Une plus grande durabilité des équipements, des réductions de coûts et une hausse de la productivité des entrepôts. Voici comment le spécialiste de systèmes automatisés en intralogistique SSI Schaefer décrit les bienfaits de l’intégration d’un module d’intelligence artificielle dans ses services de maintenance. Plutôt que de s’appuyer sur des données théoriques pour planifier ses interventions de maintenance préventive (jours travaillés, heures de fonctionnement des installations…), l’entreprise propose à ses clients une approche davantage « sur mesure » basée sur des données collectées en conditions réelles via les WCS et WMS de SSI Schaefer, et centralisées dans son data center au niveau mondial. Ces informations (confidentielles) sont ensuite analysées par des algorithmes d’IA (Machine Learning et Deep Learning) pour formuler des préconisations et élaborer le planning de maintenance préventive. Parallèlement, les anomalies sont automatiquement remontées au service R&D dans le cadre de la démarche d’amélioration continue de l’équipementier. D’après les premiers retours clients dans les secteurs de la mode, de l’automobile et du e-commerce, cette maintenance dopée à l’IA permettrait d’allonger de plus de 30% les intervalles entre deux interventions techniques sur site et de réaliser des économies de 50% sur le réassort des stocks de pièce de rechange. SSI Schaefer n’hésite pas à parler de petite révolution ! JLR
Les données réelles issues des WCS et WMS de SSI Schaefer remontent depuis les entrepôts de ses clients vers son data center, où elles sont analysées par l’IA pour formuler des préconisations et élaborer le planning de maintenance préventive. © SSI Schaefer