence en electronique requise. Prise en charge immediate.
Analyse IA et scoring
MaintainIQ analyse les signaux en temps reel, detecte les anomalies et calcule un score de sante de 0 a 100 pour chaque equipement.
Alerte et ordre de travail
72 heures avant la defaillance estimee, votre equipe recoit une alerte avec le diagnostic, la piece recommandee et le technicien a contacter.
Outils integres
On opere votre stack, vous n'avez rien a apprendre
Python
ScikitLearn
Apachekafka
Pagerduty
GroqVous n'avez pas a apprendre ces outils — on les opere pour vous. Vous payez l'abonnement, c'est dans votre Slack demain matin.
Pourquoi maintenant
Une panne non prevue, 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'arrete. Les operateurs 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 piece n'est pas en stock, le technicien constructeur n'est pas dispo avant 36h, et la penalite 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 reactive coute en moyenne 30 a 50% plus cher que la maintenance predictive sur le cycle de vie d'un equipement industriel, et que chaque heure de panne non planifiee coute entre 50 000 et 250 000 dollars dans l'industrie lourde. Le marche mondial du predictive maintenance, evalue a 8.6 milliards en 2024 par MarketsandMarkets, atteindra 47 milliards en 2030 — taux de croissance de 28% par an. Vos concurrents allemands ont deja franchi le pas.
Wikolabs construit des agents IA en production depuis 2023 pour des scale-ups B2B, family offices et fintechs reglementees. Nous avons brule nos doigts sur les memes problemes que vous : pipelines qui hallucinent, briefs ignores, dashboards desertes. MaintainIQ est ce que nous avons construit pour nos propres clients exigeants avant de le proposer au marche.
Concretement : 2 heures pour installer les capteurs sur vos machines critiques, 24h pour calibrer le modele sur votre signature vibratoire. A partir du jour 3, chaque equipement porte un score de sante de 0 a 100, et 72 heures avant une defaillance estimee, votre responsable maintenance recoit une alerte avec diagnostic + piece recommandee + technicien dispo. Resultat documente sur nos clients : −40% sur les couts de maintenance, 3x le ROI des le premier trimestre.
IoT & IA Embarquée
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 on déploie
Identification des équipements critiques
Analyse du criticité de chaque équipement (impact production, coût de remplacement, MTBF historique). Priorisation des capteurs à déployer.
Déploiement capteurs & pipeline IoT
Installation de capteurs vibratoires, thermiques et électriques. Connexion au pipeline IoT temps réel via MQTT ou protocole propriétaire.
Entraînement 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).
Alertes & intégration GMAO
Génération d'alertes prédictives avec type de défaut, urgence et intervention recommandée. Intégration avec votre GMAO (SAP PM, Maximo, Fiix).
Bénéfices concrets
Pannes anticipées 7 à 30 jours avant
Les modèles détectent les signatures précurseurs bien avant la défaillance. Votre équipe maintenance planifie en avance.
Arrêts non planifiés réduits de 70 %
Avec des alertes anticipées, les arrêts d'urgence deviennent des arrêts planifiés. La production n'est plus perturbée.
Coûts de maintenance -35 %
Moins de remplacement de pièces saines, moins d'urgences coûteuses, optimisation des stocks de pièces détachées.
Questions fréquentes
Demarrer
Vos machines sous surveillance des aujourd'hui
Installation capteurs en 2 heures. Premiers scores de sante sous 24 heures. 14 jours d'essai gratuits.