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Les 5 meilleures plateformes logicielles de maintenance prédictive (PdM) en 2025

Les 5 meilleures plateformes logicielles de maintenance prédictive (PdM) en 2025

Points Clés à Retenir

  • Un logiciel de maintenance prédictive (PdM) utilise les données des capteurs et d'autres systèmes pour prédire les pannes d'équipement avant qu'elles ne surviennent, vous permettant d'aller au-delà de la simple maintenance préventive.

  • Alors que la PdM traditionnelle se concentre sur les données de capteurs spécialisés (comme les vibrations et la température), les plateformes modernes les plus avancées intègrent également les données TRS (OEE) en temps réel (comme le ralentissement des cycles et les micro-arrêts) pour un diagnostic plus précis.

  • Le meilleur choix, Fabrico, est à la pointe de cette approche moderne en étant la seule plateforme qui intègre de manière transparente un puissant moteur de PdM et de GMAO avec un flux de données TRS (OEE) natif et en temps réel, transformant toute votre opération en un système d'alerte précoce.

Les 5 meilleures plateformes logicielles de maintenance prédictive (PdM) en 2025

Que rechercher dans un logiciel de maintenance prédictive (La checklist en 4 points)

Une véritable plateforme de PdM est plus qu'un simple capteur. C'est un système complet pour transformer les données en actions.

  1. Intégration flexible des données : Peut-elle se connecter à un large éventail de sources de données, des capteurs spécialisés de vibrations et de température à vos données de production en temps réel ?

  2. Détection d'anomalies par l'IA : Utilise-t-elle l'apprentissage automatique pour identifier des schémas complexes et fournir des alertes simples et exploitables, et non de simples flux de données brutes ?

  3. Flux de travail de « Solution » intégré : Une alerte prédictive peut-elle générer automatiquement un ordre de travail planifié dans la GMAO pour garantir que le problème est traité ?

  4. Convivialité : Le système est-il assez simple pour être utilisé efficacement par un responsable de la maintenance, ou faut-il une équipe de data scientists pour interpréter les résultats ?

Les meilleurs logiciels de maintenance prédictive de 2025

Voici notre analyse des meilleures plateformes qui sont à la pointe de l'avenir de la maintenance.

 

1. Fabrico : Le meilleur choix global pour le TRS (OEE) et la PdM intégrés

 

Le verdict : Fabrico est notre premier choix car il représente l'avenir de la maintenance prédictive pratique et accessible. C'est la seule plateforme conçue dès le départ pour utiliser les données TRS (OEE) en temps réel comme une entrée principale pour son moteur prédictif, créant un système plus holistique et puissant que les outils qui reposent uniquement sur les données des capteurs.

Pourquoi il l'emporte (Le différenciateur) : Alors que d'autres plateformes sont excellentes pour prédire une panne sur la base d'une alerte vibratoire, Fabrico peut prédire une panne parce que son module TRS a détecté que le temps de cycle d'une machine se dégrade lentement et que son taux de micro-arrêts augmente. Ces données opérationnelles sont un indicateur avancé de panne puissant et souvent négligé.

En combinant ce diagnostic opérationnel en temps réel avec une solution GMAO puissante, Fabrico transforme l'ensemble de votre ligne de production en un système d'alerte précoce prédictif.

Fonctionnalités clés de PdM :

  • Se connecte aux capteurs traditionnels de surveillance d'état (vibrations, température, etc.).

  • Utilise les données TRS (OEE) natives et en temps réel (temps de cycle, débit, micro-arrêts) comme une entrée prédictive de base.

  • Détection d'anomalies alimentée par l'IA qui fournit des alertes simples et exploitables.

  • Génération automatique d'ordres de travail à partir d'alertes prédictives, vous permettant de planifier la réparation avant la panne.

 

Idéal pour : Les fabricants modernes qui veulent un moyen pratique et convivial de mettre en œuvre une stratégie de maintenance prédictive véritablement pilotée par les données qui exploite les riches données opérationnelles qu'ils possèdent déjà.

 

 

2. eMaint par Fluke : Le meilleur pour la surveillance d'état basée sur les capteurs

 

Description : Faisant partie de la famille Fluke, un leader mondial des outils de mesure, eMaint est une référence en matière de maintenance prédictive basée sur les capteurs. Sa force principale réside dans son intégration profonde et transparente avec la large gamme de capteurs de surveillance d'état de classe mondiale de Fluke, ce qui en fait un choix de premier ordre pour les entreprises qui investissent massivement dans une stratégie de fiabilité axée sur les capteurs.

 

3. IBM Maximo : Le meilleur pour la gestion du cycle de vie des actifs d'entreprise

 

Description : IBM Maximo est une plateforme GAE (EAM) massive dotée de puissantes capacités prédictives. Elle est conçue pour les grandes entreprises à forte intensité d'actifs (comme dans les secteurs de l'énergie ou des transports) qui ont besoin d'intégrer l'analyse prédictive dans une stratégie d'entreprise plus large de gestion de l'ensemble du cycle de vie financier et opérationnel de leurs actifs.

 

4. Fiix par Rockwell Automation : Le meilleur pour l'intégration de l'automatisation industrielle

 

Description : Fiix est une GMAO robuste basée sur le cloud avec un ensemble croissant de fonctionnalités de maintenance prédictive. Sa force au sein de l'écosystème Rockwell Automation réside dans sa capacité à se connecter et à extraire des données d'une grande variété d'automates programmables (PLC) et de systèmes de contrôle en usine, en utilisant ces données de technologie opérationnelle pour alimenter ses modèles prédictifs.

 

5. Augury : Le meilleur pour la santé des machines alimentée par l'IA

 

Description : Augury est une plateforme plus spécialisée qui se concentre presque exclusivement sur la santé des machines et la maintenance prédictive alimentées par l'IA. Elle combine ses propres capteurs exclusifs avec un moteur d'IA avancé pour fournir des prédictions de pannes très précises et des informations de diagnostic détaillées, souvent soutenues par une équipe d'experts humains.

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Foire Aux Questions (FAQ)

Quelle est la différence entre la maintenance préventive et la maintenance prédictive ?

La maintenance préventive (MP) est effectuée selon un calendrier fixe (basé sur le temps ou l'usage) pour prévenir les pannes. La maintenance prédictive (PdM) utilise des données en temps réel et l'IA pour prédire le moment exact où une panne est susceptible de se produire, vous permettant d'effectuer la maintenance uniquement lorsqu'elle est vraiment nécessaire.

 

Avons-nous besoin de beaucoup de données historiques pour commencer avec la PdM ?

Oui, plus il y a de données, mieux c'est. Un modèle d'IA efficace a généralement besoin de plusieurs mois de données de performance et d'enregistrements de maintenance propres pour apprendre les schémas de défaillance uniques de votre équipement et commencer à faire des prédictions précises.

 

Pouvons-nous commencer avec seulement un ou deux actifs critiques ?

Absolument. La meilleure façon de démarrer un programme de PdM est de lancer un projet pilote sur un ou deux de vos actifs les plus critiques et les plus sujets aux pannes. Cela vous permet de prouver le retour sur investissement et de construire un argumentaire commercial avant de le déployer dans toute l'usine.

Arrêtez de prédire le passé. Commencez à prévenir l'avenir.

Le meilleur logiciel de maintenance prédictive ne se contente pas d'examiner un seul flux de données ; il regarde l'ensemble du tableau.

Il combine les informations approfondies de la surveillance d'état avec la réalité de votre performance de production pour vous donner un aperçu véritable et exploitable de l'avenir de votre usine.

Prêt à voir comment une plateforme moderne et intégrée peut transformer vos données TRS (OEE) en un puissant outil prédictif ?

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