Industrialisation d’un modèle de maintenance prédictive.

Le contexte

Une entreprise énergétique avait développé un modèle de maintenance prédictive en laboratoire mais ne parvenait pas à le déployer en production de manière fiable et évolutive.

Notre approche

Mise en place d’une infrastructure MLOps complète sur Azure ML, automatisation des pipelines d’entraînement et de déploiement, monitoring des performances du modèle, intégration avec les systèmes SCADA.

Les résultats

• Modèle en production en 8 semaines
• Réduction de 30 % des pannes non planifiées
• Économies de maintenance significatives
• Gouvernance et traçabilité complètes

Cas client anonymisé. Résultats présentés sur le site Bennen Technologies.