La différence entre un responsable de la maintenance utilisant des outils déconnectés et un autre utilisant une plateforme unifiée OEE et CMMS ne se mesure pas en termes de fonctionnalités.
Cela se mesure en minutes.
Quelques minutes s'écoulent entre la survenue d'une panne et l'envoi d'un technicien.
Des minutes passées à chercher une pièce détachée qui se trouve peut-être, ou pas, dans l'entrepôt.
Il faut plusieurs minutes pour reconstituer l'historique des pannes d'une machine à partir de la mémoire, car l'enregistrement numérique est incomplet.
Un TRS capté directement depuis vos machines, sans saisie manuelle ?
Voir en directQuelques minutes à rédiger un rapport manuel que quelqu'un d'autre va synthétiser dans un tableau de bord déjà obsolète de deux jours.
Cet article décrit une journée de production type, de 6h00 à 18h00, vécue à deux reprises.
Tout d'abord, par un responsable de la maintenance utilisant les outils déconnectés que la plupart des fabricants de taille moyenne utilisent aujourd'hui.
Puis par un responsable de la maintenance utilisant une plateforme unifiée OEE et CMMS.
Les événements sont les mêmes.
Les résultats, eux, ne le sont pas.
Mike est responsable de la maintenance dans une entreprise de taille moyenne spécialisée dans la fabrication de composants automobiles.
Son usine fonctionne en trois équipes de production réparties sur 14 cellules de production : estampage, soudage robotisé, usinage et assemblage final.
Il dirige une équipe de six techniciens.
Ses performances sont mesurées selon trois indicateurs : la fréquence des arrêts non planifiés, le taux de conformité aux opérations de maintenance préventive et le score OEE hebdomadaire de l’usine.
Il occupe ce poste depuis quatre ans.
Il est bon dans son travail.
Il consacre une part importante de son temps quotidien à combler les lacunes en matière d'information plutôt qu'à gérer la maintenance.
C'est le sujet de cet article.
Mike arrive sur les lieux à 6h00 du matin.
Le technicien de maintenance de nuit a laissé une note de passation de consignes sur le bureau du superviseur.
Le message indique : « La ligne 7 a rencontré des problèmes vers 3 h du matin. Problème résolu. De plus, la presse hydraulique de la cellule 4 fait du bruit. Il serait peut-être judicieux de la vérifier. »
Mike le lit.
Il ne sait pas ce que signifie « problèmes » à la ligne 7.
Il ignore si la réparation était une véritable réparation corrective ou une solution temporaire.
Il ignore combien de temps la ligne est restée hors service.
Il ignore quelles pièces ont été utilisées.
Il ignore si le bruit de la presse hydraulique a commencé au début du quart de travail ou s'il s'est développé pendant celui-ci.
Il envoie un message WhatsApp au technicien de nuit pour lui demander plus de détails.
Il attend.
Il commence sa matinée avec des informations incomplètes sur l'état de son atelier de production.
Mike ouvre Fabrico sur son téléphone avant même d'arriver au parking.
Le tableau de bord de passation de service lui montre tout ce que l'équipe de nuit a enregistré.
La ligne 7 a subi un arrêt imprévu à 02h47, une alarme du moteur d'entraînement du film, classée comme une panne électrique.
L'ordre de travail correctif indique que le problème a été résolu à 03h31.
Temps d'indisponibilité total : 44 minutes.
Le technicien a consigné l'intervention corrective : remplacement du condensateur de démarrage du moteur, confirmation de la référence de la pièce, mise à jour du niveau des stocks.
La presse hydraulique de la cellule 4 a généré trois micro-arrêts entre 04:10 et 05:45, chacun durant entre 90 secondes et quatre minutes.
Le système OEE les a classés comme des arrêts mineurs dans le cadre des six principales pertes.
La tendance des performances de la cellule 4 montre que la presse a fonctionné à 94 % du temps de cycle cible au cours des six derniers quarts de travail.
Une alerte conditionnelle a été générée à 05h50, recommandant une inspection du système hydraulique en fonction du schéma de dégradation des performances.
La demande de travail est déjà en attente.
La journée de Mike commence par un bilan complet de l'état de son sol après la nuit.
Il sait ce qui s'est passé, ce qui a été fait à ce sujet et ce qui nécessite encore une attention particulière.
Il n'a envoyé aucun message.
La réunion de production de 7h15 réunit Mike, le responsable de production, et le directeur d'usine.
Le responsable de production commence par le rapport hebdomadaire sur le TRS (Taux de Rendement Synthétique), qui indique un TRS de 67 % pour l'usine, contre un objectif de 75 %.
Le responsable de production attribue 8 points de perte aux temps d'arrêt liés à la maintenance.
Mike n'est pas d'accord.
Trois de ces interruptions de service étaient dues à une rupture d'approvisionnement en matériaux, et non à une panne d'équipement.
L'une d'elles était une période de maintenance planifiée qui n'avait pas été prise en compte dans le calendrier de production.
Il le sait parce qu'il était là.
Mais il ne peut pas le prouver lors de la réunion car ses enregistrements de maintenance se trouvent dans un logiciel de GMAO qui ne communique pas avec le système OEE.
La réunion se termine par une tâche demandée à Mike : produire un rapport détaillé sur l'attribution des temps d'arrêt d'ici la fin de la semaine.
Il faudra trois heures pour produire manuellement ce rapport à partir de deux systèmes distincts.
La réunion de production de 7h15 commence par le directeur d'usine qui affiche le tableau de bord Fabrico sur l'écran de la salle de réunion.
TRS de la semaine : 67 % contre un objectif de 75 %.
Le tableau récapitulatif des six principales pertes affiche automatiquement les catégories de pertes.
Temps d'arrêt non planifié : 4,2 %, dont 1,8 % sont attribuables à des pannes d'équipement et 2,4 % à des interruptions d'approvisionnement en matériaux consignées par les opérateurs au moment de l'incident.
Maintenance planifiée : 1,1 %, y compris la fenêtre de maintenance préventive qui a dépassé de 23 minutes l'horaire prévu mercredi en raison d'une taille non standard du roulement de remplacement.
Pertes de configuration et d'ajustement : 3,7 %, principalement dues au changement de format sur la cellule 9 qui a pris 47 minutes au lieu d'un objectif de 28 minutes.
L'attribution est claire, structurée et convenue avant le début de la réunion.
La discussion s'oriente immédiatement vers les mesures à prendre pour chaque catégorie de pertes, plutôt que de s'attarder sur leurs causes.
Mike n'a pas besoin de rédiger un rapport manuel.
Les données sont déjà disponibles.
À 8h30, le superviseur de production appelle Mike.
La machine de remplissage rotative de la ligne 3 s'est arrêtée.
Mike se dirige vers la ligne 3.
La machine affiche un code d'alarme qu'il ne reconnaît pas immédiatement.
Il demande à l'opérateur ce qui s'est passé.
L'opérateur indique que le ralentissement a commencé il y a environ 20 minutes, puis s'est arrêté.
Mike essaie de se rappeler si cette machine a déjà présenté un défaut similaire.
Il pense que cela a pu se produire, il y a environ huit mois, mais il ne se souvient plus de la cause ni de la façon dont le problème a été résolu.
Il retourne à son bureau pour consulter le système de gestion de la maintenance informatisée (GMAO) à la recherche d'archives historiques.
Il trouve deux ordres de travail qui pourraient être pertinents.
L'un présente un code d'erreur explicite. L'autre indique simplement « réparé », sans plus de précisions.
Il appelle son technicien le plus expérimenté, lui explique la situation par téléphone et lui demande de venir à la ligne 3.
Le technicien arrive 18 minutes après l'appel initial, muni d'outils courants mais pas des composants spécifiques dont la panne est très probablement nécessaire.
Le diagnostic prend 25 minutes supplémentaires car l'historique de la panne est incomplet.
Le technicien doit se rendre dans l'entrepôt pour chercher des pièces.
La pièce est en stock, mais à un emplacement différent de celui indiqué par le système d'inventaire.
Temps total entre la panne et le redémarrage de la machine : 87 minutes.
À 8h30, Fabrico détecte que la machine de remplissage rotative de la ligne 3 ralentit en dessous de son taux de cycle cible.
À 8 h 31, la machine s'arrête et génère un code d'alarme.
Fabrico crée automatiquement un ordre de travail prioritaire, classé comme intervention corrective non planifiée, lié à l'historique complet de maintenance de l'équipement, prérempli avec les trois causes les plus fréquentes de ce code d'alarme spécifique sur ce type de machine.
L'ordre de travail parvient sur le téléphone portable du technicien de Mike à 8h31.
Il affiche le code d'alarme, ses causes les plus probables, les cinq derniers ordres de travail de la machine pour le contexte, et la liste des pièces pour la réparation la plus probable.
Cela montre que le roulement spécifique le plus souvent associé à ce défaut est en stock, emplacement Baie C, Étagère 4.
Le technicien est à l'entrepôt à 8h34.
Il est devant la machine à 8h39, neuf minutes après la panne, avec la bonne pièce et les bonnes informations.
Le diagnostic confirme le bon fonctionnement du roulement.
Temps total entre la panne et le redémarrage de la machine : 34 minutes.
53 minutes récupérées par rapport à la situation « antérieure ».
Sur une ligne générant une valeur de production de 380 $ par heure, ces 53 minutes représentent 335 $ de production récupérée suite à un seul incident.
Sur 40 incidents par mois, l'amélioration du MTTR à elle seule génère plus de 13 000 $ par mois en valeur de production récupérable.
Mike reçoit un appel d'un technicien qui travaille sur une maintenance préventive planifiée de la presse hydraulique de la cellule 4.
La liste de contrôle de maintenance préventive exige le remplacement du filtre hydraulique.
Le technicien ne trouve pas le filtre dans l'entrepôt.
Le système d'inventaire indique 3 en stock.
Après 20 minutes de recherche, le technicien trouve deux filtres à un emplacement différent de celui indiqué par le système.
Ce sont des spécifications différentes de celles requises par le chef de projet.
Mike appelle le coordinateur de maintenance pour établir un bon de commande d'urgence.
Le coordinateur est en réunion.
Mike envoie la demande d'achat par courriel.
Le projet de Premier ministre est mis en suspens en attendant la pièce détachée.
La période de maintenance planifiée expire.
Le Premier ministre est reporté.
La presse hydraulique reprend la production sans que le filtre ait été remplacé.
L'ordre de travail PM pour la presse hydraulique de la cellule 4 a été généré il y a trois jours, car la presse a dépassé son seuil d'heures de fonctionnement pour la maintenance programmée.
Lors de la génération de l'ordre de travail, Fabrico a automatiquement vérifié les pièces de rechange nécessaires par rapport aux niveaux de stock actuels.
Le filtre hydraulique requis pour cette intervention préventive était à son niveau de stock minimum.
Une alerte de réapprovisionnement automatique a été envoyée au coordinateur des achats il y a trois jours.
Le filtre a été commandé et reçu hier.
Il se trouve dans l'entrepôt, à l'emplacement prévu, clairement étiqueté avec le nom du bien auquel il appartient.
Le technicien effectue la maintenance préventive dans les délais prévus.
L'ordre de travail est clôturé sur la machine depuis l'application mobile.
L'inventaire est mis à jour automatiquement : pièces consommées, niveau de stock restant ajusté, prochain seuil de réapprovisionnement évalué.
Le dossier de conformité PM est complet.
Pas d'appels téléphoniques.
Chasse interdite.
Aucun entretien différé.
À 13h00, Mike reçoit un courriel du directeur de l'usine.
Le directeur des opérations sera en visite la semaine prochaine et souhaite un résumé des performances de maintenance pour le troisième trimestre : tendance du MTTR, taux de conformité de la maintenance préventive, les 5 principaux actifs en fonction de la fréquence des temps d’arrêt et coût de maintenance par unité de production.
Mike ouvre son système de gestion de la maintenance assistée par ordinateur (GMAO).
Il peut extraire les données de conformité PM et le nombre d'ordres de travail.
Il ne peut pas calculer le MTTR avec précision car le champ « temps de réparation » est rempli de manière incohérente.
Il ne peut pas extraire le coût de maintenance par unité car les données de coûts se trouvent dans la GMAO et les données de production dans un système OEE distinct.
Il exporte deux feuilles de calcul.
Il passe 90 minutes à les recouper, à construire un tableau croisé dynamique et à produire un résumé formaté.
Les données concernent le troisième trimestre.
Nous sommes maintenant au milieu du quatrième trimestre.
Le rapport décrit une réalité de production vieille de trois mois.
À 13h00, Mike reçoit le même courriel.
Il ouvre Fabrico sur son ordinateur portable.
Il accède au tableau de bord Analytics et définit la plage de dates sur le troisième trimestre.
MTTR par classe d'actifs : calculé automatiquement à partir des horodatages d'ouverture et de fermeture des ordres de travail.
Taux de conformité PM par site et par équipe : agrégé automatiquement à partir des ordres de travail terminés.
Principaux actifs classés par fréquence d'indisponibilité non planifiée : classement automatique selon la catégorie des six principales pertes.
Coût de maintenance par unité de production : calculé automatiquement car les données relatives aux coûts de maintenance et aux données de production sont stockées sur la même plateforme.
Il exporte le tableau de bord au format PDF.
Durée totale : quatre minutes.
Il envoie le rapport au directeur de l'usine, accompagné d'une note signalant les trois tendances spécifiques qui méritent d'être abordées lors de la visite du directeur des opérations.
Il a le temps de réfléchir à la signification des données plutôt que le temps de produire les données elles-mêmes.
À 15h30, le responsable qualité passe au bureau de Mike.
Un audit client est prévu jeudi prochain.
Le client exige une documentation attestant que la presse à injection de la ligne 9 a été entretenue conformément au programme PM documenté au cours des 12 derniers mois, en particulier que les contrôles d'étalonnage ont été effectués, que les consommables appropriés ont été utilisés et qu'un technicien qualifié a signé chaque opération de maintenance.
Mike se rend au système de gestion de la maintenance assistée par ordinateur (GMAO).
Il trouve 14 ordres de travail PM pour la presse de la ligne 9 au cours des 12 derniers mois.
Trois d'entre eux n'ont pas reçu la signature du technicien.
Deux d'entre elles présentent des enregistrements de pièces incomplets, le champ des consommables est vide.
L'une d'elles a été achevée quatre jours après la date prévue, sans aucune explication.
Mike passe deux heures à reconstituer les documents manquants à partir de registres papier, des souvenirs des techniciens et en les recoupant avec les registres d'achat de pièces détachées.
Il produit un dossier de documentation complet sur papier, mais présentant des lacunes évidentes en matière d'intégrité numérique.
Il n'est pas certain que cela suffise pour satisfaire à un audit client approfondi.
À 15h30, le responsable qualité envoie la même demande à Mike.
Mike accède à la fiche d'actif de la presse à moulage par injection de la ligne 9 dans Fabrico.
Il sélectionne « Rapport de conformité » et définit la période sur les 12 derniers mois.
Le rapport est généré en 11 secondes.
Il affiche chaque ordre de travail de maintenance préventive : date d’achèvement, nom du technicien, pièces consommées avec numéros de lot, version de la procédure opératoire standard suivie, horodatage de la signature numérique.
Chaque ordre de travail est enregistré de manière complète car l'application mobile a simplifié sa saisie par rapport au fait de laisser des champs vides.
Chaque validation technique est une signature numérique horodatée, enregistrée sur la machine.
Chaque fiche de pièce est automatiquement renseignée à partir du module de gestion des stocks lorsque le technicien scanne les pièces à la sortie de l'entrepôt.
Mike envoie le rapport au responsable qualité.
Le dossier documentaire est complet, cohérent et inaltérable numériquement.
Aucune reconstruction nécessaire.
À 17h15, Mike s'installe pour planifier le programme de maintenance du lendemain.
Il a trois interventions de maintenance préventive prévues cette semaine, dont une qui avait déjà été reportée de la semaine dernière en raison d'un problème de pièces détachées.
Il ignore quelles cellules de production sont programmées pour quelles tâches demain.
Le planning de production est géré dans un système distinct par l'équipe de planification de la production.
Il envoie un message au planificateur de production pour lui demander quelles lignes fonctionneront peu demain matin, afin qu'il puisse programmer la maintenance préventive différée sans créer de conflit de production.
L'organisateur répond à 17h45.
La ligne 7 est disponible pendant trois heures à partir de 7h00.
Mike programme l'entretien de l'après-midi à 7h00 et l'attribue à son technicien le plus expérimenté.
Il ignore si ce technicien a déjà d'autres interventions prévues pour la matinée.
Il le saura demain.
À 17h15, Mike ouvre le tableau de planification de Fabrico.
Il peut consulter le planning de production de demain ainsi que le planning de maintenance en un seul coup d'œil.
La ligne 7 a une production qui commence à 10h00.
Le créneau de 3 heures, de 7h00 à 10h00, est disponible, et le tableau de planification indique que ce créneau est disponible pour la planification des opérations de maintenance.
Mike inscrit le PM différé sur la chronologie de la ligne 7 à 7h00.
Le système confirme que la fenêtre ne présente aucun conflit.
Cela lui indique quels techniciens sont disponibles demain matin.
Cela lui montre que les pièces nécessaires à la maintenance préventive sont en stock au bon endroit.
Il attribue l'ordre de travail au technicien disponible.
Le technicien reçoit une notification sur son téléphone portable à 17h16, contenant les détails de l'ordre de travail, l'historique de l'équipement, la liste des pièces nécessaires et l'emplacement de ces pièces dans l'entrepôt.
L'entretien post-opératoire de demain matin débutera à l'heure, avec le bon technicien, les bonnes pièces et les bonnes informations.
Mike quitte les lieux à 17h30.
Il ne recevra pas d'appel concernant une pénurie de pièces à 7h15.
Il le sait car la plateforme l'a déjà vérifié.
Les scénarios ci-dessus ne sont pas des cas limites.
Il s'agit des différences opérationnelles courantes entre un responsable de la maintenance travaillant avec des outils déconnectés et un autre travaillant avec une plateforme unifiée OEE et CMMS.
Effectuez les calculs sur une année.
Réduction du MTTR pour les pannes de la machine de remplissage :
53 minutes récupérées par incident.
On estime à 40 le nombre d'incidents similaires par an dans l'ensemble de l'établissement.
À 380 $ l'heure de production.
Valeur annuelle : 13 400 $ .
Suppression du temps de saisie manuelle :
Environ 3 heures par semaine de production manuelle de rapports ont été remplacées par l'exportation de tableaux de bord à la demande.
Au coût horaire tout compris d'un responsable de la maintenance de 45 $.
Valeur annuelle : 7 020 $ en temps de gestion récupéré, réorienté vers la planification et l’amélioration plutôt que vers la collecte de données.
Prévention différée des PM :
Une maintenance préventive différée par mois, résolue par la pré-stationnement automatique des pièces plutôt que de constater la rupture de stock pendant la période de maintenance.
On estime à 800 $ par intervention de maintenance préventive différée les coûts liés aux temps d'arrêt prolongés et aux achats d'urgence.
Valeur annuelle : 9 600 $ .
Qualité de la passation de service :
Les 20 minutes que Mike a passées à attendre une clarification de WhatsApp à 6h00 du matin, multipliées par 250 jours ouvrables par an.
À son tarif horaire tout compris de 45 $.
Valeur annuelle : 3 750 $ en temps de gestion récupéré.
Estimation annuelle prudente basée sur l'expérience quotidienne d'un responsable de la maintenance : 33 770 $.
Ce calcul utilise une seule installation, un seul responsable de la maintenance et quatre scénarios quotidiens spécifiques.
Cela n'inclut pas l'amélioration du TRS (Taux de Rendement Synthétique) résultant de la maintenance préventive conditionnelle empêchant la prochaine panne majeure.
Cela n'inclut pas la réduction des coûts liés aux audits de conformité.
Cela ne tient pas compte de l'effet cumulatif d'un historique d'entretien plus précis permettant une meilleure analyse prédictive au fil du temps.
Les chiffres d'une seule journée opérationnelle, multipliés sur une année, permettent de justifier l'investissement sans nécessiter de modèle financier complexe.
Cet article a présenté un scénario « après » délibérément optimiste, et il est important d'être honnête quant à ce qui ne change pas automatiquement lors de la mise en place d'une nouvelle plateforme.
Les problèmes d'entretien ne disparaissent pas.
Les pannes de matériel persistent. L'usure s'accumule. Les opérateurs causent toujours des dommages accidentels. Les perturbations de la chaîne d'approvisionnement entraînent toujours des pénuries de pièces.
Une plateforme n'empêche pas ces événements.
Cela modifie la rapidité et l'efficacité avec lesquelles l'équipe de maintenance réagit, et détermine si elle dispose d'un préavis suffisant pour en prévenir certains avant qu'ils ne surviennent.
L'adoption demande des efforts.
Le taux d'adoption de 96 % atteint par Fabrico dès le premier mois de sa mise en service témoigne d'un processus structuré de formation et d'intégration, et non d'une hypothèse selon laquelle les techniciens modifieraient automatiquement leurs habitudes.
Une formation adaptée à chaque rôle, une communication claire sur ce que la plateforme apporte au flux de travail quotidien de chaque technicien, et une cohérence de la direction dans l'utilisation des données de la plateforme plutôt que de demander des rapports manuels parallèles : tous ces éléments sont nécessaires pour que le scénario « après » décrit dans cet article se concrétise.
La qualité des données s'améliore avec le temps, pas immédiatement.
Les déclencheurs PM conditionnels et les capacités d'analyse prédictive dans les scénarios « après » sont plus performants après 6 à 12 mois de données propres connectées à la machine qu'au cours de la première semaine.
La plateforme génère de la valeur dès le premier jour, mais elle en génère davantage à mesure que la base de données historiques s'enrichit.
Le scénario « avant » décrit dans cet article est-il représentatif de la plupart des installations de production ?
Les scénarios décrits reflètent la réalité opérationnelle des installations de fabrication de taille moyenne utilisant des systèmes de maintenance et de TRS déconnectés, ce qui représente la majorité des fabricants du marché intermédiaire à l'échelle mondiale.
Les détails spécifiques varieront, les plateformes exactes, les actifs spécifiques, les modes de défaillance précis, mais les problèmes structurels sont constants : passations de quart incomplètes, réponse réactive aux pannes avec envoi retardé, incertitude quant aux pièces de rechange pendant la période de maintenance, rapports intersystèmes manuels et lacunes en matière de documentation de conformité.
Fabrico remplace-t-il le besoin d'un outil de surveillance OEE dédié en complément ?
Oui. La surveillance OEE native de Fabrico, la disponibilité, les performances et la qualité suivies en temps réel à partir des signaux des machines, alignées sur le cadre des six principales pertes, élimine le besoin d'une plateforme OEE distincte.
Le scénario de réunion de production décrit dans cet article, où les données OEE et les données de maintenance se trouvent dans le même environnement, n'est possible que si les deux fonctionnalités existent sur la même plateforme, sans nécessiter d'intégration entre des systèmes distincts.
À quelle vitesse le scénario « après » se concrétise-t-il après la mise en œuvre ?
Les améliorations apportées à la passation des consignes et à la répartition des ordres de travail mobiles sont visibles dès le premier jour de la mise en service.
La réduction du MTTR grâce à une intervention plus rapide et à de meilleures informations sur la machine est généralement mesurable dans les 30 premiers jours.
La valeur de déclenchement PM conditionnelle, où la plateforme commence à prévenir les pannes plutôt que de simplement y répondre plus rapidement, se développe à mesure que l'ensemble de données historiques s'accumule au cours des 3 à 6 premiers mois.
À quoi ressemble le rôle du responsable de la maintenance après la mise en œuvre ?
Coordination moins réactive. Analyse plus proactive.
Le temps ainsi récupéré des rapports manuels, de la reconstitution des passations de service et de la recherche de pièces est réorienté vers le travail d'amélioration de la fiabilité pour lequel la plupart des responsables de la maintenance ont été embauchés, mais pour lequel ils ont rarement la capacité de travailler : analyse des actifs défaillants, optimisation du calendrier de maintenance préventive et initiatives d'amélioration continue.
Une petite équipe de maintenance peut-elle raisonnablement mettre en œuvre et gérer une plateforme unifiée OEE et CMMS ?
Oui. La mise en œuvre est prise en charge par un ingénieur en automatisation et un gestionnaire de compte dédiés tout au long du déploiement ; ainsi, l’investissement en temps de l’équipe interne pendant la mise en œuvre est structuré et limité, plutôt que sans limite de temps.
La gestion continue de la plateforme (attribution des ordres de travail, gestion du planning de maintenance préventive, reporting) est moins chronophage que les processus manuels qu'elle remplace, et non l'inverse.
Les scénarios présentés dans cet article s'appuient sur des modèles opérationnels observés dans divers environnements de production. Si votre expérience quotidienne en tant que responsable de la maintenance ressemble davantage aux scénarios « avant » qu'aux scénarios « après », un projet pilote de 30 jours sur un échantillon représentatif de vos équipements permettra de recueillir des données comparatives concrètes avant et après la mise en œuvre dans vos propres installations, avant tout investissement complet.
Transformez les arrêts en un indicateur exploitable par vos équipes.
Demander une démo
Connexion
Blog
