# Maintenance prédictive d'équipements industriels | aprestIA > Maintenance prédictive : repérez la dérive d'une machine avant la panne, grâce à vos capteurs et à votre GMAO. De 5 500 à 11 000 € HT. Chiffrez le projet. Source : https://aprestia.fr/services/maintenance-predictive-equipements [Accueil](https://aprestia.fr/) / [Services](https://aprestia.fr/services) / Data, analyse & prédictif Construire Data, analyse & prédictif # Maintenance prédictive : anticiper les pannes sur vos équipements clés Intervenez sur la machine qui dérive avant qu'elle ne s'arrête en pleine production. - Data, analyse & prédictif - 5 500 – 11 000 € HT - Réalisation : 10 à 20 jours - Délai : 8 à 14 semaines - Forfait Maintenance prédictive des équipements En résumé Pilier Construire Catégorie Data, analyse & prédictif Réalisation 10 à 20 jours Délai 8 à 14 semaines Modèle Forfait 5 500 – 11 000 € HT prix affiché, devis ferme après le diagnostic Préavis — délai d'alerte avant panne et fausses alertes par mois, mesurés sur vos pannes passées [Identifiez vos machines critiques](https://aprestia.fr/contact?intent=devis&service=maintenance-predictive-equipements) [Réserver le diagnostic offert](https://aprestia.fr/contact) 45 minutes en visio, offertes, pour vérifier que ce service répond à votre situation. 01 ## Ce que fait ce service Le périmètre, en clair. La maintenance prédictive surveille l'état réel de vos machines (vibrations, températures, courants, cycles) pour détecter une dérive avant qu'elle ne provoque l'arrêt. aprestIA relie les données de vos capteurs, de votre automate ou de votre GMAO, apprend à quoi ressemble un fonctionnement normal pour chaque équipement, puis alerte le service maintenance quand le comportement s'écarte. Le responsable décide de l'intervention et du moment, en tenant compte du planning de production. Vous passez d'un entretien au calendrier à un entretien guidé par l'état de l'équipement. Un roulement ne casse pas d'un coup : il chauffe, vibre davantage, puis lâche au pire moment. La maintenance prédictive consiste à écouter ces signes avant-coureurs. Selon vos équipements, les données viennent de capteurs de vibration, de température ou de courant, de l'automate, ou simplement des heures de fonctionnement et de l'historique de pannes noté dans la GMAO. Deux situations se présentent. Si vous avez beaucoup de pannes documentées, nous entraînons un modèle à les reconnaître. Si vous en avez peu, ce qui est heureusement fréquent, nous apprenons le comportement normal et signalons les écarts. Dans les deux cas, nous mesurons sur vos pannes passées le préavis obtenu, la part des pannes anticipées (rappel) et le nombre de fausses alertes par mois, que l'équipe doit pouvoir absorber. Ce n'est pas un système infaillible : certaines pannes brutales ne préviennent pas. Il ne remplace ni les contrôles réglementaires, ni l'avis du technicien, ni les consignes du constructeur. Le résultat se lit comme une aide à la planification : le responsable maintenance choisit d'intervenir, de surveiller ou d'attendre. Un périmètre pilote de quelques machines critiques est conseillé avant d'étendre à l'atelier. 02 ## Méthodologie 10 à 20 jours · 8 à 14 semaines 01 ### Étape 1 – Choix des équipements (2 jours) analyse des arrêts et de leur coût pour retenir les machines critiques, puis inventaire des signaux et capteurs déjà disponibles. 02 ### Étape 2 – Collecte des données (3 jours) raccordement aux capteurs, à l'automate et à la GMAO, synchronisation des horodatages et des relevés. 03 ### Étape 3 – Comportement normal (3 jours) construction du profil de fonctionnement par machine et par régime de production, avec repérage des pannes passées. 04 ### Étape 4 – Modèle d'alerte (3 jours) réglage des seuils, test sur les pannes passées, mesure du préavis, du rappel et des fausses alertes mensuelles. 05 ### Étape 5 – Alertes et tableau (2 jours) notification au responsable maintenance, courbes explicatives et création automatique d'un bon de travail GMAO. 06 ### Étape 6 – Exploitation (1 jour) formation des techniciens et procédure de revue mensuelle des alertes. 03 ## Points forts Ce qui distingue cette prestation. - Nous partons des pannes qui coûtent le plus cher en arrêt de production, et non des machines les plus faciles à instrumenter. - Un profil par régime de production évite les fausses alertes dues à un simple changement de série ou de cadence. - Les alertes sont testées sur vos pannes passées avant la mise en service, avec préavis et fausses alertes chiffrés. - Le technicien voit les courbes qui ont déclenché l'alerte et peut la confirmer ou la rejeter, ce qui affine le modèle. - Sans capteurs installés, nous commençons par l'historique GMAO et les heures de marche avant de recommander un investissement matériel. 04 ## Livrables remis Ce que vous gardez à la fin. - Liste hiérarchisée des équipements critiques - Pipeline de collecte des données de capteurs et de GMAO - Modèle d'alerte par machine avec rapport de préavis et de rappel - Tableau de suivi de l'état des équipements - Intégration des alertes à la GMAO - Procédure de revue et de ré-entraînement 05 ## Problèmes résolus Les situations où ce service sert. - Des arrêts imprévus qui bloquent une ligne entière et décalent les livraisons - Un entretien au calendrier qui remplace des pièces encore bonnes - Un savoir de technicien sur les bruits de machine qui part à la retraite avec lui 06 ## Cas d’usage Exemples illustratifs, sans client nommé. Fabricant de pièces plastiques de 90 salariés : les presses à injection s'arrêtent sans prévenir. Le suivi des températures et des pressions signale les dérives plusieurs heures avant l'arrêt. Laiterie coopérative : les pompes et compresseurs de la chaîne du froid sont critiques. Vibrations et courant moteur alimentent des alertes qui permettent de planifier la maintenance hors pic. Atelier d'usinage de 50 personnes : les broches s'usent à des rythmes très différents. Un suivi par machine remplace le changement systématique et limite les remplacements prématurés. 07 ## Pour qui, et dans quelles conditions Public, tailles, secteurs et prérequis. Public visé Responsable maintenance · Directeur de production · Directeur industriel Tailles d’entreprise PME · ETI Secteurs adaptés Industrie manufacturière · Agroalimentaire · Plasturgie · Mécanique et usinage · Énergie et utilités Prérequis Équipements critiques identifiés avec leur historique de pannes · Accès aux données d'automate, de capteurs ou de GMAO · Un technicien de maintenance disponible pour valider les alertes 08 ## Technologies mobilisées Les outils cités à titre indicatif : le choix se confirme au cadrage. - Python - scikit-learn - InfluxDB - Grafana - MQTT - OPC UA - PostgreSQL - Node-RED 09 ## Retour sur investissement Indicatif — le chiffrage se confirme sur vos volumes. Souvent, éviter quelques arrêts non planifiés par an suffit à justifier le projet sur une machine critique, car la panne coûte plus cher que la pièce. Le gain dépend de la fréquence de vos pannes et de la valeur de la production ; il se confirme en diagnostic. 10 ## Questions fréquentes Les réponses courtes. ### Faut-il installer des capteurs pour faire de la maintenance prédictive ? Pas toujours. Certaines machines produisent déjà des données utiles via leur automate ou leur variateur. Nous commençons par l'existant et l'historique GMAO, puis recommandons des capteurs seulement là où un équipement critique reste aveugle. L'investissement matériel est chiffré à part. ### Combien de pannes passées faut-il pour entraîner un modèle fiable ? Quelques dizaines de pannes documentées sur un même type d'équipement permettent d'entraîner un modèle de reconnaissance. Avec moins, nous apprenons le fonctionnement normal et signalons les écarts. Dans les deux cas, la fiabilité est mesurée sur vos pannes passées, sans engagement de résultat. ### La maintenance prédictive remplace-t-elle les contrôles réglementaires ? Non. Les vérifications périodiques obligatoires, les consignes du constructeur et l'avis du technicien restent applicables. Le système aide à planifier et à prioriser les interventions, il ne dispense d'aucun contrôle de sécurité. La décision d'arrêter ou de poursuivre revient au responsable. ## Services liés [Construire · IA par secteur d'activité IA pour l'industrie : production, qualité et traçabilité 4 400 – 11 000 € HT · 8 à 20 jours Voir la fiche](https://aprestia.fr/services/ia-industrie-production-tracabilite) [Construire · Intégration, développement & MLOps Industrialisation et MLOps de vos modèles 5 500 – 16 500 € HT · 10 à 30 jours Voir la fiche](https://aprestia.fr/services/mlops-industrialisation-modeles) [Construire · Data, analyse & prédictif Détection d'anomalies et de fraude 4 400 – 8 800 € HT · 8 à 16 jours Voir la fiche](https://aprestia.fr/services/detection-anomalies-fraude) ## Identifiez vos machines critiques 5 500 – 11 000 € HT · 10 à 20 jours — diagnostic de 45 minutes offert pour vérifier le périmètre. Devis ferme ensuite. [Identifiez vos machines critiques](https://aprestia.fr/contact?intent=devis&service=maintenance-predictive-equipements) [Voir les 200 services](https://aprestia.fr/services)