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SAP Predictive Maintenance and Service

Avec l'Internet des Objets, optez pour une approche prédictive de la maintenance et du service, et non plus réactive

Réduisez vos coûts de maintenance, améliorez la disponibilité de vos ressources, renforcez la satisfaction client, augmentez les revenus générés par les services et passez à un modèle de gestion basé sur l'utilisation grâce à l'Internet des Objets (IoT) et à la solution SAP Predictive Maintenance and Service. Accélérée par la technologie In-Memory SAP HANA, cette solution analyse d'immenses volumes de données issues des capteurs (température, vibration, vitesse de rotation) et, si une machine montre un risque de panne, elle émet une alerte bien en amont. Associez les données des capteurs aux informations sur votre entreprise dans vos systèmes de CRM, ERP et de gestion des ressources d'entreprise. Optez pour une approche prédictive de la maintenance et du service, et non plus réactive.

Pourquoi choisir SAP Predictive Maintenance and Service?

Parce que cette solution d'IoT passe par des données machine en temps réel et des outils d'analyse sophistiqués pour contrôler la santé des équipements, vous permettant ainsi d'anticiper et de prévenir les pannes. Les fabricants peuvent considérablement améliorer le service client, et les opérateurs optimiser le temps de fonctionnement des équipements. 

  • Prévoir les dysfonctionnements des équipements avant qu'ils ne se produisent afin d'éviter de coûteuses interruptions.
  • S'appuyer sur la visibilité offerte par les données des capteurs pour améliorer la qualité des produits, la fiabilité et la satisfaction client.
  • Optimiser la gestion des ressources en envoyant en temps opportun les techniciens munis des pièces détachées adéquates.
  • Prévenir les temps d'arrêt imprévus et planifier la maintenance au moment le moins gênant pour limiter l'interruption des opérations.
  • Concevoir et lancer de nouvelles initiatives d'IoT en 3 mois maximum grâce au programme de lancement rapide de SAP Leonardo.

Profitez d'une visite guidée avec un essai gratuit de 30 jours

Découvrez comment nos outils de maintenance prédictive utilisent l'Internet des Objets (IoT), l'Internet Industriel des Objets (IIoT) et la technologie machine à machine afin de transformer le service sur le terrain et la gestion des actifs.

Caractéristiques fonctionnelles
  • Gestion de la santé des actifs et aide à la décision.
    Appuyez-vous sur les résultats de santé, la détection des anomalies, l'analyse spectrale et le Machine Learning pour optimiser la maintenance et l'entretien des actifs. Prenez des contre-mesures préventives pour effectuer un processus de maintenance et de service en boucle fermée.
  • Plateforme extensible ultra-performante.
    Traitez d'immenses volumes de données issues des technologies de l'information et opérationnelles grâce à des algorithmes de Machine Learning très sophistiqués.
  • Outils d'analyse opérationnels.
    Profitez d'outils de modélisation prédictive et d'analyse sophistiqués, couvrant la modélisation statistique, la découverte des données, l'évaluation des actifs, la visualisation, etc.
  •  Intégration avec les processus.
    Intégrez la solution à vos système de gestion à distance, notamment les logiciels CRM, EAM, ERP et non SAP, et exploitez ainsi plus rapidement votre visibilité.

Présentation de la solution : Science des données et Machine Learning pour l'Internet des Objets et la maintenance prédictive

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Caractéristiques techniques
  • Technologie In-Memory.
    Utilisez une technologie In-Memory de pointe reposant sur la plateforme SAP HANA.
  • Connectivité IoT et IIoT.
    Exploitez la gestion, la surveillance et la connectivité des terminaux, ainsi que les services de transfert des données d'IoT. Optimisez la gestion des données avec un stockage évolutif et économique des données de séries chronologiques.
  • Visualisation.
    Visualisez les données en temps réel en fonction de vos besoins, et affichez une visibilité concrète grâce à une expérience utilisateur unifiée et intuitive.
  • Intégration avec les solutions SAP.
    Intégrez la solution de manière native avec les solutions d'entreprise SAP (SAP S/4HANA, par exemple) ainsi qu'aux systèmes d'exécution de la maintenance tiers. 
      

Options de déploiement

  • La solution SAP Predictive Maintenance and Service peut être déployée sur site ou dans le cloud.
  • SAP Predictive Maintenance and Service, édition cloud, est gérée sur SAP Cloud Platform. La solution utilise des services tels que SAP Cloud Identity Access Governance et SAP HANA Cloud Integration, et peut être étendue si nécessaire.

 

Voir la feuille de route du produit pour l'édition sur site

Voir la feuille de route du produit pour l'édition cloud

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Déployez SAP Predictive Maintenance
and Service sur site ou dans le cloud

  • SAP Predictive Maintenance and Service, édition cloud.
    L'édition cloud offre un modèle de tarification à l'abonnement en fonction du nombre de terminaux connectés à la plateforme, ainsi que du nombre de mesures, c'est-à-dire le volume de données stockées dans SAP. L'analyse des vibrations, proposée en tant qu'extension, est facturée séparément.  
  • SAP Predictive Maintenance and Service, édition sur site.
    L'édition sur site propose un modèle de licence permanente en fonction du nombre de points de mesure ou de capteurs configurés dans le système. Une offre basique est disponible pour les mises en œuvre de plus petite ampleur. Cette édition exploite SAP HANA pour le stockage des requêtes rapides et des calculs prédictifs, et SAP Sybase IQ pour le stockage du Big Data de l'IoT. 
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Support

Obtenez l'aide nécessaire pour faire fonctionner SAP Predictive Maintenance and Service à pleine puissance. Nos experts vous aideront à optimiser la valeur de votre logiciel, à tirer parti de nouveaux modèles économiques et fonctionnalités, et bien plus encore.

Dépannage et maintenance
SAP Support Portal :c'est le moyen de faire des recherches dans la base de connaissances, de consigner les incidents, d'obtenir des clés de licence, de télécharger des logiciels, et bien plus encore.
 
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