Architecture de pipeline de données maintenance (NiFi → Power BI)

Centralisation et automatisation des flux de données GMAO pour fiabiliser les KPI et accélérer la prise de décision.

2025NiFiPower BIDataKPIMaintenance 4.0

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Objectif

Centraliser et fiabiliser les données maintenance issues de la GMAO (initialement consolidées manuellement sous Excel) afin de piloter des indicateurs de performance fiables et réduire les erreurs de manipulation.

Méthode

Analyse des flux existants et des besoins décisionnels (KPI, tendances, analyses pannes).
Conception d’une architecture automatisée de traitement et normalisation des données.
Implémentation d’un pipeline sous Apache NiFi (ingestion, transformation, structuration).
Structuration des données pour exploitation Power BI (modèle orienté décision).

Résultats

≈ 70% de réduction du temps de consolidation manuelle.
≈ 30% d’erreurs en moins liées aux manipulations Excel.
Réactivité décisionnelle divisée par 2 sur le périmètre suivi.
Socle technique évolutif vers une maintenance pilotée par la donnée.

Points clés

Architecture data industrielle
Automatisation des flux
Structuration orientée décision
Vision maintenance 4.0