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Redéfinir la gestion de l'infrastructure numérique

Le Centre de temps productif s’établit comme un outil indispensable par lequel Develon peut avoir un panorama visuel complet des systèmes critiques et des services des machines.

Fondamentalement, le Centre de temps productif sert de plate-forme centralisée pour surveiller l’état et la disponibilité de divers éléments numériques. En regroupant des données depuis des sources variées, la société peut se faire une idée des performances des systèmes, identifier d’éventuels problèmes et y répondre rapidement.

Penchons-nous sur les caractéristiques majeures, les avantages et les fonctionnalités du Centre de temps productif. De sa capacité à détecter des anomalies et prédire des pannes potentielles jusqu’à sa mise en avant de la collaboration entre les équipes, ce tableau de bord vise à redéfinir la façon dont les entreprises assurent la fiabilité et la disponibilité de leur infrastructure numérique.

Nos objectifs

Objectif principal:: Le Centre cherche en priorité à optimiser le temps productif des machines, en s’assurant de leur efficacité opérationnelle.

Approche pro-active:: Le Centre de temps productif vise à passer d’une approche réactive, pour résoudre les problèmes une fois qu'ils sont apparus, à une stratégie pro-active. Il s’agit alors d’anticiper les problèmes potentiels pour éviter d’immobiliser les machines.

Mise en pratique d'innovations:: Le Centre de temps productif incorpore de façon active de nouvelles technologies et procédures dans ses opérations. Cette foi dans l’innovation est essentielle pour faire progresser en continu le temps productif des machines.

Mettre l’accent sur les analyses des Big Data

Codes de défaut

La surveillance régulière des codes nous aide à effectuer les entretiens préventifs pour éviter des pannes potentielles.

Analyses d'huile

L’examen des données des analyses d’huile nous informe sur l’état des lubrifiants et nous aide à identifier les problèmes potentiels et à optimiser les calendriers d’entretien.

Surveillance des entretiens

L’analyse des données d’entretien permet de suivre l’état des machines, en s’assurant que l’entretien courant est réalisé selon le calendrier prévu pour éviter des pannes inattendues.

Mesure de la charge des composants

Les analyses des Big Data incluent les mesures des charges et des vibrations imposées aux composants. Ces données nous aident à comprendre les points de contrainte et les défaillances potentielles, pour pouvoir intervenir de façon pro-active.

Anciennes données sur les défaillances

L’étude des données historiques sur les défaillances des machines facilite l’identification de schémas et de causes fondamentales et nous aide à adopter des stratégies pour éviter la répétition de ces problèmes.

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