Les forces d'Assetsvalue →

 ASSETSVALUE   est un outil innovant qui s’appuie sur des méthodologies et des algorithmes inédites développés par ASSETSMAN   et concentre plusieurs années d'expertise, de recherche & développement prenant en compte de nombreux retours d'expérience techniques de ses clients.

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La grande force d’ASSETSVALUE est de permettre de justifier techniquement et économiquement des stratégies de gestion d’actifs qui ne peuvent pas être observés avec les pratiques actuelles, ou analysés de manière intuitive.

 ASSETSVALUE  veut répondre aux attentes concrètes des industriels avec la mise en œuvre d’analyses prenant en compte le profil «business» de l’entreprise à travers différentes approches :

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Risque / Coût

ASSETSVALUE   embarque des algorithmes de calcul prenant en compte l’approche Risque/Coût et sa traduction économique dans toutes les décisions relatives aux actifs industriels. Ceci permet une conciliation entre les réductions de coûts, liées à la gestion des sites industriels, et la maîtrise des risques provoqués par ces réductions.

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Cycle de vie

ASSETSVALUE  s’applique sur l’ensemble du cycle de vie des actifs, et permet de mesurer la pertinence des stratégies opérationnelles adoptées. Les résultats et les recommandations émises prennent en considération la position de l’actif dans son cycle de vie.

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Lois de Fiabilité

ASSETSVALUE permet la modélisation des réalités opérationnelles par des lois de fiabilité et de probabilités, permettant de traduire le comportement des équipements et dégager une évaluation minutieuse de cette relation Risque/Coût.

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Gestion des incertitudes Sensibilités

ASSETSVALUE vérifie la robustesse des résultats trouvées par une gestion des incertitudes permettant une grande flexibilité sur la problématique des données. Une analyse de sensibilités permet de mesurer l’impact des résultats sur les seuils de variation des données d’entrée.

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Résultat rapide

ASSETSVALUE peut prendre en considération des données d’entrées de différentes sources (données financières, données de fiabilité, données d’exploitation, et plus encore), en offrant la possibilité de dégager rapidement des résultats avec peu de données d’entrées.