Les données collectées via les machines et les opérateurs sont utiles pour développer un ensemble de KPI (Key Performance Indicators), tels que l’efficacité de l’équipement global. Il stimule une analyse des causes profondes ainsi que des temps d’arrêt dus aux données. N’oubliez pas que la science des données devient utile pour une approche réactive et proactive de l’optimisation et de la maintenance des machines.

Il ne fait aucun doute qu’une réponse rapide à différents problèmes peut avoir un impact direct sur les temps d’arrêt coûteux et sur la productivité. Un modèle prédictif peut s’avérer utile pour surveiller les temps d’arrêt et les performances des machines. Il peut anticiper les gains de rendement, les changements externes et leurs impacts, la qualité et la réduction des rebuts. Les fabricants trouvent utile de découvrir de nouvelles approches et méthodes de gestion des coûts et d’amélioration de la qualité.