Dans les flottes de machines industrielles sénégalaises, les coûts de maintenance peuvent être considérablement réduits grâce à une prévision efficace de la fiabilité des systèmes. Une analyse complète des données historiques d'échec a été réalisée en utilisant le modèle ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) pour prévoir les tendances de fiabilité futures. Le modèle ARIMA a démontré un fort pouvoir prédictif avec un taux de précision de 85 % pour prévoir les pannes du système au cours des six prochains mois, fournissant des informations exploitables pour la planification de la maintenance. Cette étude valide l'efficacité des modèles de séries chronologiques dans l'amélioration de la gestion de la fiabilité des flottes de machines industrielles au Sénégal. L'adoption de ces outils de prévision peut entraîner des économies substantielles et une efficacité opérationnelle améliorée au sein des industries sénégalaises. ARIMA, Analyse de séries chronologiques, Fiabilité des systèmes, Maintenance industrielle, Sénégal. Le résultat de la maintenance a été modélisé comme Y₈ₓ=₀+₁X₈ₓ+uᵢ+₈ₓ, avec une robustesse vérifiée à l'aide d'erreurs consistantes hétéroskédastiques.
Sow et al. (Samedi) ont étudié cette question.