Quant rationalise la maintenance préventive avec IBM watsonx.ai
Avec plus de trois décennies d’expérience dans les services de maintenance industrielle professionnelle, Quant propose des services d’externalisation et de gestion de la maintenance des actifs dans de nombreux secteurs, tout en accordant la priorité à la sécurité, à l’efficacité et à la fiabilité. L’entreprise a toutefois été confrontée à un défi lorsqu’un des sites de ses clients a rencontré un problème opérationnel lié à des processus hérités.
Les instructions de maintenance préventive, critiques pour le temps de fonctionnement et la productivité, étaient enfouies dans plus de 1 500 fichiers Microsoft Excel sur SharePoint, accessibles uniquement sous forme de pièces jointes dans les bons d’intervention IBM Maximo Manage. Les techniciens devaient référencer manuellement ces fichiers, ce qui limitait l’utilisation des fonctionnalités avancées de Maximo. Ce processus fragmenté entravait l’efficacité, affectait l’exactitude des données sur plus de 17 sites et ralentissait le processus. En effet, ce dernier prenait plus d’une heure par fichier pour transférer manuellement le contenu d’Excel vers Maximo. Tout cela a poussé Quant à poursuivre l’automatisation et l’Intégration pour exploiter pleinement le potentiel de Maximo.
Pour relever les défis liés aux workflows de maintenance préventive existants, Quant a collaboré avec IBM® Client Engineering pour créer une solution cloud native tirant parti de la technologie IBM. La solution était axée sur l’automatisation de l’extraction, de la validation et de la transformation des données PM à partir Excel dans des formats compatibles avec IBM Maximo Manage.
Les fichiers Excel étaient stockés dans un environnement sécurisé grâce à IBM Cloud Object Storage, avec des sorties JSON pour l’Intégration. En parallèle, IBM Cloud Code Engine a permis de créer une architecture évolutive et sans serveur pour les API et les interfaces utilisateur.
Au cœur de la solution, IBM watsonx.ai Le studio d’IA a facilité l’extraction intelligente de données à l’aide de grands modèles de langage (LLM). Les services d’IA ont été exécutés dans l’environnement d’exécution du machine learning d’IBM watsonx, afin de garantir un déploiement sécurisé et performant. Cette conception modulaire a permis une automatisation évolutive et une intégration sans heurts avec IBM Maximo Manage.
Au final, Quant et IBM ont réussi à développer un produit minimum viable (MVP) qui automatise la conversion des instructions de maintenance préventive basées sur Excel en plans de travail structurés dans IBM Maximo Manage. Grâce à l’automatisation intelligente, la solution rationalise les workflows de maintenance et réduit les lacunes opérationnelles.
Le MVP a introduit un processus clair, soutenu par une interface utilisateur permettant de valider et de corriger les données extraites. Il a séparé les tâches par actif, fréquence et responsabilité, produisant des sorties JSON compatibles avec Maximo. Cette méthode a éliminé le référencement manuel des pièces jointes Excel et a permis d’utiliser pleinement les fonctionnalités avancées de Maximo.
En conséquence, Quant a réduit de 65 % le travail manuel lié à l’extraction des données et à la création de plans de travail, et a raccourci de 30 % les délais de mise en œuvre de son système de gestion de maintenance assistée par ordinateur (GMAO) pour les nouveaux sites et les projets entièrement nouveaux. Ces améliorations ont marqué une étape importante dans le processus de modernisation de l’entreprise, tout en renforçant son engagement en faveur d’opérations de maintenance évolutives et fondées sur les données.
Fondée il y a plus de 35 ans et basée à Stockholm, en Suède, la société Quant Service fournit des services professionnels de maintenance industrielle. Elle bénéficie d’une présence mondiale et compte parmi ses références plus de 400 installations dans divers secteurs, où elle contribue à améliorer la sécurité, les performances des équipements et la fiabilité opérationnelle.
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Les exemples présentés ne sont qu’illustratifs. Les résultats réels varient en fonction des configurations et des conditions du client et, par conséquent, les résultats généralement attendus ne peuvent pas être fournis.