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À PROPOS

Dix ans à écouter les machines pour le compte des équipes qui les font tourner

Monixo conçoit et déploie des solutions IIoT et IA pour la maintenance prédictive et conditionnelle des actifs industriels, depuis 2015.

10 ansd'expérience terrain
15ingénieurs
+90%de précision de détection
5régions du monde équipées
NOTRE MISSION

Agir tôt, sans agir de trop

« Notre objectif est de vous permettre d'agir suffisamment tôt pour éviter les pannes lourdes et coûteuses, mais jamais trop tôt pour éviter les dépenses et arrêts inutiles. »

Ousmane Seck — Co-fondateur et Président de Monixo

88% des pannes sont répétitives

Donc évitables. L'enjeu n'est plus de démontrer l'intérêt de la maintenance prévisionnelle, mais de l'intégrer à la pratique quotidienne de vos équipes — c'est l'une des clés de la réussite de nos projets.

NOTRE HISTOIRE

De la recherche au déploiement industriel multi-sectoriel

2014

Début de la R&D
Conception des premiers algorithmes IoT et machine learning pour la maintenance prédictive des actifs industriels.

2015

Naissance de Monixo
L'entreprise est fondée en région parisienne, avec l'ambition de rendre la maintenance prédictive accessible en 15 minutes.

2018

Premier pilote industriel
Première validation en environnement métallurgique sur des machines tournantes critiques.

2020

Passage à l'échelle
Standardisation de la méthode de déploiement et extension à de nouvelles familles d'actifs industriels.

2022

Déploiement multi-unités
La plateforme Wiserun consolide des parcs industriels diversifiés au sein d'une gouvernance commune.

2026

Intégration de modèles prescriptifs
Notre but n'est plus que de prédire la défaillance mais d'aider à la corriger et à fiabiliser la machine sur le long terme.

PRÉSENCE MONDIALE

Cinq régions, un même socle technique

CE QUI NE CHANGE PAS

Trois principes, sur chaque site

Rapidité

Un capteur posé et configuré en 15 minutes, par vos propres équipes.

Non-intrusivité

Zéro interface avec votre système d'information : pas de connexion, pas de risque.

Preuve par la donnée

Chaque recommandation s'appuie sur des modèles éprouvés depuis dix ans, sur le terrain.

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