Le challenge

L’objectif principal étant d’apporter à l’industrie le meilleur de l’innovation numérique et accélérer la transformation digitale d’ArcelorMittal.

ArccelorMittal, souhaite pouvoir s’appuyer sur Himydata pour développer et intégrer dans ses processus métier des outils d'amélioration de la fiabilité process et pour aller demain vers de la maintenance prédictive. Il s'agit de réduire la possibilité de défaillance d’équipements process, mais également d’identifier les premiers signes d’un défaut afin de minimiser le risque de pannes imprévues et de réduire le besoin de maintenance corrective. Les enjeux sont importants pour permettre également de réduire les coûts d’arrêts de la production.

‍

‍

Les objectifs

ArcelorMittal génère au quotidien un certain volume de données, l’entreprise souhaite exploiter au mieux la richesse de ses données pour améliorer, en continu, sa performance opérationnelle.

La mise en place d’Himydata pourrait être à la fois un système de gestion de données, une source de données fiables et un système de référence pour les processus opérationnels et analytiques.

Cela permettra entre autres, la consolidation des données sur des tableaux de bord de pilotage, une vraie exploitation des données et simplifier l’usage du Big data et du Machine Learning dans cette optique prédictive.

‍

La solution

Le but étant de pouvoir effectuer une restitution dans une solution délivrée sous forme de Software as a Service (SaaS), hébergée dans les datacenters d’ArcelorMittal et pouvant également profiter pleinement des avantages du cloud computing.

La maintenance 4.0. permet de réduire les coûts d’arrêts de la production ainsi que de réduire la possibilité de défaillance des équipements, mais également d’identifier les premiers signes d’un défaut afin de minimiser le risque de pannes imprévues et de réduire le besoin de maintenances correctives.

‍

Les résultats

• Rationaliser les processus métier et contribuer à accroître l’efficacité organisationnelle
• Simplifier l’ajout de nouveaux services ou applications au travers d’une architecture extensible
• Garantir l’intégrité des informations temps réel entre plusieurs systèmes
• Déployer des solutions AI/ML plus rapidement
• Masquer la complexité des protocoles et réseaux hétérogènes