Le cas ArcelorMittal et la maintenance prédictive

Logo ArcelorMittal sur fond clair

Le client

ArcelorMittal est un acteur mondial majeur de la sidérurgie et des mines. Le groupe cherche à apporter à l'industrie le meilleur de l'innovation numérique et à accélérer sa transformation digitale.

« Leur méthodologie et la solution ont permis rapidement la mise en évidence d'une anomalie de fonctionnement des métriques de notre machine, pouvant entraîner une panne sur cette dernière. »

— Pierre-Jean Krauth, Director Digital Lab, ArcelorMittal France

Le défi

ArcelorMittal génère quotidiennement un volume important de données, encore largement sous-exploité. L'entreprise souhaitait s'appuyer sur ces données pour améliorer la fiabilité de ses process et évoluer vers la maintenance prédictive : réduire le risque de défaillance des équipements, identifier les premiers signes d'un défaut et limiter le recours à la maintenance corrective, avec un enjeu direct sur les coûts d'arrêt de production.

La solution

Himydata a mis en place une solution de maintenance 4.0 livrée en mode SaaS, hébergée dans les datacenters d'ArcelorMittal tout en bénéficiant des avantages du cloud. La plateforme fait à la fois office de système de gestion de données, de source de données fiables et de référentiel pour les processus opérationnels et analytiques. Les données sont consolidées dans des tableaux de bord de pilotage, ouvrant la voie à une exploitation avancée via le machine learning dans une logique prédictive.

Les résultats

Rationalisation des processus métier et gain d'efficacité organisationnelle
Ajout simplifié de nouveaux services grâce à une architecture extensible
Intégrité des informations en temps réel entre plusieurs systèmes
Déploiement plus rapide des solutions IA / ML
Complexité des protocoles et réseaux hétérogènes masquée pour l'utilisateur

Votre outil de production mérite d'être fiabilisé par la donnée ? Parlons-en.