Plateforme de maintenance déployée par L2P au Brésil : réduction de 52 % des corrections et économie de 300 000 R$

fr.wedoany.com Rapport : L’entreprise brésilienne de services d’infrastructure L2P Engenharia a réduit de 52 % ses interventions correctives et économisé 300 000 R$ en dépenses non planifiées grâce au déploiement d’une plateforme de gestion de maintenance. Basée à São Paulo (SP), elle gère plus d’un millier d’actifs, notamment des armoires de distribution haute tension, des systèmes de climatisation et des groupes électrogènes. Auparavant, l’entreprise utilisait des bons de commande papier et des communications via WhatsApp pour gérer ses processus, ce qui entraînait un manque de centralisation des informations, rendant difficile le contrôle des équipes sur le terrain et la saisie des données techniques.

L’application de cette plateforme de gestion de maintenance a permis de centraliser les données opérationnelles dans un environnement numérique, d’automatiser les routines de maintenance préventive et d’améliorer la visibilité sur la performance des actifs. Selon l’entreprise, le temps de réponse des équipes a diminué de 85 %, tandis que les activités prédictives ont augmenté de 66 %. L’exécution des routines préventives s’est améliorée de 85 %. Les activités sur le terrain sont désormais enregistrées en temps réel, avec des preuves horodatées et géolocalisées, et les tâches de maintenance bénéficient d’un calendrier automatisé.

Brunno Minosso, directeur du développement commercial de L2P Engenharia, a indiqué que le plus grand défi de l’entreprise résidait dans le contrôle des équipes, ainsi que dans l’organisation des photos et l’envoi des informations techniques. Auparavant, les techniciens accumulaient un grand nombre de bons de commande papier, ce qui ne permettait pas de transmettre avec précision les informations techniques nécessaires à chaque actif et client.

Selon l’entreprise, les prochaines étapes incluent l’expansion de l’utilisation des données et l’intégration de fonctionnalités d’intelligence artificielle afin de renforcer l’analyse prédictive et d’anticiper les pannes des équipements surveillés.