Sanofi
Factory Software | Sanofi | Maintenance prédictive AVEVA
Sanofi Toronto exploitait des actifs vieillissants pilotés par une stratégie de maintenance basée sur le temps, qui provoquait régulièrement des retards et des pannes inattendues. Le site mettait quatre à sept jours pour identifier la cause racine d'un incident, alors que les sources de données restaient cloisonnées et que les processus manuels freinaient la productivité. Le groupe pharmaceutique a déployé AVEVA PI System, complété par les analyses Quartic.ai, pour adopter une approche de maintenance prédictive centrée sur la fiabilité. La plateforme intègre des capteurs de vibrations et d'ultrasons sur les actifs critiques, alimente des modèles de détection d'anomalies et un tableau de bord de surveillance des risques permettant d'évaluer si un nouveau lot peut démarrer. Les résultats sont parlants : 25 % de réduction des coûts de maintenance préventive, baisse du coût des marchandises vendues, gain d'heures de productivité et montée en compétences des équipes d'ingénierie. Sanofi vise désormais 35 % de réduction des coûts de maintenance prédictive d'ici 2025 et un déploiement mondial de cette approche pilotée par la donnée.
FAQ
Comment AVEVA PI System soutient-il la maintenance prédictive dans l'industrie pharmaceutique ?
Sanofi Toronto a déployé AVEVA PI System couplé aux analyses Quartic.ai pour passer d'une maintenance basée sur le temps à une maintenance prédictive centrée sur la fiabilité. La plateforme intègre des capteurs de vibrations et d'ultrasons sur les actifs critiques, alimente des modèles de détection d'anomalies et fournit aux ingénieurs une vue temps réel de la santé des équipements. Pour un industriel pharma où chaque arrêt impacte directement l'approvisionnement de médicaments vitaux, cette transformation prédictive devient stratégique.
Comment réduire de 25 % les coûts de maintenance préventive dans une usine pharma ?
Sanofi a réduit de 25 % ses coûts de maintenance préventive grâce à AVEVA PI System, et vise 35 % de réduction de maintenance prédictive d'ici 2025. L'approche traditionnelle, basée sur des intervalles temporels fixes, génère trop de maintenance inutile (équipements en bonne santé) ou trop tardive (équipements en dérive). Le pilotage par l'état réel via la donnée temps réel permet d'intervenir au moment optimal, ni trop tôt ni trop tard. Sur un parc d'actifs vieillissants, ces économies cumulées sont considérables.
Comment AVEVA PI System aide-t-il à valider le démarrage d'un lot pharmaceutique ?
Sanofi exploite un tableau de bord de surveillance des risques alimenté par AVEVA PI System pour évaluer si les actifs critiques permettent de démarrer un nouveau lot pharmaceutique. La plateforme consolide les données de vibration, ultrasons, paramètres procédés et historique de maintenance en un score de risque opérationnel. Cette approche data-driven remplace l'évaluation manuelle (4 à 7 jours pour identifier la cause racine d'un incident) par une décision instantanée et objective, accélérant la cadence de production sans compromis sur la qualité.
Comment décloisonner les données dans un site pharmaceutique avec AVEVA ?
Avant AVEVA PI System, les données opérationnelles de Sanofi Toronto étaient cloisonnées dans des silos applicatifs et les processus manuels freinaient la productivité. La plateforme contextualise et unifie ces sources hétérogènes dans un référentiel commun accessible aux équipes maintenance, qualité, production et ingénierie. Cette décompartimentation accélère la résolution d'incidents, démocratise l'analyse et fait monter en compétences les équipes. C'est une transformation à la fois technologique et organisationnelle.
Comment AVEVA PI System soutient-il un déploiement mondial dans la pharma ?
Sanofi vise un déploiement mondial de son approche maintenance prédictive basée sur AVEVA PI System. La plateforme est conçue pour s'adapter à des dizaines de sites industriels, avec des modèles de données réutilisables et une architecture cloud-ready. Pour un groupe pharmaceutique présent dans des dizaines de pays, cette capacité à standardiser tout en respectant les spécificités locales (réglementations, équipements, langues) est essentielle. AVEVA devient ainsi le socle d'une transformation digitale industrielle à grande échelle dans les sciences de la vie.