CARL Berger-Levrault, acteur majeur de la gestion de la maintenance, s’engage dans la transformation digitale de l’industrie en intégrant des solutions d’intelligence artificielle à sa Gestion de la Maintenance Assistée par Ordinateur (GMAO). Cette démarche vise à répondre aux défis de l’Industrie 5.0 et à optimiser la maintenance des équipements.

Avec l’émergence des enjeux liés à l’Industrie 5.0, CARL Berger-Levrault propose des solutions novatrices adaptées à la maintenance moderne. Au cœur de cette évolution, deux plateformes clés ont été développées : BL.Predict et BL.Optim.

BL.Predict se concentre sur la maintenance préventive en exploitant des algorithmes avancés pour analyser les données en temps réel. Cette solution permet de détecter les signaux faibles et de prévoir les interventions nécessaires, améliorant ainsi la durabilité des équipements. Les résultats escomptés incluent une optimisation de 15 % de la performance des machines et une réduction de 25 % des coûts d’exploitation, tout en diminuant les dépenses énergétiques de 15 %.

D’autre part, BL.Optim s’attaque à la planification des interventions. En prenant en compte divers facteurs comme les disponibilités des machines et les compétences des techniciens, cette solution optimise les plannings et génère des gains de temps significatifs pour les planificateurs, estimés entre 20 et 70 %.

Vers un avenir éclairé par l’IA générative

Dès 2025, CARL Berger-Levrault prévoit de lancer des solutions d’IA générative pour accompagner les utilisateurs dans leur quotidien. Parmi ces innovations, un assistant support sera mis à disposition pour répondre aux questions des utilisateurs sur la GMAO. En s’appuyant sur des modèles d’intelligence artificielle, cet assistant permettra d’accéder facilement à une multitude d’informations, rendant l’utilisation de la solution plus intuitive.

De plus, le compagnon maintenance sera un outil essentiel pour les techniciens et les responsables d’équipes. Grâce à des interactions en langage naturel, cet assistant analysera les historiques de pannes et facilitera la création de rapports d’intervention. Il promet également de simplifier les recherches d’informations critiques sur les équipements, renforçant ainsi la réactivité et l’efficacité des équipes de maintenance.