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Sitegeek.fr > WEB & SOCIÉTÉ > Monde Numérique > Le Big Data et la maintenance prédictive : Révolutionner l’industrie en 2024
Monde Numérique

Le Big Data et la maintenance prédictive : Révolutionner l’industrie en 2024

Par
Gwen
Publié 29 juillet 2024
3 commentaires
4 min
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Le Big Data transforme la manière dont les entreprises gèrent la maintenance de leurs équipements. Grâce à l’analyse prédictive, il est désormais possible de prévoir et prévenir les pannes, optimisant ainsi la durée de vie et l’efficacité des machines. Découvrez comment le Big Data révolutionne la maintenance industrielle.

Sommaire
    • Points clés :
  • Maintenance corrective versus maintenance préventive
  • La maintenance prédictive grâce au Big Data
  • Saagie, le Big Data made in France
  • Les autres applications du Big Data

Points clés :

  1. Maintenance corrective vs préventive
    • Description : La maintenance corrective répare après une panne, tandis que la préventive remplace les composants avant la panne, souvent sans précision.
  2. Maintenance prédictive grâce au Big Data
    • Description : Analyse massive de données pour anticiper les pannes avec précision, réduisant les temps d’arrêt et les coûts.
  3. Saagie : Le Big Data à la française
    • Description : Startup française innovante dans le Big Data, appliquant ces technologies à la maintenance prédictive.
  4. Applications variées du Big Data
    • Description : Au-delà de la maintenance, le Big Data s’applique à la prédiction des comportements, la recherche scientifique, et l’immobilier.

Maintenance corrective versus maintenance préventive

S’il y a bien un domaine que le Big Data est en train de révolutionner, c’est celui de la maintenance. Dans le temps, on attendait qu’une panne survienne pour intervenir afin de la réparer. C’est ce qu’on appelle la maintenance corrective.

D’autres, en revanche préfèrent pratiquer la maintenance préventive, c’est-à-dire qu’ils vont renouveler leurs machines avant que la panne survienne. Le gros inconvénient d’une telle pratique est, si elle est mal planifiée, le risque de perdre en longévité.

Lire aussi :  Harlem shake : l'émergence d'un phénomène viral et culturel

La maintenance prédictive grâce au Big Data

Grâce au Big Data, il est maintenant possible d’interconnecter une quantité astronomique de données collectées auprès des différents acteurs d’un domaine. En matière de maintenance, ceci permet de prévoir avec précision les différentes pannes qui peuvent survenir et d’y remédier avant qu’elles arrivent, sans pour autant réduire la durée de vie d’un appareil. C’est ce qu’on appelle la maintenance prédictive. Elle se rapproche de la maintenance préventive tout en étant beaucoup plus précise. Une révolution, nous vous disions.

Saagie, le Big Data made in France

Alors qu’en matière de technologie, nous, les Français, avons toujours un peu de retard sur nos homologues d’outre-Atlantique, cette affirmation ne s’avère pas du tout correcte au regard du Big Data. En effet, la start-up française Saagie se démarque largement dans le domaine du Big Data et de la maintenance prédictive.

Ayant réussi à lever plus de 4 millions d’euros en 2016 dans le but de démocratiser le Big Data, l’entreprise a beaucoup fait parler d’elle, et en bien. En seulement 4 ans d’existence, le héron japonais – Saagie signifie “héron” en japonais – s’apprête à se lancer sur le marché américain et espère compter plus de 70 collaborateurs d’ici la fin de l’année. Enfin un succès Made in France.

Les autres applications du Big Data

Notons tout de même que le Big Data ne se limite pas à la maintenance prédictive. En effet, un tel outil offre des opportunité incroyablement vastes, certaines restant encore probablement insoupçonnées à l’heure actuelle. Citons, entres autres, la prédiction des comportements, la recherche scientifique, le monde de l’immobilier et bien d’autres encore.

Lire aussi :  La cybercriminalité en France : statistiques et tendances 2024

Gwen

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Rédacteur augmenté et expert IT, je mets la tech à votre portée. Fort de 20 ans d’expérience dans l’ingénierie système, je décortique l’univers high-tech avec précision et passion. Produits connectés, domotique, gadgets du quotidien : je teste, j’analyse, je conseille. Mes contenus sont conçus pour être clairs, utiles et accessibles à tous, afin de vous aider à faire les bons choix dans un monde numérique en perpétuelle évolution.
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3 commentaires
  • Arnaud dit :
    16 mai 2024 à 13 h 04 min

    Bonjour. Dans un paysage informatique en constante évolution, l’innovation est la clé de la survie. Grâce à des outils de collecte et d’analyse avancés, les entreprises peuvent désormais exploiter les vastes quantités de données générées par leurs systèmes informatiques. Ces données, une fois traitées par des algorithmes sophistiqués, fournissent des informations précieuses sur l’état de santé de l’infrastructure IT. L’utilisation du Big Data pour la maintenance prédictive est une révolutionnaire qui transforme la maintenance informatique (https://www.univirtual.ch/fr/business-core/virtualisation-telecommunication) en un processus préventif et proactif. L infogérance univirtual devient le pilier sur lequel repose cette nouvelle approche de maintenance. En conclusion, l’intégration du Big Data dans la maintenance prédictive marque une nouvelle ère dans la gestion informatique. C’est un changement de paradigme, où les données deviennent le carburant qui alimente la prévoyance et la prévention. En embrassant cette évolution, les entreprises peuvent transformer les défis de la maintenance informatique univirtual en opportunités de croissance et d’innovation.

    Répondre
  • KALFANE dit :
    20 juin 2017 à 9 h 52 min

    Bonjour
    Remarque amicale c’est la Maintenance previsionnelle et non prédictive ! Mauvaise traduction de l’anglais predictive Maintenance.
    NF EN 13306

    Répondre
    • Gwen dit :
      22 juin 2017 à 8 h 34 min

      ah merci, en effet vous avez raison. Par contre on m’a signalé par email que l’usage “megadonnées était recommandé au lieu du Big Data et pour cela j’ai tout de même du mal”. Qu’en dites-vous ?

      Répondre

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