Dans ce white paper de 6 pages écrit en français par Seco, la société tente de répondre à trois questions qui se posent naturellement lorsqu’une entreprise envisage de passer à la maintenance prédictive :

• Comment savoir quand une machine a besoin d'entretien sans détection de pannes réelles ?

• La surveillance prédictive est-elle difficile à mettre en place ?

• La maintenance prédictive signifie-t-elle une surveillance continue par un ingénieur lors de l'apprentissage du système, et une surveillance supplémentaire une fois la mise en œuvre effectuée ?

Une partie des réponses à ces trois questions consiste à travailler avec l’environnement Clea de Seco, une solution d'intelligence artificielle (IA) prédictive qui peut être déployée en périphérie de réseau (edge) ou bien dans le cloud. Bien qu'une telle solution de maintenance avec de l’IA implique des coûts initiaux, une fois mise en place, elle constitue par la suite un avantage notoire en matière de rentabilité.

Dans ce cadre, le document décrypte comment l’environnement Clea, avec l’aide d’algorithmes d’intelligence artificielle, aide à la mise en place de véritables programmes de maintenance prédictive avec à la clé une planification intelligente des interventions.