2021-06-16

Amélioration de la chaîne d’approvisionnement pour l’entretien des camions

Le défi

Ce projet vise à concevoir une suite d’algorithmes permettant de prédire des pannes de camion qui seraient autrement inattendues ainsi que leurs causes.  Ces algorithmes utiliseront des données générées lors de l’exploitation normale d’un camion, notamment en ce qui concerne les sous-systèmes du moteur, des freins et des pneus.

Ce projet vise à concevoir une suite d’algorithmes permettant de prédire des pannes de camion qui seraient autrement inattendues ainsi que leurs causes.  Ces algorithmes utiliseront des données générées lors de l’exploitation normale d’un camion, notamment en ce qui concerne les sous-systèmes du moteur, des freins et des pneus.

Sasha Kucharczyk, Chef de l’exploitation et co-fondateur, Preteckt: « Preteckt est heureux de développer de nouveaux outils de diagnostic qui permettront des opérations de maintenance plus pertinentes et plus précises, ce qui limitera les pannes imprévues et améliorera encore la fiabilité des camions tout en réduisant les coûts d’exploitation. »

Investissement

1,4M$

Investissement de Scale AI

5,0M$

Investissement total

Partenaires

« Les pannes imprévues de camions ont des répercussions importantes sur nos activités et notre service à la clientèle. Au-delà des coûts de réparation, la réorganisation des transports et la gestion des retards exigent du temps et de l'énergie sans offrir de valeur ajoutée à nos clients. »

— Ken Trickey, Directeur de l’innovation et de l’intégration, Transports Trimac
Rendu possible grâce
au soutien financier de
Gouvernement du Québec
Gouvernement du Canada