Un opérateur de mobilité électrique découvrait souvent les pannes de bornes de recharge par les réclamations des usagers plutôt qu'en amont.
🔎 Le constat
Les données de supervision existaient mais n'étaient pas croisées avec l'historique d'incidents, rendant toute anticipation impossible.
⚙️ La solution mise en place
Un modèle prédictif croise les signaux techniques (température, cycles de charge, erreurs récurrentes) pour identifier les bornes à risque avant la panne.
📈 Le résultat
Les interventions sont désormais planifiées avant l'incident, réduisant le taux d'indisponibilité perçu par les usagers et le coût des interventions d'urgence.
La maintenance prédictive change surtout une chose : le moment où l'on apprend qu'il y a un problème.