Maintenance intelligente et prédictive
Le CMMS intelligent qui prédit les pannes avant qu'elles ne surviennent
TexCare combine IA, capteurs IoT et traitement avancé du signal pour maintenir vos équipements critiques en service d'abord dans le secteur de la santé, adaptable à toute industrie.
Le problème
La maintenance reste réactive et cela vous coûte cher
Pannes imprévues
La panne d'un seul équipement critique peut coûter entre 50 000 € et 500 000 € et mettre en danger l'activité et les patients.
Budgets de maintenance gaspillés
La maintenance calendaire entraîne une sur ou sous-maintenance, gaspillant 30 à 40 % des budgets de maintenance.
Données dispersées
Les registres papier et les tableurs ne donnent aucune visibilité en temps réel, ni aucune capacité prédictive.
La solution
Une plateforme, quatre couches, aucune surprise
Capteurs IoT
Des capteurs de vibration, de température, d'émission acoustique et électriques surveillent l'état des équipements en temps réel.
Edge Computing
Les signaux sont traités à la source : filtrage, FFT, extraction de caractéristiques, transmission chiffrée sécurisée.
IA prédictive
Des modèles de machine learning détectent les anomalies, classifient les pannes et estiment la durée de vie résiduelle (RUL).
Plateforme CMMS
Ordres de travail, gestion des équipements, tableaux de bord et rapports de conformité réunis dans une seule interface intuitive.
Bénéfices clés
Pourquoi les équipes de maintenance passent à TexCare
Alertes en temps réel
Soyez informé dès qu'une mesure s'écarte de la normale pas après la panne.
Estimation de la RUL par IA
Planifiez les remplacements selon la durée de vie résiduelle réelle de chaque composant.
Moins d'arrêts imprévus
Moins de pannes surprises, plus de disponibilité des équipements.
Conformité réglementaire automatisée
Documentation prête pour l'audit, alignée sur la MDR 2017/745 et l'ISO 13485.
Ils nous font confiance
Clients pilotes, partenaires et collaborations universitaires
Les logos et témoignages seront ajoutés ici au fur et à mesure du lancement des programmes pilotes.