Comment l'IA a transformé la maintenance prédictive chez Microlide ?
A propos de Microlide:
Contexte et enjeux :
Microlide conçoit des solutions de supervision et de traçabilité pour les secteurs de la restauration, de la santé et de l’agroalimentaire.
Dans un contexte d’innovation produit, l’entreprise souhaitait intégrer l’intelligence artificielle dans ses boîtiers de contrôle de température afin :
d’anticiper les dérives de fonctionnement,
de réduire les fausses alertes,
d’améliorer la fiabilité des équipements,
de préparer l’intégration IA dans ses futurs produits.
Les actions mises en œuvre :
L’accompagnement s’est structuré autour d’un parcours progressif visant à intégrer l’intelligence artificielle dans les équipements de supervision de Microlide.
Nous avons d’abord réalisé un cadrage technique avec les équipes afin d’analyser les données disponibles, comprendre les cycles de fonctionnement des équipements et identifier les premiers cas d’usage prioritaires.
Dans un second temps, les équipes ont été accompagnées dans la structuration, le nettoyage et l’exploitation des données afin de préparer l’environnement de travail nécessaire à l’entraînement des premiers modèles prédictifs.
Enfin, un prototype de maintenance prédictive a été testé puis ajusté pour permettre la détection anticipée des dérives de température l’amélioration des seuils d’alerte.
Les résultats obtenus :
Suite au travail mené avec les équipes Microlide, plusieurs actions concrètes ont permis de transformer un sujet de maintenance prédictive en premier cas d’usage IA directement exploitable.
Détection anticipée des dérives thermiques
L’algorithme apprend les cycles normaux de fonctionnement puis identifie automatiquement les écarts anormaux avant qu’ils ne deviennent critiques.Réduction des fausses alertes
Les seuils d’alerte sont recalculés de manière plus réaliste en tenant compte du comportement réel des équipements.Définition de seuils intelligents et dynamiques
Contrairement à des seuils fixes, l’approche IA permet une adaptation plus fine à chaque appareil surveillé.Montée en compétence rapide des équipes
Les équipes ont renforcé leur maîtrise des bases de l’IA appliquée à la maintenance et à l’analyse de données industrielles.- Première mise en production en moins de 6 mois
Le projet a permis d’aboutir rapidement à une première phase opérationnelle exploitable.
Nos clients témoignent :
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