Logiciel d’Intelligence des Données pour la Maintenance Conditionnelle (CBM)

Dans la maintenance conditionnelle (CBM), les logiciels d’intelligence des données jouent un rôle fondamental en transformant les informations collectées par les capteurs en analyses pratiques et décisions efficaces. Ces systèmes automatisent les processus, surveillent les conditions en temps réel et aident à prédire les défaillances — ce qui les rend essentiels pour le secteur de la grande distribution.

Importance du Logiciel dans l’Automatisation de la CBM

Os softwares de inteligência de dados desempenham um papel essencial na implementação eficaz do CBM:

1. Automatisation de la surveillance :
   • Le logiciel analyse en continu les données captées par les capteurs, identifiant les anomalies ou les tendances pouvant indiquer des défaillances potentielles. Dans un supermarché de taille moyenne, NEO capture environ 3 millions de points de données par mois, pour vous donner une idée. 
   • L’automatisation élimine la nécessité d’inspections manuelles fréquentes, réduisant ainsi les coûts opérationnels.
2. Centralisation des données :
   • Les données provenant de différents systèmes — comme la réfrigération, la climatisation et l’énergie — sont intégrées sur une plateforme unique. NEO360 centralise déjà six types d’équipements ; en plus de ceux mentionnés, il inclut également les générateurs, les systèmes d’eau et de sécurité incendie.
   • Cela facilite l’analyse comparative et l’identification d’opportunités d’amélioration.
3. Aide à la décision :
   • Grâce à des tableaux de bord intuitifs et des rapports de gestion tels que NEO360 Insights, les gestionnaires ont accès à des indicateurs clés de performance (KPI) comme la consommation d’énergie et la performance des équipements.
   • Les rapports générés automatiquement soutiennent la prise de décision stratégique.

Fonctionnalités Essentielles pour le Secteur de la Grande Distribution

Para atender às demandas específicas de supermercados, os softwares de inteligência de dados devem incluir:

1. Surveillance en temps réel :
   • Analyse des variables telles que la température, la pression, les vibrations et la consommation d’énergie.
   • Alertes automatiques en cas de déviation.
2. Intégration avec l’IoT et les automatisations existantes :
   • Compatibilité avec les capteurs IoT pour garantir une collecte de données précise et actualisée.
3. Prédiction des pannes :
   • Algorithmes basés sur l’apprentissage automatique (Machine Learning) utilisant des données historiques pour prévoir les défaillances imminentes. Chez NEO, nous avons développé NEO Coolsense, qui détecte les pannes grâce à cette technique.
4. Rapports personnalisés :
   • Génération de rapports adaptés aux besoins opérationnels et réglementaires du secteur.
5. Analyse de l’efficacité énergétique :
   • Identification des opportunités d’économies et comparaison des performances des équipements avec les standards du secteur.
6. Gestion multi-sites :
   • Capacité à surveiller et comparer les données de plusieurs magasins ou unités opérationnelles.

Exemples de Solutions de Surveillance Basées sur l’Intelligence des Données

1. Plateformes cloud :
   • Accessibilité à distance et stockage centralisé des données des capteurs.
2. Solutions personnalisées :
   • Logiciels adaptés aux besoins spécifiques du client, comme la surveillance d’équipements de réfrigération à criticité élevée.
3. Intégration via API :
   • Systèmes connectant les données de maintenance aux plateformes de gestion de maintenance, facilitant la planification des ressources.
4. Intelligence artificielle appliquée :
   • Outils utilisant le machine learning pour améliorer continuellement la précision des prédictions et optimiser les opérations.

Conclusion :

Les logiciels d’intelligence des données pour la CBM représentent une évolution essentielle pour les supermarchés souhaitant optimiser leurs systèmes de réfrigération et de CVC. Dotés de fonctionnalités axées sur l’automatisation, la surveillance et l’efficacité énergétique, ces systèmes permettent une gestion des actifs plus proactive et performante.

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