MAINTENANCE · ACTIFS

Maintenance prédictive : passer de l’alerte à la décision

Un signal devient utile lorsqu’il est relié à un actif, une criticité, un historique, une capacité d’intervention et une décision documentée.

Équipe conseil B‑AGILE9 min

Le fil de décision

Ce dossier suit 5 points de contrôle, de « Fiabiliser le référentiel » à « Mesurer l’effet ».

Systèmes à mettre en cohérence : OTILA GMAO · IoT / Machines · ERP · Stocks pièces · Mobilité · BI.
01

Fiabiliser le référentiel

Stabilisez l’identité, la localisation, la hiérarchie et l’historique des actifs avant d’interpréter leurs signaux.

  • Quelles données établissent « Fiabiliser le référentiel » ?
  • Qui arbitre lorsque « Fiabiliser le référentiel » révèle un écart ?
  • Quelle trace confirme le résultat de « Fiabiliser le référentiel » ?
02

Qualifier les signaux

Distinguez mesure brute, seuil, dérive, anomalie confirmée et faux positif avec leur horodatage et leur source.

  • Quelles données établissent « Qualifier les signaux » ?
  • Qui arbitre lorsque « Qualifier les signaux » révèle un écart ?
  • Quelle trace confirme le résultat de « Qualifier les signaux » ?
03

Évaluer la criticité

Croisez conséquence sécurité, production, qualité, coût et délai de réparation pour prioriser l’intervention.

  • Quelles données établissent « Évaluer la criticité » ?
  • Qui arbitre lorsque « Évaluer la criticité » révèle un écart ?
  • Quelle trace confirme le résultat de « Évaluer la criticité » ?
RéceptionMise en stockExécutionPreuve
04

Préparer l’intervention

Vérifiez compétence, pièce, outillage, consignation et fenêtre machine avant de transformer l’alerte en ordre.

  • Quelles données établissent « Préparer l’intervention » ?
  • Qui arbitre lorsque « Préparer l’intervention » révèle un écart ?
  • Quelle trace confirme le résultat de « Préparer l’intervention » ?
OTILA GMAOIoT / MachinesERPStocks piècesMobilitéBI
05

Mesurer l’effet

Comparez état avant/après, récidive, temps d’arrêt et coût complet pour savoir si la décision a produit l’effet attendu.

  • Quelles données établissent « Mesurer l’effet » ?
  • Qui arbitre lorsque « Mesurer l’effet » révèle un écart ?
  • Quelle trace confirme le résultat de « Mesurer l’effet » ?

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Sources & cadre de référence

Le périmètre doit être confronté aux définitions, événements et responsabilités de chaque système ci-dessous.

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PERSPECTIVE D’EXPERT

La maintenance devient prédictive quand le signal déclenche une décision préparée et vérifiable, pas lorsqu’un tableau affiche davantage d’alertes.

Questions fréquentes

Comment utiliser ces insights ?

Chaque insight structure la discussion. Le périmètre, les données et les responsabilités restent à contextualiser avec vos équipes.

Comment relier un sujet à mon SI ?

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Les contenus remplacent-ils un cadrage ?

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