EURODECISION, expert en intelligence artificielle et mathématiques décisionnelles, intervient depuis de nombreuses années sur des problématiques liées à la maintenance : planification de la maintenance, gestion d’actifs, maintenance prédictive et aide au diagnostic de pannes.

Nos experts développent des algorithmes et des modèles d’analyse de données, de prévision, de planification et de pilotage de processus complexes pour les problématiques suivantes :

Planification de la maintenance :

  • Planification de la maintenance long terme (évaluation des coûts de maintenance d’un parc, anticipation et lissage de la charge de l’atelier de maintenance, dimensionnement du nombre de matériels en réserve),
  • Planning annuel de la maintenance préventive d’une infrastructure ou d’un parc,
  • Planification de la maintenance d’une flotte de véhicules (trains, avions …), et affectation des véhicules aux missions commerciales, en prenant en compte les contraintes de maintenance et d’utilisation des potentiels,
  • Vérification de la conformité des plannings des opérations de maintenance (compteurs kilométriques, compteurs temporels) à l’aide de règles « métier »,
  • Dimensionnement des équipes de maintenance, sectorisation et planification des visites,
  • Optimisation de la planification opérationnelle d’arrêt de tranche de centrale nucléaire en prenant en compte les aléas liés aux tâches à effectuer, optimisation de la radioprotection pour les opérations de maintenance en centrale nucléaire.
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Gestion d’actifs (équipements, flotte de véhicules…) :

  • Optimisation des achats et des ventes de lots de véhicules de différentes flottes,
  • Optimisation de l’emploi des matériels, de la gestion des parcs techniques et du dimensionnement des parcs actifs,
  • Dimensionnement d’un PPP et optimisation de la politique de maintenance,
  • Planification et affectation des ressources rares ou spécifiques (par exemple, dans le domaine ferroviaire, les engins d’auscultation de l’infrastructure ou les rames livrant du ballast à des chantiers),
  • Prévision et optimisation du stock de pièces détachées de rechange.

Maintenance prédictive et aide au diagnostic de pannes :

  • Modèle de diagnostic de pannes, à l’aide de règles métier et de machine learning,
  • Système-expert d’aide à la réparation de pièces,
  • Modèles de machine learning pour l’analyse de données issues de capteurs et d’objets connectés, pour superviser l’état des systèmes, puis anticiper et prévoir les défaillances,
  • Modèles statistiques et méthodes de machine learning dans le domaine du monitoring de réseaux et d’infrastructures, en vue de détecter des anomalies, et pour la prévision des saturations,
  • Modèles statistiques permettant de valider les outils de conduite autonome et d’assistance à la conduite.