TotalEnergies

Maintenance Prédictive IoT

Transformation digitale de la maintenance industrielle avec l'IoT et l'intelligence artificielle

92% Disponibilité
-75% Pannes imprévues
€8.5M Économies/an
IoT Maintenance Prédictive Intelligence Artificielle Industrie 4.0

Contexte et Enjeux

Situation Initiale

  • 15 sites industriels à travers l'Europe
  • 2,400 équipements critiques en fonctionnement
  • Maintenance curative représentant 70% des interventions
  • Coût annuel de €45M en maintenance
  • Disponibilité moyenne de 78% des équipements

Défis Identifiés

  • Pannes imprévues causant des arrêts de production
  • Maintenance préventive systématique coûteuse
  • Manque de visibilité sur l'état des équipements
  • Planification des interventions difficile
  • Gestion des pièces de rechange inefficace

Solution Déployée

Plateforme IoT de Maintenance Prédictive

Développement d'une solution complète intégrant capteurs IoT, intelligence artificielle et interface de pilotage pour transformer la stratégie de maintenance de TotalEnergies.

🔧 Capteurs IoT Intelligents

Installation de 12,000 capteurs (vibration, température, pression, acoustique) sur les équipements critiques avec transmission en temps réel.

🤖 IA Prédictive

Algorithmes de machine learning analysant les patterns de dégradation et prédisant les pannes 2-4 semaines à l'avance.

📊 Dashboard Opérationnel

Interface centralisée pour le suivi en temps réel, alertes intelligentes et planification optimisée des interventions.

📱 Application Mobile

Outil terrain pour les techniciens avec accès aux données, historiques et procédures de maintenance contextuelles.

Déroulement du Projet

1

Phase 1 : Audit & Stratégie (3 mois)

Analyse des équipements critiques, définition des KPIs et sélection des technologies IoT adaptées.

2

Phase 2 : Pilote Site (4 mois)

Déploiement sur le site de Gonfreville avec 800 capteurs et développement des premiers modèles IA.

3

Phase 3 : Industrialisation (8 mois)

Extension à 5 sites prioritaires avec formation des équipes et optimisation des algorithmes.

4

Phase 4 : Déploiement Global (12 mois)

Généralisation sur les 15 sites avec intégration complète aux systèmes existants.

Résultats Obtenus

Disponibilité des Équipements

Avant
78%
Après
92%

Coûts de Maintenance

Avant
€45M
Après
€36.5M

Réduction des Pannes

-75%

Pannes imprévues évitées grâce à la prédiction

Optimisation Stock

-30%

Réduction des pièces de rechange immobilisées

Productivité

+25%

Amélioration de l'efficacité des équipes

Retour sur Investissement

Investissement Initial

Capteurs IoT et Infrastructure €2.8M
Développement Plateforme IA €1.5M
Formation et Déploiement €0.7M
Total Investissement €5.0M

Gains Annuels

Réduction coûts maintenance €8.5M
Évitement arrêts production €12.2M
Optimisation stocks €3.1M
Total Gains/an €23.8M

ROI sur 3 ans

+1,328%

Retour sur investissement exceptionnel avec un payback de 3 mois

"La transformation de notre approche maintenance avec Forger2030 a dépassé toutes nos attentes. Nous sommes passés d'une maintenance subie à une maintenance maîtrisée et prédictive. L'impact sur notre performance opérationnelle est remarquable."
Jean-Marc Dubois
Jean-Marc Dubois Directeur Maintenance Industrielle, TotalEnergies

Technologies Utilisées

IoT & Capteurs

LoRaWAN Sigfox Edge Computing MQTT

Intelligence Artificielle

TensorFlow Scikit-learn Time Series Analysis Anomaly Detection

Infrastructure

Microsoft Azure Azure IoT Hub Power BI SQL Server

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