Anticipez les pannes avant qu'elles n'arrivent
Les pannes imprévues vous coûtent des milliers d'euros en arrêts de production ? Avec notre automatisation Maintenance Prédictive IoT, analysez en temps réel les données de vos capteurs IoT grâce au machine learning. Détectez les anomalies avant qu'elles ne deviennent des pannes, planifiez la maintenance au moment optimal et réduisez drastiquement vos temps d'arrêt non planifiés.
Le problème
Vos équipements tombent en panne sans prévenir, paralysant votre production. La maintenance préventive systématique coûte cher et remplace des pièces encore fonctionnelles. La maintenance réactive est moins chère mais provoque des arrêts catastrophiques. Vous avez des capteurs IoT mais personne ne surveille vraiment les données en continu, et les anomalies passent inaperçues jusqu"à la catastrophe.
Comment ça fonctionne ?
Connexion aux capteurs IoT
N8N se connecte à vos capteurs industriels (température, vibration, pression, consommation électrique, acoustique) via API, MQTT, ou plateformes IoT (Azure IoT Hub, AWS IoT, ThingSpeak). Collecte de données en temps réel toutes les secondes, minutes ou heures selon la criticité.
Agrégation et normalisation
Les données brutes sont nettoyées, normalisées et agrégées. Calcul de métriques dérivées : tendances, moyennes glissantes, écarts-types, pics d'activité. Stockage dans une base de données temporelle pour analyse historique.
Analyse par machine learning
Des modèles d'IA (réseaux de neurones, arbres de décision, isolation forest) analysent les patterns : détection d'anomalies en comparant aux données historiques de fonctionnement normal, identification de signatures de défaillance (augmentation progressive de température, vibrations anormales, surconsommation électrique).
Prédiction des pannes
Le système calcule un score de santé (0-100) pour chaque équipement et prédit : probabilité de panne dans les prochaines 24h, 7 jours, 30 jours ; durée de vie résiduelle estimée (RUL - Remaining Useful Life) ; type de défaillance probable (roulement, moteur, courroie, etc.).
Alertes multi-niveaux
Selon la criticité : Niveau vert → Fonctionnement normal, Niveau jaune → Anomalie détectée, surveillance accrue (notification équipe maintenance), Niveau orange → Défaillance probable sous 7 jours (alerte SMS + email), Niveau rouge → Défaillance imminente sous 24h (appel téléphonique + arrêt préventif suggéré).
Planification automatique
Dès qu'une intervention est nécessaire, le système : crée automatiquement un ticket de maintenance dans votre GMAO/ERP avec diagnostic préliminaire ; suggère la fenêtre d'intervention optimale (creux de production) ; identifie les pièces de rechange nécessaires et vérifie leur disponibilité en stock.
Dashboard de supervision
Accédez à un tableau de bord en temps réel : vue d'ensemble de tous les équipements avec code couleur, graphiques d"évolution des paramètres critiques, historique des alertes et interventions, indicateurs de performance (MTBF, MTTR, disponibilité).
Amélioration continue
Chaque intervention réelle (panne confirmée ou fausse alerte) est enregistrée pour ré-entraîner les modèles. L'IA devient de plus en plus précise avec le temps, réduisant les fausses alertes et améliorant la prédiction.
Les bénéfices concrets
Cas d'usage idéaux
Industrie manufacturière
Surveillez lignes de production, robots, machines-outils et convoyeurs
Infrastructures critiques
Centrales électriques, stations d"épuration, datacenters
Transport & Logistique
Flottes de véhicules, équipements de manutention, ascenseurs
Agroalimentaire
Chambres froides, systèmes de pasteurisation, chaînes d'embouteillage
Énergie renouvelable
Éoliennes, panneaux solaires, turbines hydrauliques
Bâtiments intelligents
Systèmes CVC, ascenseurs, groupes électrogènes de secours
Cette automatisation fait partie de notre offre Gold
Seulement 119 CHF/mois pour réduire vos arrêts de 70% et économiser 30% sur la maintenance.