Problème
Construire des tableaux de bord production-ready qui consolident les données, sortent les anomalies, et permettent des décisions chiffrées.
- +Visibilité limitée : la dégradation des équipements ne se voit pas assez tôt.
- +Maintenance réactive : sans indicateurs d'alerte précoce, les arrêts non planifiés tombent.
- +Silos de données : les données équipement vivent dans des systèmes séparés, pas de benchmarking possible.
Approche
- +Analyse des temps d'inefficacité : suit et catégorise le temps non productif.
- +Tableau de bord de performance normalisée : compare le réel à la baseline.
- +Tendances capteurs : visualise 200+ capteurs pour détecter les dérives.
- +Causes racines d'alarmes : relie les événements d'inefficacité aux alarmes précises.
Livré
- +Tableaux de bord web interactifs avec drill-down.
- +Scripts Python ETL pour les mises à jour quotidiennes.
- +Calcul automatique de baseline pour le suivi de performance.
Résultat
- +Utilisation quotidienne par la direction pour décider.
- +Améliorations de procédures (la fréquence de nettoyage s'ajuste sur les données).
- +Maintenance proactive sur seuils capteurs au lieu d'intervalles fixes.
Où ça a tourné
- +Exploitation au quotidien : identifier les équipements en sous-performance.
- +Planning maintenance : prioriser sur les tendances.
- +Optimisation produit-équipement : repérer les recettes problématiques.
Stack
Tableaux de bord temps réel · Analytique capteurs · Pipelines ETL · Analyse de causes racines
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