Conception d'une plateforme SaaS de maintenance prédictive.
Transformer des flux de données capteurs complexes en indicateurs de santé actionnables pour réduire les temps d'arrêt machine.
About the project
Product Design & UX Strategy
Date:
2025
Client:
Rubix (service)
Secteur:
Maintenance industrielle
Challenge
La mission était de Transformer des flux de données capteurs complexes en indicateurs de santé actionnables. L’enjeu était double : anticiper les pannes pour réduire les temps d’arrêt machine, tout en permettant aux utilisateurs de prendre des décisions rapides et fiables pour booster la productivité globale des sites industriels.
Le défi UX
Le cœur du problème résidait dans la hiérarchisation de l'information. Il fallait concevoir un système capable de rendre les alertes critiques visibles instantanément tout en permettant une lecture fluide de l'état de santé global, afin de limiter les interruptions de production sur le terrain.
Mes actions
Pour répondre à ces enjeux, j'ai articulé mon intervention autour de trois piliers stratégiques :
Architecture d'un Design System "Agnostic" : Création d'une bibliothèque de composants robuste et évolutive, conçue pour supporter n'importe quel type de donnée technique sans compromettre la cohérence visuelle.
Conception de Dashboards Responsives : Design d'interfaces adaptées aux usages réels, garantissant une expérience optimale sur Desktop pour le pilotage et sur Tablette pour les techniciens en mouvement dans l'usine.
Optimisation de la Hiérarchie Visuelle : Mise en place d'un système de signalétique strict et contrasté pour les alertes critiques, assurant une réactivité immédiate des équipes de maintenance face aux anomalies.
La collaboration au cœur du projet
Avec le Product Owner (PO) : Traduction de la vision business en fonctionnalités concrètes et priorisation du backlog.
Développeurs : "Mise en place d'un processus de Design Hand-off rigoureux pour faciliter l'intégration du Design System et assurer la fidélité visuelle."
Stakeholders : Alignement stratégique via des présentations régulières basées sur les données réelles (Hotjar).
La Livraison & Le Design System
J'ai livré un prototype interactif complet et une bibliothèque de composants modulaires. L'objectif était de permettre aux développeurs d'intégrer rapidement de nouvelles machines sans redessiner chaque écran.
(Ordinateur)
(Tablette)
Analyse Post-Lancement (Hotjar)
Une fois le produit entre les mains des utilisateurs réels, j'ai mis en place un processus d'analyse via Hotjar pour valider mes choix de design.
Ce que l'analyse a révélé :
Observation : Les enregistrements de session ont montré que les utilisateurs hésitaient sur les filtres de machines.
Data : 87% d'usage Desktop a confirmé la priorité de l'interface web.
Insight : La compréhension de la chronologie des alertes restait un point de douleur malgré le nouveau design.
Optimisation
Grâce à ces données, j'ai pu proposer une version optimisée du produit :
Amélioration des filtres : Simplification de la recherche pour un accès plus rapide aux machines critiques.
Frise Chronologique : Ajout d'une visualisation temporelle pour mieux comprendre l'historique des pannes (réponse directe au point de douleur identifié).
Formats d'export : Adaptation des exports CSV/PDF pour répondre aux besoins de reporting des clients.
Résultats & Conclusion
La réussite de Condition Monitoring est le fruit d'une collaboration étroite entre le design, le produit et la technique. Cette synergie a permis de transformer des retours utilisateurs complexes en une solution industrielle robuste et scalable.
Résultat : Une satisfaction client et un déploiement dans plusieurs entreprises européennes.
Apprentissage : Ce projet prouve que le rôle du designer ne s'arrête pas au "Pixel Perfect". L'analyse comportementale post-lancement est ce qui transforme un bon outil en un outil indispensable.
