Audit de maturité data, IoT et IA de l'usine (Maintenance prédictive par ML)
Une image argumentée de ce que vos données permettent aujourd'hui, présentable à votre direction.
En bref
- Résultat
- Une image argumentée de ce que vos données permettent aujourd'hui, présentable à votre direction.
- Idéal pour
- Directeur industriel, responsable informatique industrielle ou responsable de production qui veut savoir sur quelles bases construire.
- Ce que vous obtenez
- Rapport de maturité avec constats classés par criticité, cartographie de la chaîne de la donnée et plan d'actions priorisé.
- Prérequis de votre côté
- Accès aux architectures en place, à des exemples de données et de tableaux de bord, et aux équipes de production, de maintenance et d'informatique industrielle.
- Durée et charge
- 5 à 12 jours
- Format
- Forfait
Exemple de situation
Qualifier les données avant un projet de maintenance prédictive. Un atelier d'usinage prépare un projet de maintenance prédictive sur le thème Maintenance prédictive par ML (Machine Learning, apprentissage automatique). L'audit suit trois grandeurs de la mesure au tableau de bord, relève des défauts d'horodatage et d'unité, et propose les corrections à faire avant tout modèle.
Nous évaluons, sur le thème Maintenance prédictive par ML, la chaîne complète de la donnée : capteurs et équipements, collecte et protocoles, stockage et historisation, qualité et description des données, tableaux de bord, modèles en service ou en projet, gouvernance et sécurité. Nous suivons deux ou trois grandeurs de bout en bout, de la mesure à la décision, nous repérons les trous (horodatage, unités, étiquetage, données manquantes) et nous interrogeons production, maintenance, qualité et informatique industrielle.
Le rapport situe vos pratiques sur une échelle de maturité explicite, classe les écarts par criticité et propose des actions dans l'ordre. Il signale les points où le droit européen peut vous concerner (Data Act, article 4 du règlement sur l'IA, RGPD) pour que vous les fassiez examiner, sans valoir avis juridique ni attestation de conformité. Il vous aide notamment à décider ce qu'il faut consolider pour structurer vos pratiques sur ce thème.
Déroulé de la prestation
Cadrage
Nous fixons avec vous le périmètre, le référentiel applicable et les interlocuteurs, et nous convenons des règles de confidentialité et d'accès au site.
Lecture documentaire
Nous lisons les procédures, enregistrements et comptes rendus relatifs au thème Maintenance prédictive par ML, avant toute rencontre, pour arriver sur le terrain avec des questions précises.
Entretiens et observation
Nous rencontrons les responsables et les intervenants, et nous observons les pratiques sur le terrain lorsque l'accès est possible.
Analyse des écarts
Chaque constat est rattaché à une exigence identifiée, classé par gravité et par urgence, et associé à une action corrective, un responsable et un délai.
Restitution
Nous présentons le rapport à votre direction, répondons aux objections et, si vous le souhaitez, préparons avec vous le plan d'actions.
Livrables, format et conditions
Au terme de la prestation, vous disposez des éléments suivants, rédigés pour être présentés à votre direction, à votre client ou à un organisme de certification.
- Rapport de maturité avec constats classés par criticité
- Cartographie de la chaîne de la donnée, du capteur à la décision
- Plan d'actions priorisé, présenté à la direction industrielle
Format et charge : forfait, 5 à 12 jours. Idéal pour : directeur industriel, responsable informatique industrielle ou responsable de production qui veut savoir sur quelles bases construire. Prérequis de votre côté : accès aux architectures en place, à des exemples de données et de tableaux de bord, et aux équipes de production, de maintenance et d'informatique industrielle.
Exemples d'usage
Deux situations d'exemple dans lesquelles cette prestation a du sens. Ce sont des exemples construits à partir de situations courantes du secteur, pas des références clients ; les chiffres sont indicatifs et dépendent du site et du périmètre.
Qualifier les données avant un projet de maintenance prédictive
Un atelier d'usinage prépare un projet de maintenance prédictive sur le thème Maintenance prédictive par ML. L'audit suit trois grandeurs de la mesure au tableau de bord, relève des défauts d'horodatage et d'unité, et propose les corrections à faire avant tout modèle.
Faire le point sur les passerelles et la sécurité des données
Une usine a multiplié les passerelles et les tableaux de bord sur le thème Maintenance prédictive par ML. L'audit cartographie les flux, repère les données sans responsable et propose un plan de consolidation, présenté au responsable informatique industrielle.
Questions fréquentes sur cette prestation
Combien de temps dure l'audit et qui le réalise ?
La charge indicative est de 5 à 12 jours, format forfait, répartie entre la lecture documentaire, les entretiens, l'observation sur site et la rédaction. L'auditeur est un praticien du thème Maintenance prédictive par ML en milieu industriel, indépendant de vos équipes, qui signe les engagements de confidentialité demandés. Nous fixons le calendrier avec vous pour que la restitution précède votre échéance, audit client ou audit de certification, d'au moins quelques semaines, afin de laisser le temps de traiter les écarts les plus importants.
Quelle différence avec une formation sur ce thème ?
La formation transmet des compétences ; l'audit vous dit où vous en êtes. Sur le thème Maintenance prédictive par ML, l'audit produit un rapport étayé, avec des constats rattachés à des exigences identifiées et un plan d'actions chiffré, présentable à votre client. Il met souvent en évidence des besoins de formation, que nous pouvons ensuite couvrir, mais il ne remplace pas la formation, et inversement. Il ne remplace pas non plus l'audit d'un organisme de certification, que nous ne réalisons pas. Les deux prestations se combinent dans un même plan lorsque l'échéance le justifie.
Un modèle d'IA ou un jumeau numérique que vous concevez peut-il agir directement sur une machine ?
Seulement si votre organisation en prend la décision et la responsabilité. Sur le thème Maintenance prédictive par ML, nous concevons des architectures, des jumeaux et des modèles qui restituent, simulent ou recommandent. Dès qu'un modèle agirait sur une machine ou sur une fonction de sécurité, le sujet relève du fabricant ou de l'intégrateur, qui conserve le marquage CE (conformité européenne) et la déclaration de conformité, et le règlement (UE) 2023/1230 comme le règlement sur l'IA sont à examiner avec lui. Optédif n'est pas fabricant de machines et ne certifie aucun modèle.
Demander un devis
Indiquez le site, les équipes concernées et l'échéance : nous vous répondons sous 48 h ouvrées ; le devis suit l'échange de cadrage.
Les autres déclinaisons d'audit et diagnostic sur le thème Maintenance prédictive par ML
- Audit d'écarts aux normes et aux exigences client (Maintenance prédictive par ML)
- Diagnostic flash avant audit client, certification ou inspection (Maintenance prédictive par ML)
Les autres types de prestation sur le thème Maintenance prédictive par ML
- Conseil en feuille de route Industrie 4.0 et cas d'usage IA (Maintenance prédictive par ML)
- Conception d'architectures IIoT, de jumeaux numériques et de modèles prédictifs (Maintenance prédictive par ML)
- Déploiement d'une plateforme IIoT, d'un historian cloud ou d'un pilote IA (Maintenance prédictive par ML)
- Assistance technique en data engineering, data science et architecture IIoT (Maintenance prédictive par ML)
- Formation Maintenance prédictive par ML