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Maintenance prédictive des équipements miniers mobiles à partir des capteursPredictive maintenance of mobile mining equipment from sensor data

Les camions, chargeuses et foreuses d’une mine produisent en continu des données de capteurs qui restent souvent inexploitées. Mirador centralise ces signaux, développe des modèles qui détectent les signes précurseurs de défaillance et les intègre à la planification de la maintenance.

Haul trucks, loaders and drills at a mine continuously generate sensor data that often goes unused. Mirador centralizes these signals, develops models that detect early signs of failure and integrates them into maintenance planning.

Pannes anticipéesFailures anticipatedavant l’arrêt de l’équipementbefore equipment goes down
Maintenance planifiéePlanned maintenanceplutôt que subie au quotidieninstead of daily firefighting
Pour quiWho it is for

Le contexte typeThe typical context

Exploitations minières à ciel ouvert ou souterraines, souvent en région éloignée, qui dépendent d’une flotte d’équipements mobiles coûteux. Chaque arrêt imprévu perturbe la production, mobilise les équipes de maintenance et peut poser des enjeux de sécurité.

Open-pit or underground mining operations, often in remote regions, that rely on a fleet of costly mobile equipment. Every unplanned stoppage disrupts production, ties up maintenance crews and can raise safety concerns.

Données mobiliséesData involved

  • Capteurs embarquésOnboard sensors
  • Système de gestion de flotteFleet management system
  • GMAOCMMS
  • Bons de travailWork orders
  • Analyses d’huileOil analysis
  • Registres d’opérationOperating logs
TechnologiesTechnologies

Des outils éprouvésProven tools

  • Microsoft Azure
  • Databricks
  • Python
  • Power BI
Le défiThe challenge

Ce qui freineWhat holds les organisations.organizations back.

Arrêts imprévusUnplanned downtime

Les bris surviennent sans avertissement et immobilisent des équipements essentiels à la production.

Breakdowns occur without warning and immobilize equipment critical to production.

Données sous-exploitéesUnderused data

Les données de capteurs sont stockées dans les systèmes des fabricants, sans être croisées avec l’historique de maintenance.

Sensor data is stored in manufacturers’ systems without being cross-referenced with maintenance history.

Connectivité limitéeLimited connectivity

Les sites éloignés et souterrains compliquent la collecte fiable et régulière des données.

Remote and underground sites make reliable, regular data collection difficult.

Maintenance calendaireCalendar-based maintenance

Les interventions suivent un calendrier fixe, ce qui mène à remplacer des pièces trop tôt ou trop tard.

Interventions follow a fixed schedule, leading to parts being replaced too early or too late.

La solutionThe solution

Ce que MiradorWhat Mirador met en place.puts in place.

  1. Collecte des données de capteursSensor data collection

    Une chaîne d’acquisition qui tolère les coupures réseau et centralise les signaux de la flotte dans une plateforme infonuagique.

    An acquisition pipeline that tolerates network outages and centralizes fleet signals in a cloud platform.

  2. Modèles de défaillanceFailure models

    Des modèles d’apprentissage automatique qui repèrent les comportements anormaux et estiment le risque de bris par composant.

    Machine learning models that spot abnormal behaviour and estimate breakdown risk by component.

  3. Intégration à la GMAOCMMS integration

    Les alertes génèrent des recommandations d’intervention directement dans le système de gestion de la maintenance.

    Alerts generate intervention recommendations directly in the maintenance management system.

  4. Tableau de bord de fiabilitéReliability dashboard

    Une vue de l’état de santé de chaque équipement, partagée entre la maintenance, la production et la direction du site.

    A view of each machine’s health, shared by maintenance, production and site management.

IndicateursIndicators

Les indicateursThe indicators que nous mettons en place.we put in place.

Des définitions partagées, calculées une seule fois et suivies au bon rythme.

Shared definitions, calculated once and followed at the right pace.

  • Disponibilité mécaniqueMechanical availability
  • Temps moyen entre défaillancesMean time between failures
  • Temps moyen de réparationMean time to repair
  • Part de maintenance planifiéeShare of planned maintenance
  • Coût de maintenance par heure d’opérationMaintenance cost per operating hour
  • Nombre d’arrêts imprévusNumber of unplanned stoppages
Résultats attendusExpected results

Ce que ce cas d’usage changeWhat this use case changes

  1. Les équipes de maintenance interviennent avant que les bris n’immobilisent les équipements.Maintenance crews intervene before breakdowns immobilize equipment.
  2. La disponibilité de la flotte devient plus prévisible pour la planification minière.Fleet availability becomes more predictable for mine planning.
  3. Les pièces et la main-d’œuvre sont mobilisées au bon moment.Parts and labour are mobilized at the right time.
  4. Les données des fabricants et de la maintenance sont enfin exploitées ensemble.Manufacturer and maintenance data are finally used together.
  5. Les décisions de remplacement d’équipements reposent sur un historique fiable.Equipment replacement decisions rest on a reliable history.
Questions fréquentesFAQ
Que se passe-t-il lorsque la connexion réseau est coupée?What happens when the network connection drops?

Les données sont conservées localement à bord ou en périphérie, puis transmises dès que la connexion revient. Aucune donnée n’est perdue pendant les interruptions.

Data is stored locally on board or at the edge, then transmitted as soon as the connection is restored. No data is lost during interruptions.

Faut-il un long historique de pannes pour commencer?Do we need a long failure history to get started?

Un historique de maintenance, même imparfait, suffit pour bâtir de premiers modèles de détection d’anomalies. Les modèles s’affinent ensuite à mesure que les interventions sont documentées.

A maintenance history, even an imperfect one, is enough to build initial anomaly detection models. The models are then refined as interventions are documented.

Notre méthodeOur method

Du premier échangeFrom the first conversation au tableau de bord utilisé.to a dashboard people use.

Une démarche en cinq temps, la même pour chaque cas d’usage, pour livrer vite sans sacrifier la qualité des données.

A five-step approach, the same for every use case, to deliver quickly without compromising data quality.

  1. Échange initialInitial conversation

    Nous écoutons votre contexte, vos données et vos priorités, sans engagement.

    We listen to your context, data and priorities, with no commitment.

  2. Cadrage et faisabilitéScoping and feasibility

    Nous validons les sources, les indicateurs et la valeur attendue, puis proposons une démarche par étapes.

    We validate sources, indicators and expected value, then propose a step-by-step approach.

  3. Conception et réalisationDesign and build

    Pipelines, modèles de données et tableaux de bord sont construits par itérations, avec vos utilisateurs.

    Pipelines, data models and dashboards are built iteratively, with your users.

  4. Mise en serviceGo-live

    Nous déployons, documentons et formons les équipes pour une adoption réelle.

    We deploy, document and train teams for real adoption.

  5. Accompagnement continuOngoing support

    Nous suivons l’usage, ajustons les indicateurs et faisons évoluer la solution.

    We monitor usage, refine indicators and evolve the solution.

RéalisationsProjects

Ils l’ont faitThey did it avec nous.with us.

#TerrainGrand projetFlagship
Secteur privéPrivate sectorMinesMining

Maintenance prédictive des équipements miniersPredictive maintenance of mining equipment

Des capteurs connectés et des modèles d’apprentissage automatique pour anticiper les bris des équipements critiques.

Connected sensors and machine learning models to anticipate failures of critical equipment.

  • Internet des objets (IoT)Internet of Things (IoT)
  • Data acquisitionData acquisition
  • Machine learningMachine learning
Découvrir le projetExplore the project
#DataGrand projetFlagship
ParapublicPara-public sectorÉnergieEnergy

Valoriser les données des compteurs intelligentsUnlocking the value of smart-meter data

Une plateforme capable d’absorber les flux massifs des compteurs intelligents, de repérer les consommations anormales et d’alimenter les prévisions, sous une gouvernance stricte des renseignements personnels.

A platform able to absorb massive smart-meter data streams, flag abnormal consumption and feed forecasts, under strict governance of personal information.

  • Data acquisitionData acquisition
  • Internet des objets (IoT)Internet of Things (IoT)
  • Machine learningMachine learning
Découvrir le projetExplore the project
#TerrainGrand projetFlagship
Secteur publicPublic sectorMunicipalitéMunicipality

Jumeau numérique du réseau d’eau potableDrinking water network digital twin

Un jumeau numérique qui réunit capteurs, données d’actifs et historique d’interventions pour détecter les fuites plus tôt et prioriser le renouvellement des conduites.

A digital twin that combines sensors, asset data and maintenance history to detect leaks earlier and prioritize pipe renewal.

  • Internet des objets (IoT)Internet of Things (IoT)
  • Data acquisitionData acquisition
  • Modèle data centricData-centric model
Découvrir le projetExplore the project
#VosDonnéesEnValeurPutYourDataToWork

Votre situation ressemble à l’un de ces cas ?Does your situation look like one of these?

Parlons de vos données et de vos priorités : nous vous proposons une première démarche concrète, adaptée à votre contexte.

Let’s talk about your data and priorities: we will suggest a concrete first approach tailored to your context.

Construisons la suite

Votre prochain défi.Une prochaine étape réfléchie.

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