Hina & Cortus

Cas concret : automatisation de la maintenance prédictive dans la mobilité

Un opérateur de flotte de véhicules gérait sa maintenance de façon principalement curative, avec des immobilisations coûteuses et imprévisibles. 🔎 Le constat Les données de…

Un opérateur de flotte de véhicules gérait sa maintenance de façon principalement curative, avec des immobilisations coûteuses et imprévisibles.

🔎 Le constat

Les données de capteurs embarqués existaient mais n'étaient jamais croisées avec l'historique des pannes pour anticiper les défaillances.

⚙️ La solution mise en place

Un modèle prédictif identifie les signaux faibles annonciateurs de panne à partir des données télématiques, déclenchant une alerte de maintenance préventive.

📈 Le résultat

Les immobilisations non planifiées ont diminué, et la planification des ateliers de maintenance est devenue plus prévisible.

Ce cas rappelle un principe transversal à tous les secteurs équipés de capteurs : la donnée de maintenance a de la valeur uniquement si elle est croisée avec l'historique des incidents réels.