Aboudey E.

Technicien de maintenance Test

- Maintenance curative et préventive sur robots automatisés.

- Programmation d’automates Siemens et Omron.

- Rédaction des rapports mensuelles.

Dans le cadre de ce projet, j’ai réalisé une étude approfondie sur les données issues d’un système de GMAO (Gestion de la Maintenance Assistée par Ordinateur) afin d’optimiser la maintenance et la fiabilité des équipements de radiologie utilisés dans un environnement hospitalier. L’objectif principal était de transformer les données brutes de maintenance en informations exploitables pour améliorer la gestion technique et la disponibilité du parc matériel.

Le travail a consisté à collecter, nettoyer et structurer les données issues de plusieurs sources (rapports d’intervention, historiques de pannes, durées d’immobilisation, coûts de maintenance, etc.). J’ai ensuite mis en place des analyses statistiques et des visualisations interactives permettant de suivre les principaux indicateurs de performance (MTBF, MTTR, taux de panne, fréquence d’intervention, etc.). Ces indicateurs ont permis de détecter les équipements les plus critiques et de proposer des actions préventives adaptées.

Les outils utilisés pour ce projet incluent Python (pandas, matplotlib, seaborn) pour le traitement et l’analyse des données, SQL pour les requêtes et extractions, ainsi que Power BI pour la création de tableaux de bord dynamiques destinés aux responsables techniques et aux ingénieurs biomédicaux.

Grâce à cette approche orientée data, le projet a permis d’améliorer la visibilité sur les performances des équipements, d’anticiper les défaillances et de rationaliser les coûts de maintenance.

Ce travail s’inscrit dans une démarche globale de maintenance prédictive et d’optimisation des ressources techniques, démontrant l’impact concret de l’analyse de données dans le domaine biomédical.