IBM PMQ est une solution d’analyse de données utilisant les possibilités du big data afin de prévoir des défaillances de machines ou des problèmes au niveau du procédé de fabrication.

Comment prévoir une panne machine afin d’anticiper sa réparation ?

La mise en oeuvre de la solution IBM PMQ comporte quatre étapes :

• Identifier les défaillances que l’on veut prévoir dans le temps,
• Analyser l’historique des machines et de leur environnement afin de détecter des corrélations entre les défauts et un certain nombre de paramètres et mesures en provenance des machines et de leur environnement,
• Créer des règles métier à partir des paramètres identifiés comme ayant une influence sur l’apparition du défaut. Le logiciel va par exemple détecter que si la température du moteur est supérieure à 50 °C et que la pression au refoulement de la pompe est inférieur à 2 bars alors j’ai une probabilité de 60 % d’avoir un défaut de la pompe dans les deux semaines qui suivent.
• Alimenter les règles à l’aide de valeurs collectées en temps réel et restituer les résultats sous la forme de tableaux de bords avancés.

ENNOVIA propose un accompagnement pour la réalisation d’études de faisabilité et de POC (Proof Of Concept) pour la mise en oeuvre de la solution et l’évaluation des bénéfices attendus.

Une fois le concept validé , nos équipes s’occuperont de la solution, son hébergement et sa maintenance. IBM PMQ peut également être couplé à IBM maximo afin de lancer des actions préventives de maintenance avant que la panne ne survienne.