AFIM Rhône Alpes & CARL BERGER-LEVRAULT
Transition énergétique, durabilité, variabilité des coûts, mobilisation des ressources…
La maintenance est devenue un outil stratégique majeur pour répondre aux enjeux économiques et sociaux de l’industrie !
Interopérable avec la majorité des GMAO, dont CARL Source, Berger-Levrault vous présente BL.Predict, notre plateforme cloud 100% métier, qui intègre une forte expertise IA et s’adapte à tous les domaines d’activités.
Accessible à tous, elle optimise la performance et la durabilité de vos équipements, diminue les temps d’intervention des équipes techniques et vous ouvrir la voie vers la maintenance prévisionnelle, avec des retours sur investissements en moins de 12 mois.
Pour rappel, la maintenance prévisionnelle offre une gestion des actifs par anticipation intelligente des défaillances, avant qu’un équipement ne tombe en panne : collecte et analyse de données, planification des interventions, suivi et ajustement.
[Musique] bienvenue à tous pour cet événement sur l’apport de l’aiot et de l’intelligence artificielle en maintenance pour la performance industrielle et énergétique alors on dit industrielle mais Thierry tu nous en parleras votre procédé vous l’avez mis en place dans le tertiaire et vous avez d’excellents résultats euh donc je vais
Commencer par par me présenter donc on a trois intervenants chez Carl berger lev avec Laurent trussello Sébastien Dufour data scientist chez BL predict et puis Thierry responsable commercial chez BL predict moi je me présente je suis euh hop voilà président délégué régional de la FIM dirigeant capemth donc la FIM
C’est l’association française des ingénieur de maintenance et responsable de maintenance nous sommes représentés sur un découpage de 22 régions en France la maintenance représente 66 milliards d’euros 450000 emplois dont 12000 cadres nous sommes suivis par 8000 contacts l’objet de la film et ben c’est de faire des événements comme celui-ci pour
Permettre aux gens de s’informer d’échanger le deuxème la deuxème mission importante de la FIM et ben c’est de contribuer à l’amélioration de la santé et de la sécurité des conditions de travail on collabore avec l’INRS et la fnor à ces sujets on a développé une méthode qui est la méthode secure
Aim et puis l’analyse de risque avec Paris maintenance et puis des outils en matière de sécurité comme la norme X600 400 qui est mal connu mais qui permet de limiter 50 % des des accidents en en travaillant sur les coupures d’énergie ensuite on participe et ben à la promotion de la
Formation on a aussi un rôle au niveau des instances représentatives pour représenter la la profession à l’échelon national et international et puis on on publie régulièrement des informations de veille économique technologique réglementaire on a donc une représentation sur notre site internet qu’on vous invite à visiter et à utiliser pour nous
Rejoindre comme on l’a vu l’association est une association loi 1901 qui ture ses subsides de vos participation et adhésion voilà donc la FIM ronalp est représentée sur Linkedin on vous invite à nous suivre on invite justement on sensibilise avec des publications sur la prévention des risques on essaie de
Mettre en avant aussi le travail des équipes de maintenance voilà pour la présentation de la fil on va poursuivre le tour de je me suis présenté donc à chacun de vous peut-être oui de vous présenter maintenant donc moi Thierry TPO donc je suis responsable commercial de l’offre bel predict donc je suis là
Pour accompagner nos clients dans cette transformation à leur vitesse donc on va vous montrer un petit peu no nos technologies nous ce qu’on va vous faire donc c’est présenter en fait la philosophie et vous présenter B predict ensuite Laurent présentera l’interopérabilité entre Carl source et B predict suivi d’une présentation
Rapidement de certains de nos clients qui nous font confiance et puis on rentrera plus en profondeur avec Sébastien qui va vous présenter justement des cas d’usage chez nos clients qu’est-ce qu’on a fait comment qu’est-ce qu’on a créé comme valeur donc au niveau du Groupe Berger levreau on
Est une société donc dans l’édition de logiciel qui est internationale et multisectorielle concernant Carl software on est une filiale à 100 % du groupe berger levreau on a plus de 40 ans d’expertise dans la maintenance industrielle on est on a un peu plus de 160 collaborateurs et on est numéro 1 en
France de la GMAO et on est leader en Europe dans bel predict donc l’activité qu’on va vous présenter c’est une équipe d’une douzaines de personnes au sein de de Carl source de de Carl pardon où là on va retrouver des Data scientist on va retrouver des chercheurs des développeurs et vous savez l’avantage
D’être dans un grand groupe c’est qu’on a accès à une quarantaine de chercheurs dans notre groupe et c’est ces chercheurs vont nous permettre sur une idée de nos clients sur une idée que vous allez avoir en fait et qu’on va échanger on va pouvoir se dire bah tiens
On va pouvoir mettre une personne deux personnes trois personne et monter un projet faut inévitablement qu’il soit innovant s’il est pas innovant on peut pas on peut pas se se le permettre eTTH et dans ce cas de figure c’est comme ça que BL preddict est né c’est-à-dire
Qu’on a à travers plusieurs clients dont un client qui s’appelle Alf on présentera d’ailleurs ce ce cas d’usage tout à l’heure c’est par des idées et des partages avec nos clients qu’on a pu construire en fait bel predict ok super on a à notre actif quand même plus de 50
Publications scientifiques par an ce qui est ce qui est le vraiment important sur sur 6 ans de de recherche dans l’a et de l’Oti voilà donc nous pourquoi bel prédict en fait il y a plein de problématiques différentes euh on a toute la partie efficience énergétique on a toute la partie on veut
Recentraliser le pilotage nos clients ils veulent ils veulent optimiser leur coût de possession il y a également tous les nouveaux décrets qui sont arrivés au niveau décret tertièire il y a le flex Office qui a énormément perturbé également la la vie dans les bâtiments dans dans dans chez nos clients et chez
Nous aussi d’ailleurs euh on a tous subi le coût de l’énergie aussi qui est qui a exposé ces dernières années donc c’est c’est des sujets qui sont de plus en plus importants où on fait nos clients font de plus en plus attention et c’est des sujets qui étaient pas forcément
Suivis jusqu’à présent et aujourd’hui c’est des sujets qu’il faut suivre parce qu’il y a vraiment des économies importantes à faire et on on répond vraiment à ces problématiques là on a également tout ce qui est optimisation d’activité et les coûts de maintenance donc B préic c’est c’est
Quoi c’est une plateforme clé en main d’optimisation des équipements alors pourquoi clé en main c’est que derrière on a vraiment intégré nos technologies sont néses à travers nos clients on a vraiment fait beaucoup d’aller-retour avec nos premiers clients où derriès on nous a vraiment dit mais c’est super ce
Que vous voulez faire ce qu’on veut faire ensemble par contre nous on n’est pas des informaticiens on n’est pas Haïti nous on est vraiment dans l’opérationnel c’est très bien ce que vous avez commencé à faire mais vos écrans sont trop compliqués donc du coup on a vraiment depuis l’origine de B
Predict on a vraiment été en confrontation avec nos métiers et c’est ce qui nous permet aujourd’hui d’avoir une solution clé en main qui qui est facile en fait qui est vraiment sur des interfaces vous verrez tout à l’heure qui qui sont vraiment la portée de tous et toute la complexité
Quand on parle d’intelligence artificielle ça peut faire peur toute cette toute la complexité est derrière nos écrans en fait elle est elle est elle est vous allez utiliser notre la puissance de l’intelligence artificielle sans les contraintes et ça c’est vraiment important c’est ce qui fait vraiment notre différence c’est qu’on
Est vraiment métier donc on a quatre parties sur B predict on a une partie objet connecté donc on va on va pouvoir se connecter directement à des équipements donc si les équipements sont sont de dernière génération on va pouvoir directement même récupérer les les données si c’est des équipements qui
Sont plus vieillau ben derrière on va pouvoir mettre justement des capteurs pour pouvoir les faire parler et de pouvoir bénéficier de dialoguer avec ces équipements euh pouvoir stocker l’information et notre métier est vraiment il se retrouve vraiment sur cette partie-là notre valeur ajoué c’est vraiment sur la partie analyse métier où
On va activer des des algorithmes à la demande avec du machine learning avec du transfer learning mais tout ça est encapsulé bien évidemment dans le produit et vous avez pas cette complexité vous avez uniquement des des interfaces qui sont très simples qui vont permettre de créer des alertes qui
Vont permettre de faire également de pouvoir visualiser de l’information à travers de la datav architecture important de la la la souligner puis après je vais aller vite pour laisser la parole à mes collègues donc on a toute la partie acquisition donc là on a la collecte de données sur
Lequelle on va alimenter notre plateforme BL predict à travers une base de données temporelle donc c’est une base de de données qui est très importante parce qu’elle va pouvoir encaisser énormément d’information c’estàd que quand on va alimenter et qu’on va récupérer des données en temps réel sur des équipements bah ou toutes
Les 10 minutes bah ça ça ça fait énormément de volume et nous l’idée elle est bien évidemment de surtout pas perturber la production de nos clients qui ont des GMAO comme au niveau de Carl source on va pas perturber par exemple une la base SQL de de Carl source mais
Par contre on va l’enrichir alors comment on va l’enrichir nous on va encaisser dans bel prédict toutes les données en temps réel ce qui va vous permettre de détecter immédiatement s’il y a une fuite s’il y a un problème vous allez tout de suite être vous allez tout
De suite voir l’information et être alerté et pour enrichir l’information dans car source ben on va tout simplement par exemple une fois par semaine une fois par mois euh écrire simplement une synthèse de l’information qu’on a euh qu’on a encaissé toutes les secondes en fait et ça c’est très
Important parce qu’on va enrichir d’une façon très simple euh directement car source nos technologies vont permettre de faire une transformation à travers des modèles d’IA des alertes automatisées et puis toute la partie modèle de règle donc deux options qui s’offrent à nous la partie visualisation à travers des capilles comme on le voit
Ici sur la droite et ben directement également la possibilité d’aller faire du push donc là vous consommez l’information sur la partie visualisation c’est vous qui venez chercher l’information et on a la possibilité de pousser l’information selon des critères selon des alertes on va vous pousser l’information par email
Ou autrement on va directement pouvoir faire des interventions des demandes d’intervention ou encore des points de mesure et a tout à fait donc là justement on a un écosystème au niveau de de la de de parce qu’on peut pas tout savoir faire bien évidemment on a sélectionné bien évidemment des des des
Partenaires qui sont qui qui partagent le même ADN que nous c’est-à-dire la tisaction de nos clients de pouvoir de pouvoir assumer en cas de problème de pouvoir trouver des solutions et donc on a aujourd’hui un certain nombre de de de partenaires dans notre écosystème et notamment tout à l’heure je par tu
Parlais justement de comment on peut fonctionner par rapport au réseau par exemple on travaille avec des Français qui s’appellent Sinox et là ça va nous permettre de créer un réseau privé ou opéré directement à travers chez nos clients pour pour qu’on puisse faire la la la la la connectivité
Et la communication entre les capteurs et notre plateforme bel predict alors après quand on parle de capteur on a des partenaires comme Adenis qui sont des fabricants des fabricants grenoblois qu’on préconise aussi chez nos clients après on en a d’autres aussi on a des des des gens comme whatsense qui vont
Nous permettre en fait de pouvoir vous apporter bah des technologies qui sont vraiment intéressantes et pertinentes et qui sont fiables surtout pour pour pouvoir faire parler justement vos équipements donc tu parles de watsens watsens c’est quelqu’un qui qui fait des c’est une entreprise qui fait des Gateway qui permett de récupérer des
Données de de de de GTC de GTB par exemple et de les remonter dans dans votre dans votre plateforme hein c’est ça absolument tout à fait c’est c’est une société effectivement qui s’est fait racheter par Siemens et c’est des voisins en plus ils sont ils sont à
Champagne au Mondor ok donc on a les capteur on a les Gateway Gateway ça fonctionne également et puis après on a les écosystèmes informatiques it avec la possibilité de récupérer avec les nouvelles normes IEC les informations qui peuvent provenir d’automate de centrale de de de SCADA de centrale
Numérique et de SCADA ou autres voilà par opcua par bnet on peut vraiment se connecter et après nous on va vous vraiment selon la la typologie parce que bah derrière c’est vraiment on va dire du surmesure ça dépend vraiment de de du du volume qu’on va vouloir transporter
Ainsi de suite il y a des solutions différentes et nous selon la configuration de nos de nos clients on va leur préconiser la meilleure solution ouais bien évidemment on va vous préconiser plusieurs solutions et puis après c’est vous qui choisirez mais nous on vous donnera les les avantages les
Inconvénients de de tel réseau de telle typologie euh bah ça ça fait partie de de de notre service en fait ok merci mais je t’en prie donc comment ça fonctionne B en fait on a un M2M dans BL predict qui va vous permettre en fait de faire le rapprochement entre
L’équipement l’objet et directement euh bel predict et euh après derriurs au niveau de car source c’estàdire qu’on va faire le lien entre l’équipement et l’objet connecté donc c’est tout intégré dans dans dans dans notre offre là vous allez retrouver en fait vos différents objets s’ils sont pas connus donc ils
Sont déjà identifiés euh vous allez les retrouver directement dans l’interface qui est très simple si c’est pas le cas ben on va vous l’intégrer directement dedans on retrouve ici euh le menu en fait au niveau de B predict où là vous allez pouvoir bah directement créer des alertes vous allez pouvoir faire des
Relevés de mesure automatisés vous allez pouir configurer justement Carl source euh vous avez toute une batterie d’options possible donc là on retrouve la partie création d’alertes donc vous pouvez vous allez pouvoir créer des des alertes qui sont simples qui sont complexes on va pouvoir faire directement une DI ou une intervention
Ou encore un point de mesure mais ça Laurent l’expliquera un peu plus tard dans la présentation on retrouve ici un des Capia en fait à travers une interface web là on va pouvoir suivre ainsi de suite les équipements qui nous intéressent là pareil on va voir ça tout
À l’heure avec Sébastien au niveau des cas d’usage client très important les gains puisquon a des gains considérables sur la partie on va améliorer l’exploitation ation des infrastructures donc je laisse voir les chiffres parce que je vais pas rentrer dans chacune des lignes parce que c’est
On est vraiment pris par le temps et puis on est vraiment sur la partie optimisation des équipement ouais tu tu tu me parlais en préparation de cet évêtement en terme de gain ben on parle on a on a ciblé là ici l’industrie mais tu me parlais d’un cas tertière
Avec des des économies sur un suivi de de de consommation d’eau qui était assez astronomique en fait en fait on a un client effectivement en mettant en connectant nos technologies sur leur sur leur sur sur leur leur comment dirais-je leur bâtiment qui est un stade derrière
On a tout de suite détecter une fuite d’eau de 20 m³ cette fuite d’eau de 20 m³ euh bah vu le prix de l’eau aujourd’hui ça représente un peu moins de 100 € par jour mais comme nous a dit comme nous a dit notre client nous a dit
Mais attendez nous cette fuite elle est là depuis 3 jours elle est là depuis 3 mois elle est là depuis 1 an là depuis que le stade existe c’est-à-dire 9 ans si c’est 9 ans bah c’est 300000 € oui parce que c’est c’est 20 m³ jour oui oui effectivement
Absolument et c’est conséquent parce que sur des relevés manuels on d’un mois sur l’autre on les voit pas par contre si on a relevé toutes les 10 minutes ou enfin peu importe la fréquence mais plus plus plus tendu on peut voir des des des fuites et donc s’apercevoir de la
Performance du système que ce soit sur un réseau industriel où il circule des fluides ou que là on soit sur un réseau d’eau potable c’est absolument tout à fait et en plus ils sont sur une zone maricageuse donc c’éta très compliqué de de humainement de la retrouver sans des
Technologies comme les nôtres faut savoir aussi que nos technologies permettent en connectant un un un un bâtiment vous avez directement la possibilité de de de de de gérer bah justement tout ce qui est consommation ainsi de suite mais également de pouvoir sur les abonnement on y pense jamais
Mais sur les abonnements électriques on a des algorithmes qui permettent de vous définir le meilleur abonnement la meilleure puissance de votre abonnement et là on a des gains considérables on l’a vécu pour nous pour nos bâtiments on présentera tout à l’heure euh on l’a vécu sur certains clients on a certains
Clients qui ont fait des économies juste sur les abonnements je parle même pas de l’énergie 30000 € sur les puissances souscrit ah ouais c’est colossal les abonnements annuels c’est c’est incro indépendamment des consommations juste le droit d’avoir accès à l’électricité 3000 € d’économie absolument sur un client absolument c’est incroyable c’est c’est formidable
Nous on a fait des gros gains à chaque fois qu’on installe nos technologies c’est c’est c’est un des premiers gains qui se volent plus rapidement quoi en fait ok merci voilà mais mais je t’en prie je vais donc laisser la parole à Laurent je disais ça fait maintenant plus de 10
Ans qu’on a imaginé une approche autour de la plateforme numérique des équipements une notion de plateforme qui va intégrer évidemment les données de gestion comme le disait Thierry c’est des données plutôt à la minute à l’heure à la journée donc on est sur des temps relativement courts par rapport à de l’
IOT avec des données plutôt cartographique et graphique et là on a tout un tout un pan autour dug des cartes et et du BIM et évidemment on a dans cette vision l’intégration du temps réel la donnée chaude et ça c’est essentiel effectivement pour euh apporter une nouvelle dimension dans
L’approche des mainteneurs donc ça c’est pour nous ça a été un élément essentiel et de là est né euh les travaux autour de BL predict et euh de fil en aiguille au bout de ces 10 ans cette première vision que l’on avait eu qui était à l’époque dans les idées novatrices
Autour du digital twin jumeau numérique et bien sont de sont venus sont arrivés des produits euh concrets comme comme BL prédict pour rendre ce service aux acteurs de la maintenance alors à quoi ça sert en fait de lier euh parce que on peut très bien avoir effectivement une
Plateforme mesurer euh mettre de la science autour de de la plateforme de remonter des données des équipements euh l’intérêt euh il est très il se fait très rapidement sentir de le connecter de toute façon à laagm nous on a toujours eu comme comme comme point de départ de pouvoir l’associer Natur
Ellement avec la GMAO car source alors pourquoi je vais essayer d’illustrer sur quelques éléments déjà tout simplement parce que aujourd’hui vous l’avez peut-être ou nos clients l’ont peut-être déjà vécu quand on a une GTB qu’on a déjà un certain nombre de données parce que ça existait déjà des système de
Supervision on a la donnée parfois ça nécessite de multiplier les écrans multiplie les données d’entrée là évidemment avec une plateforme d’iooti qui va comme elle prédit condenser les données de SG les données de pardon de supervision les données d’iotti temps réel et bien on a eu on ressent
Immédiatement le besoin de pouvoir les donné en accès et en visualisation directement dans l’outil GMA c’est important que sur l’outil utilisé par les techniciens qui sont pas multiplier les outils et qu’ puisse voir directement en sélectionnant leur équipement ici à travers l’arbreessence ou à travers d’autres mécanismes d’avoir quelque chose de contextuel qui
Rafraîchit des informations ici c’est un exemple autour du data center de de de chez Carl mais on va on va le voir sur d’autres exemples plus industriels c’est important immédiatement de pouvoir consulter ces informations construites en fonction de l’équipement que l’on a géré directement au sein de la GMAO
Parce queelle va les aider à prendre un certain nombre de décisions elle peut les aider à prendre un certain nombre de décision ou de comprendre un certain nombre de choses lorsqu’ils sont dans l’outil de GMA sans avoir besoin de changer de système complètement Laurent moi ça me fait
Penser effectivement à une époque où on avait une tournée mensuelle du relevé des compteurs et et ces compteurs on les relevait pas seulement sur un problème énergétique et même pas d’ailleurs à l’époque mais parce que il y avait des opérations de maintenance à réaliser au bout d’un certain nombre de kilomètres
D’heures de fonctionnement et cetera et puis on peut avoir des suivi de température je pense tu parles d’un data center et ben les températures d’un local par exemple on sait que les batteries vont très vite déprécier si on a des températures supérieures à 24°gr et si jamais les températures montent
Au-delà de ces de 24°gr et ben il faut se dépêcher d’aller réfrigérer le local l’aérer parce que sinon les batteries n’auront pas l’autonomie prévue et il faudra vite les remplacer ça va être un coup faramineux donc c’est très très intéressant d’avoir ces données dans la
GMAO à la fois sur un plan énergétique à notre époque aujourd’hui c’est fondamental et ça évite d’être présent sur deux outils mais aussi d’un point de vue purement maintenance effectivement pour déclencher des opérations en fonction d’un certain nombre d’événements de grandeur physique et de
Situ quoi et ben si tu tu me fais la la transition parfaite euh donc voilà ça c’est un autre un autre exemple sur d’autres types de données là on est plutôt sur des données techniques autour de d’équipement mais je laisser Sébastien rentrer dans les détails avec
Des cas concrets dans stff là on a vraiment des données de moteur des températures des niveaux d’huile et cetera euh ou aussi on peut voir aussi des modes de fonctionnement ça c’est aussi intéressant c’est c’est pas uniquement pour prendre en considération la donnée temps réel c’est aussi là
Quand on câ d’autres système d’analyse avec de l’IA c’est de comprendre dans quel état se situe un système dans son état de fonctionnement et pas simplement une mesure mesure pas mesure mais c’est une collection pour comprendre l’état d’un système ça je pense que les exemples concrets seront seront d’autant
Plus efficaces que que mon explication effectivement on parle de données corrélées quoi on corrèle des données contextuelles conjoncturelles à des données technique fonctionnelle quoi exactement ça tout à fait exactement le sens des choses et ça va être tout à fait bien illustré tout à l’heure et là
Pour rebondir sur ce que tu tu mettais en avant euh o il a on va dire dans dans le monde d’avant même si c’est il est pas très loin en fait comment on fonctionne on allait faire des relevés sur le terrain comme tu disais on pouvait parfois câbler une remontée d’information avec
Une GTB sur une valeur mais le système qui constitue vraiment le au-delà de relever les mesures dès le moment où voulait faire la maintenance conditionnelle donc la maintenance qui se déclenche pas sur un un pas calendaire mais sur sur une sur un calcul ou sur une une étude alors si
C’est une valeur fixe c’est assez facile à mettre en place mais là où il y a toute la valeur à travers la plateforme bprédic c’est qu’on va pouvoir assez facilement euh créer des des conditions complexes hein euh des conditions complexes avec des moyennes avec des des voire même de l’algorithmie poussé on va
Pouvoir créer ou nos clients vont pouvoir par ce ces checkbox par ces ces ces ces boîtes de dialogue ils vont pouvoir configurer des euh des des conditions complexes avec une interface simple et ça c’est essentiel parce que ces conditions complexes au lieu elles vont pouvoir soit nous amener à
Récupérer une mesure qui elle-même va servir de déclencheur mais que ça sera une mesure avec des conditions complexes sera une mesure simple qui elle va faire office de déclencheur ou elles vont aller plus loin c’est directement émettre des euh des signalement ou des interventions donc ça c’est là où c’est
Intéressant c’est euh la plateforme elle va faire l’office de collecte mais elle va aussi faire avoir une capacité à créer simplement des règles je les appeler comme ça peut-être que Thierry me me corrigera mais pour moi c’est comme ça je le vois comme des règles sophistiquées qui vont permettre de
Pouvoir faire des déclenchements beaucoup plus optimisés que ceux qu’on avait et avant quand on était câblé avec des des supervisions des GTC la difficulté souvent rencontré cétait pas de connecter un pnemonique une GTC même s’il pouvait y avoir parfois des problèmes de protocole on va dire qu’aujourd’hui on en est un petit peu
Sorti par contre la vraie difficulté c’est d’éviter la multiplication des alarmes c’est de créer des règles qui sont suffisamment poussé pour pouvoir ne pas créer des faux des faux positifs ou ce type de ce type de R qui qui nuisait complètement à l’interconnexion entre les GMAO et les supervisions grâce à ce
Type de plateforme évidemment on va pouvoir collecter en plus de l’Oti mais on va pouvoir surtout affiner des règles métier qui sont beaucoup plus en correspondance avec ce qui est attendu côté GMAO et là on a un exemple sur un client là c’est je sais plus le le
Lequel mais voilà où là en fait l’intérêt c’est qu’on va déclencher des interventions des signalements là si c’est un signalement on va choisir évidemment le le modèle qu’on veut déclencher directement dans la GMAO mais là vous avez la chaîne de bout en bout que vous maîtrisez vous
Avez pas besoin d’aller dans un outil de supervision avec une autre interface des autre d’autres règles on a vraiment pensé le système pour fonctionner de manière autonome et pour pouvoir nous adresser des choses directement dans l’outil GMAO pour pouvoir ensuite laisser euh le technicien se concentrer et ne pas être
Obligé d’aller dans deux systèmes aller dans le supervision redéclencher une intervention en fonction d’une liste d’alarmes là on va être beaucoup plus en relation directe sans oublier qu’on peut mettre des algorithmes qui vont aller bien au-delà souvent ce qui est proposé dans les classiquement dans les systèmes de supervision euh avec des règles
D’apprentissage notamment euh voilà ça c’est ça c’est évidemment l’intérêt on peut aussi sur des relevés d’eau on était on en a parlé tout à l’heure on peut aussi relever la la SuperV le la plateforme belpredic va recollecter toutes les toutes les toutes les toutes les toutes les minutes et nous on va la
Collecter une fois par heure une fois par jour et on peut faire aussi des déclenchements côté côté côté car source donc ça aussi c’est une possibilité donc c’est comme le disait TI en introduction relever des mesures les transférer mais surtout là où il y a la plus grosse
Performance moi je trouve c’est euh venir créer des règles beaucoup plus sophistiquées qui sont souvent rarement présentes dans les systèmes de GMAO on est quand même sur des règles bon même si on peut dire tous les temps ou là on va aller sur des règles avec des moteurs de calcul beaucoup plus performants
Voilà c’était l’idée de pouvoir comprendre cette interaction qu’est-ce qu’on fait transiter quelles sont les données que l’on fait transiter et dans un contexte ici de plateforme unifié entre BL predict et car source on est on a la possibilité d’être évidemment en complet en Full Web avec des protocoles sécurisés d’échange des protocoles
Sécurisés d’affichage des données d’un système à un autre donc ça c’est l’intérêt d’avoir une chaîne complète proposée avec l’ensemble des solutions merci Laurent pardon pour cette présentation de de l’interconnexion entre le monitoring et la GMAO j’ai la chance de vous présenter les cas enin quelques cas clients
Industriel et facility qui un peu les deux les deux cas importants qu’on va rencontrer dans le métier euh qu’est-ce qu’on peut dire j’irai pas dans le détail contrairement à ce que à ce qu’ dit euh Laurent parce que effectivement euh voilà chaque chaque cas est très
Précis et et sur un webinaire on n pas le temps de de développer mais n’hésitez pas à nousontacter pour aller plus sur un cas industriel spécifiquement en profondeur et autrees alors le premier cas que je vais vous citer euh c’est alstff alors vous connaissez peut-être pas forcément la société alstf c’est les
Fabricants de d’outil logistiqu euh mais surtout de de convoyurs aéroportuaire euh donc c’est les Français dans différents aéroports en France et à l’étranger et ils ont enfin c’est avec eux qu’on a construit vraiment le pobell predict le l’outil et pourquoi parce que leur problématique à eux c’est d’avoir
Un taux de disponibilité des équipements proche de 100 % et la tendance même des aéroports c’est c’est c’est cette demande et en particulier STF c’est une société qui est à la fois fabricant et mainteneur des équipements dans les aéroport et donc bah voilà la maintenance de ces équipements c’est du
7 jours sur 7 euh 24/ 24 et donc c’est un coût très important et alstff fait beaucoup de sur préventif donc leur problématique c’est justement d’essayer de trouver comment réduire ce comment réduire ce surpréventif donc voilà alors une particularité de ce système c’est que effectivement un convoyeur aéroportuaire
Comme vous pouvez l’imaginer c’est une chaîne de petits équipements qui sont unitairement pas très chers donc on peut pas se permettre non plus d’avoir un système IOT euh euh très onéreux donc on a on a plutôt pris le parti de faire quelque chose d’assez simple avec en en
Cumulant les données de de vitesse d’intensité moteur et des températures euh huile les moteur plus qu’un particulier pour pour les convoyeurs euh voilà ce qu’on ce qu’on appelle le centrage tapis des détecteurs pour savoir si la bande par d’un côté ou de l’autre euh pourquoi parce que spécifiquement c’est quelque c’est c’est
Une partie du convoyeur qui coûte très cher et il faut éviter que la bande parte d’un côté et vous imaginez qu’elle peut du coup s’user beaucoup plus rapidement donc voilà euh et et le système il est assez classique hein euh on va mettre des capteurs on va utiliser
Un réseau Laur euh sur place avec Gateway pour transférer les données sur belle prédict et après évidemment analyse de ces données euh euh valorisation de la donné comme on dit comme on dit chez nous intégration dans le dans le système car source parce que c’est un client carard source voilà et
Donc qu’est-ce que ça peut donner bah voilà voilà comment un peu comment on travaille un peu au niveau des dashboards on essaie d’être le plus visuel possible bien entendu alors quelques quelques enseignements techniques parce que quand vous avez 500 convoyeurs vous l’avez peut-être pas vous l’avez peut-être pas en information
Direct la longueur voilà et la première partie du dashboard c’est vraiment tout ce qui est donné donné directes de mesure voyez en temps réel euh qu’on peut avoir voilà et avec le centrage de bande en particulier chez eux qui est important parce que bah évidemment l’intensité du convoyeur et la vitesse
C’est parfaitement corrélé hein euh mais chaque bagage c’est une surintensité et un bagage qui se bloque par exemple ça peut créer une forte montée de l’intensité euh voilà tout tout ça c’est pour avoir avoir des données qui sont en cohérence euh en fait vraiment la l’intensité moteur c’est ce qui va
Caractériser la partie mécanique du système je pense qu’ la fil c’est voilà c’est ça ça vous paraît assez clair parallèle pardon et en parallèle bah voilà les les températures huile moteur il y a aussi bah comme vous pouvez le constater une forte corrélation là-dessus et on voit
Effectivement ce qui peut dériver ce qui est ce qui est assez important dans dans ce type de système c’est que chez alstff les moteurs sont assez identiques euh et on comparer des équipements aux caractéristiques assez similaires euh donc voilà en terme d’intensité en terme de consigne et donc on est capable en
Terme de machine learning d’analyser tout ça quoi voilà oua ouais et donc là onits trop dans les détails non non mais on voit des évolutions de température et donc une un temps de retard du refroidissement voilà ok voilà euh là voilà voilà très très simplement voyez on fait en parallèle des mesurantes des
Des analyses long terme donc donc c’est avec cette corrélation intensité vitesse avec les dérives voilà comment comment se caractérise l’intensité dans le temps et aussi la variabilité de l’intensité donc le standard dviation pour ceux qui font l’Anglet des maths voilà où on va avoir un peu plus d’irrégularité bah quand par exemple la
Bande se desserre l’intensité va avoir tendance à faire un système un peu comme ça quoi donc voilà monter plus rapidement que quand elle est bien tendue et puis après aussi euh alors une analyse long terme sur sur les températures l’évolution des températures moteur et autre j’entrerai
Pas dans les détails non plus parce que c’est un un peu plus technique mais bon voilà ce qu’on peut ressortir sur nos graphes et aussi un truc qui est très important pour pour alstff euh bah puisqueil y a aussi la casquette fabricant le dimensionnement des moteurs
On a on a un aspect automatisation avec le nombre de de démarrage en fait si vous voulez un convoyeur va s’arrêter euh selon un temps défini voilà donc euh enfin sur l’automatisation ça peut être 5 secondes quand le bagage a quitté ça peut être 5 secondes ça peut être 30
Secondes mais al il y a une économie énergétique quand c’est 5 secondes par contre il y a beaucoup plus de moteur et selon la la la quantité de bagages qui sont transportés il y a beaucoup plus d’arrêt voilà et le dimensionnement des moteurs aussi qui qui est ce qui est
Souvent plutôt surdimensionné en fait voilà donc c’est des études de long terme pour eux et des informations techniques pour eux avant d’avoir B le predict ils avaient très très peu d’informations ça c’est c’est une particularité aussi qu’on pe voilà aussi un un pour l’anecdote quelque chose d’un
Peu particulier bah ça ça correspond à ce que je vous je vous disais précédemment voilà là ils ont un temps défini dans leur automatisation qui est qui peut être de 5 secondes ou de 30 secondes quand le bagage quitter le convoyeur et on fait un comparatif hein
Ouais un comparatif avec time to stop convoyur donc on est capable de faire des simulations euh à la fois en côté énergétique ce qu’on gagne en énergie en réduisant le temps mais par contre ce qu’on perd en nombre de marche-arrêt euh voyez before 87 after 532 donc on a on
Multiplie très rapidement le nombre de marchearrêt selon le volume de bagage c’est clair oui c’est pas facile à expliquer alors je demande à m collèges c’est clair voilà alors un deuxième cas client mais vraiment on fait 1880° on vient plutôt sur du Facility euh l’agglomération du Arre voilà c’est
Quelle est la problématique pour l’agglomération du WE c’est d’avoir beaucoup beaucoup beaucoup de bâtiments hein et très peu très peu d’équipes de maintenance donc euh ce qui leur manque fondamentalement c’est d’avoir de l’information euh voilà la la personne qui a décidé de ce projet c’est un retour d’information et c’est là où où
Belle PEDIT va avoir euh son impact c’est qu’on est capable avec différents capteur avec différents systèmes de faire remonter l’information sur la consommation d’eau sur consommation énergétique sur la température qui fait là-bas selon selon les caractéristiques des bâtiments il y a des bâtiments recevant du public il y a des bâtiments
Comme le stade enfin il il y a voilà plein plein de particularités et donc le le critère numéro 1 c’est la remontée d’information donc voilà donc on a un poque sur le stade de CAN qui est qui est voilà un équipement prépondérant de l’agglomération euh et où sur lequel on
A un peu étudier tous ces cas-là donc la température des locaux les CO2 euh qu’est-ce qu’on peut avoir le suivi des pompes de relevage parce que là là en particulier le stade il est sur fréatique euh le circuit OCS les CTA enfin voilà différents différentes choses et voilà un petit peu sur des
Exemples ce que ça peut remonter donc la température bah évidemment il y a deux aspects euh il y a un aspect confort des usagers dans certains bâtiments mais il y a aussi comme vous pouvez le constater TGBT local sono pour un stade c’est le local sono c’est il faut qu’il
Fonctionne le jour où il y a le match et donc bah le suivi des températures ça sert à au maintien en bonne en bon état de fonctionnement des équipements prépondérants voilà donc on parlait de data center c’est un peu le cas voilà euh voilà voilà un exemple hein voilà je
Vais pas je vais pas épiloguer parce que ça c’est des choses qui sont assez claires euh le CO2 voilà voilà le CO2 là c’est plus ce qu’on retrouve avec des pointes bah pour les établissements ressemblants du public mais ce qui est aussi très fortement à la mode dans les
Écoles à l’heure actuelle euh voilà et puis il y a eu il y a eu le covid par là aussi euh donc tout ce qui dépasse et alors vous voyez il y a deux pics c’est c’est pour c’est aussi pour l’anecdote les pics correspond à des matchs vous
Voyez c’est la loge 14 dès qu’il y a un match voilà le taux de CO2 monte beaucoup parce que évidemment il y a beaucoup de personnes dans la dans la dans les loges voilà encore encore un dernier système pour tout ce qui est suivi au chaud de sanitaire euh bah
Respect des condition de température pour la lgionéose fonctionnement chaudière temps de fonctionnement comme vous pouvez voir par jour euh voilà on voit on voit aussi le cycle de fonctionnement des chaudières là il y en a là on n’ voit qu’une mais il y en a trois enfin voilà
Euh un autre exemple bon il y a eu plusieurs études mais je vais pas aller beaucoup plus euh beaucoup plus au-delà un autre cas intéressant c’est les Hospices Civils de Lyon euh hospice civil de Lyon c’est 13 13 sites sur Lyon les hôpitaux principaux et vous comprenez bien qu’ils ont aussi bah
Pareil un besoin de remonter d’information et en particulier là c’était euh c’est toujours d’ailleurs c’est consommation d’eau euh compteur d’eau compteur d’énergie euh CTA qui est une problématique importante dans les hôpitaux euh et voilà bah je vous montre un peu des des dashboard enfin des tableaux de bord de de surveillance des compteurs
D’eau on voit vraiment ce qui se passe jour par jour en cumulé enfin les tableaux sont plus conséquents que ça mais je vais pas aller au-delà ce qui est important sur les compteurs d’au c’est la notion de euh alors vous comprenez bien qu’il y a des compteurs
Où le seuil êre plutôt proche de 1 ou 5 m³ et par contre sur certains compteurs d’eau on a un volume qui peut être de 500 m³ dans la journée donc on a un besoin de faire des seuils qui so qui vont pouvoir s’adapter au compteur je
Sais pas si je suis très clair et et donc on va essayer pour standardiser les dashboards donc on a créé un système de seuil dynamique qui vous permet là là on voit pas mais si je change si je change de compteur dans le dans le dans le dans
Le site on va voir que les seuils vont vont vont varier et on a un seul dashboard pour l’ensemble des compteurs donc avec des seuils différents pour chaque compteur avec avec des dashboards voyez on est en zone verte donc ça veut dire qu’on est bien on est en dessous du
Seuil mais mais l’échelle si c’était 500 m³ elle s’adapteraiit au compteur je sais pas si je suis très clair non plus si si si c’est on comprend très bien qu’avec la le même travail de présentation pour l’utilisateur il y a de l’intelligence entre guillemets derrière sur la capacité à adapter les
Bonnes échelles au bon contexte c’est parfait alors tu as parfaitement compris ça voilà euh un tableau de bord donc avec les alertes qu’on a définis sur la consimmation et les seuils un tableau de bord alors là tout est vert malheureusement s’il y avait s’il y avait une rubrique rouge ce serait
Peut-être plus euh quand c’est en rouge si c’est dépassement de seuil et ça vient tout de suite mais ouais on suit donc le le dépassement de soy horaire avec des trois occurrences sur un espace de 12h euh les dépassement de seuil quotidien hebdomadaire ça c’est à la demande de client les consommations
Minimales sur 14 jours parce que ça aussi quand on a une fuite qui est non visible euh voilà pour moi une particularité c’est un compteur sil redescend jamais à zéro s’il consomme peu si redescend jamais à zéro c’est qu’il y a peut-être une fuite quelque part mais qui n’apparaît pas donc on est
On est on aime aussi suivre voilà le le le minimum de consommation d’un compteur donc voilà ça c’est une autre façon de pouvoir détecter une incohérence ou un signel faible dans le dans dans le système qui est observé si tu veux c’est vraiment intéressant hein euh
Voilà sur les CTA c’est des choses assez classiques euh comment on surveille des CTA alors il y a un certain nombre de paramètres euh les choses classiques pour l’en encrassement de fil pardon c’est de suivre le delta de pression donc des capteurs chez Denise qui permettent de faire ça par exemple euh
Ben des pannes électriques voilà il y a les signaux variateurs qui peuvent permettre de donner aussi des éléments là-dessus euh donc là là c’est plutôt bien suivi sur les hôpitaux donc on a on a d remonté euh de de beaucoup de données euh voilà voilà ce que ça peut
Donner alors on voit que c’est assez constant surtout sur des échelles de temps euh assez faible et puis on demande des échelles entre 0 et 400 donc voilà euh par contre on voit bien le le signal variateur sur le en rouge l’histogramme en rouge vous voyez bien
Qu’il y avait une montée dans le temps mensuel de enfin c’est des indicateurs mensuels du signal variateur et on voit bien alors ça devait être en Juill qu’ a eu qui a eu un changement de filtre serait le signal variateur est retombé à
À 60 % au lieu de 83 % voilà bon voilà voilà des éléments qui permettent de de de dire et d’optimiser le le fonctionnement je je vois le temps s’écouler alors est-ce que je continue ou pour l’instant c’est vrai que on a on a bien fait le tour de la question Berg
Levre lui-même la direction qui nous a demandé de de suivre la consommation énergétique vous imaginez bien avec la date en 2022 parce que les budgets s’en enflent et voilà donc donc il y a eu un changement de tarif assez violent en 2022 donc on on a on a suivi on suit la
Consommation maintenant de l’ensemble des bâtiments en voilà en temps quasi réel parce que c’est des des données à J+1 enfin voilà on fait des analyses hebdomadaire euh lié à la température lié au coût hein comme vous pouvez voir sur un tableau de bord euh on a même les
Budgets qui sont faits en euh donc avec la température voilà les consommations par rapport à l’année précédente le suivi par rapport à la température et les suivis budgétaires qui est fait qui est fait complètement donc voilà c’est c’est juste pour vous dire anecdotique comme quoi même chez nous ça sert
Beaucoup l’impact que ça peut faire voyez sur les économies alors là c’est un peu il y a un peu de mélange surtout mais consommation de gaz mois par mois l’impact décré tertiire aussi où on voit chaque bâtiment alors là il y en a que deux mais c’est deux bâtiments du groupe
Barg levre on voit l’évolution par rapport aux références décret tercière j’irai pas plus au-delà voilà et et aussi un impact data center chez nous qui est très important le data center c’est ça peut être des gros gros consommateurs d’énergie avec un coût très important et voilà là là c’est le
Datacenter de carbg Lovro qui a plutôt des très bonnes performances voz un pu 1 15 c’est plutôt très bas mais voilà on a d’autres Data Center qui sont beaucoup moins performants je vais m’arrêter là je suis désolé sachant qu’au niveau des abonnements on a parler tout à l’heure
D’abonnement nous pour notre groupe on est à une réduction de 5000 € par an sur nos 12000 m² qu’on qu’on monitore à travers B préict et en consommation on est à moins 45000 € annuel donc nous notre démarche elle est elle est très simple euh nous
Comment on fonctionne en fait ce que je vais quand même préciser tout à l’heure Sébastien parlait de POC ce qu’il faut savoir c’est que nous on fonctionne toujours par des sites pilotes on démarre toujours un projet pour aller démontrer à nos clients bah que ça fonctionne euh il faut savoir que 100 %
Des sites pilotes que nous mettons en place che nos clients euh aboutissent à la production à une mise en production et 100 % de nos clients je touche du bois jusqu’à présent 100 % de nos clients aujourd’hui euh continuent parce que nous c’est des abonnements annuels nous suivent bah depuis depuis qu’on
Existe c’est-à-dire depuis qu’on a commencé à commercialiser le produit ça fait 4 ans pour nos nos clients les les plus anciens euh bah chaque client renouvelle son son abonnement donc c’est un signe de de satisfaction pour nous et on ce capita est important et on le suit
De très près euh donc comment ça fonctionne un client qui veut partir avec nous se dire mais tiens pourquoi pas en fait nous on fonctionne de la manière suivante on a un setup qui va vous permettre de pouvoir lancer un projet donc c’est il y a une partie service c’est c’est du service
D’accompagnement donc on a toute une méthodologie donc sur la partie cadrage on va on va se permettre en fait ensemble avec vous au niveau client qui connaisseent parfaitement votre métier nous on connait parfaitement nos technologies on va justement c’est un travail collectif en fait on va travailler ensemble pour
Pouvoir définir euh des objectifs sur un site pilote qui va pouvoir durer 6 mois ou 12 mois selon la complexité et fort de ça on va se définir des objectifs ensemble et ce qui va nous permettre au bout des 12 mois d’identifier si oui ou non le site pilote qu’on a fait ensemble
Si c’est une réussite ou si c’est un échec donc bien évidemment les objectifs se lancent au démarrage du cadrage au démarrage du projet et ça c’est primordial c’est et bien évidemment on définit ce cadrage ensemble pour que ce soit quelque chose qui soit faisable parce que si c’est impossible à faire
Ben forcément on va tout de suite vous dire bah non là on met un Nogo et bien évidemment on trouvera ce qui va bien qui n va nous permettre en fait de se projeter et surtout créer de la valeur parce que si on fait un site pilote qui
Va durer 12 mois et qu’au final nos objectifs n’apportent pas de valeur bah là non plus ça fonctionne pas donc il faut absolument qu’il y a une création de valeur donc on vous accompagne là-dessus parce qu’on a plein de cas d’usage selon ce que vous allez vouloir
Faire on a plein de cas d’usage chez nos avec l’expérience qu’on a aujourd’hui chez nos clients qui vont qui vont nous permettre en fait de créer de la valeur pour vous ensemble donc après on a toutes une méthodologie qui vont vous permettre en fait de pouvoirah directement aboutir sur votre premier
Projet de ce type là voilà tout simplement donc je vais essayer d’aller vite parce que on est déjà à 15h oui oui oui donc un setup c’est quoi setup pour nous ça va de j’aime pas trop parler de d’argent c’est pas forcément l’objectif mais que vous ayez une tranche un setup
Côté service entre selon la complexité c’est entre 10 et 15000 € de service au niveau du setup et l’abonnement le prédict euh on démarre à 478 € 479 € par mois tout simplement ça vous permet d’avoir un une enveloppe on on va dire juste une enveloppe pour vous puissiez savoir euh
Où on peut vous emmener et et je pense que c’est important d’avoir juste une enveloppe quoi tout simplement je dirais qu’ faut su point et c’est nos clients qui ont l’expertise de métier avec notre expertise à nous en fait pendant le cadrage c’est là où on va définir les
Objectifs où on va créer de la valeur et la valeur c’est de faire des économies bien évidemment aussi donc ça c’est c’est vraiment dans notre méthodologie et notre démarche du du projet pilote du site pilote c’est vraiment dans cette démarche là qu’on qu’on emmène nos clients en fait étude pour voir où y
Aller et comment et et comment Phaser les opérations mais vous l’avez très bien mis en place dans dans dans cette étape c top cadrage donc que tu évoques Thierry hein on passe toujours nous par cette méthodologie là et on commence toujours petit on commence toujours petit parce que bien sûr qu’on on
N’empêche pas nos clients de voir grand mais on commence toujours par un petit projet et on démontre à nos clients que ça fonctionne et après bah on passe en production mais on passe toujours en simplifier les choses parce que après ça peut vite devenir très très complexe
Nous on est vraiment là pour pour pour démontrer sur le site de notre client que ça fonctionne et ça c’est primordial parce qu’prs on peut très bien montrer à un client sur un autre site d’ d’un autre d’un client de B predict leur montrer que ça marche mais tant que
C’est passe dans leur environnement bah ça peut ne pas marcher chez eux en fait et c’est les questions qui se posent et ils ont raison de se poser ces questions là c’est pour ça qu’on moi je préfère toujours et cette notre méthodologie on passe toujours sur un site pilot pilote
Et on et on détermine et on montre que ça marche et ça et ça le client au bout de 12 mois il a le recul nécessaire en se disant c’est génial ou en se disant c’est naz honnêtement et nous aujourd’hui on a vraiment cette chance là c’est que on passe en production et
Même le client il nous dit mais comment je passe en production mais il suffit de de de continuer l’abonnement de et et tout ce qui a été fait bien évidemment c’est déjà en production finalement tout le travail qui a été fait pendant le site pilote bah c’est déjà on est déjà
En prod en fait parce que c’est nous on le fait d’une façon méthodique euh et et on le fait d’une façon industrielle et c’est c’est testé et éprouvé donc reproductible et VO et et en plus ce que tu me disais dans le cadre de la préparation c’est qu’une fois que bon on
A on a mis en place complètement le projet c’est fermé mais les gens ils y ont goûté et ils trouvent une vraie valeur ajoutée et ils vont trouver d’autres besoins ils vont vous rappeler pour d’autres sujets dans lequel vous allez remettre la même démarche en place
Mais une fois qu’on y a goûté on on on en veut en plus on en veut toujours plus parce que les besoins apparaissent en fait en en ayant ce monitoring en ayant cet interfaçage avec la GMAO on se rend compte qu’on gagne du temps de l’énergie
Que les gens trouvent de la valeur à leur métier voilà ils viennent pour faire quelque chose de pertinent et ils ont plus à aller voir relever un compteur ou et et et donc tout le monde est gagnant dans cette démarche tout à fait on a un client pour a démarrer sur
Trois bâtiments et là l’année prochaine on est déjà donc tout budgeté ainsi de suite et tout tout planifié pour 133 bâtiments donc on passe de trois bâtiments sur le site pilote à 133 bâtiments en 2024 voyez donc ça va vite et donc derrièur au début ils étaient
Ouais mais est-ce que ça va marcher ainsi de suite nous on leur a démontré que derrière tout ce qu’on a dit on l’a mis en place du coup le client il s’est dit mais c’est pas mal ou effectivement parce que le client il y a une personne
Qui était vraiment moteur et les autres ils y croyaient pas trop au départ mais après au fil de l’eau au bout déjà de TR mois ils ont dit mais attends c’est c’est génial en fait et du coup on arrive à embarquer les équipes même ceux qui étaient pas forcément dans le projet
B prédict au départ et du coup bah vous voyez on passe de 3 à 133 bâtiments quoi c’est c’est hyper intéressant démche qui est intéressant c’est de bien comprendre que souvent ça peut faire peur laotti on peut on peut soit y croire soit pas y croire et que cette approche méthodique
Et incrémental elle met en sécurisé elle sécurise elle démontre et ensuite elle permet rapidement de passer à l’échelle très factuelle et c’est ce que nos clients demandent d’être factuel donc faut pas hésiter mais carrment nous aujourd’hui c’est ce qu’on vraiment nous nos clients ils nous remercient même
Après en nous disant mais on croyait que c’était hyper compliqué et en fait il s’aperçoivent que c’est vraiment nous on s’adapte vraiment au client on s’adapte à la complexité mais on va la simplifier cette complexité donc si vous voulez c’est c’est vraiment naturel on va dire
C’est vraiment puis on va la vitesse de nos clients nous on met un rythme bien évidemment r on met un rythme mais on va pas brutaliser un client c’est pas notre objectif notre objectif il est vraiment d’avoir cette feuille de route et de respecter cette feuille de route et d’y
Aller en douceur et et d’arriver à cet objectif final pour prendre une décision derrière en disant c’est bien ou c’est pas bien vraiment c’est c’est notre méthodologie et elle marche parce que derilleè vraiment sont cont sont heureux et nous aussi vous voyez ça se voit OK et ben écoutez on a je
Pense fait le tour de la question euh on va mettre fin à cette ce webinaire en tout cas un grand merci à tous un grand merci à toi Didier merci te Absolum cette organisation et ben écoutez merci à vous de cette participation et merci encore une fois à
Carl berger levreau de de soutenir la fil dans un partenariat historique et ce serait bien que des gens nous rejoignent d’autres euh la FIM permettra de d’élargir son rayonnement grâce aux différentes adhésions et partenariats à développer voilà et ben merci à tous on va remettre le on va préparer le replay
Puis on vous l’envera par par mail voilà pour ceux qui souhaitent revoir certaines phases de de cette présentation t si quelqu’un veut voir pour aller plus loin B adressez-vous à Didier n’hésitez surtout pas euh on sera là pour vous pour vous aider accompagner merci à tous bonne fin de journée au revoir au
Revoir