Usine Clermont-Ferrand - Pneus Tourisme
Solution IA prédictive pour maximiser le Taux de Rendement Synthétique, réduire les arrêts non planifiés et optimiser la performance industrielle.
L'usine Michelin de Clermont-Ferrand, produisant 45 000 pneus/jour, souffrait d'arrêts imprévisibles impactant la productivité et la satisfaction client.
12 heures d'arrêt non planifié par semaine, soit 15% de perte de production
TRS moyen de 67% contre 85% visé pour rester compétitif
Interventions en urgence coûteuses et impact sur la qualité
Forger2030 a développé une plateforme IA qui analyse en temps réel 15 000 points de données pour prédire et prévenir les arrêts de production.
Algorithmes ML pour anticiper les défaillances 72h à l'avance
Suivi temps réel des indicateurs de performance et disponibilité
Recommandations automatiques pour améliorer les performances
Application mobile pour les équipes terrain et supervision
Analyse détaillée des performances et identification des goulots
Installation des capteurs et infrastructure de données
Création et entraînement des modèles prédictifs
Mise en production et formation des équipes
+23 points de TRS
-78% d'arrêts
+29% de production
vs 78% initialement
Cette solution a révolutionné notre approche de la performance industrielle. Nous anticipons maintenant les pannes au lieu de les subir. Le gain de productivité dépasse toutes nos attentes et nous permet de rester leader sur notre marché.
Maximisez votre TRS et réduisez vos arrêts non planifiés grâce à l'IA prédictive.