Le digital, c’est le triomphe du consommateur. Un clic lui suffit pour passer à la concurrence, un like pour partager sa satisfaction, un tweet pour exprimer son mécontentement. Constamment sous pression, les entreprises doivent atteindre un niveau d’efficacité sans précédent pour satisfaire leurs clients. À l’ère digitale, l’excellence opérationnelle est un facteur clé de différenciation et de succès, et des fonctions jadis reléguées dans les coulisses, comme la logistique ou la maintenance, revêtent désormais une importance prépondérante et doivent faire leur révolution. 

Dans de nombreuses activités, comme l’énergie, les transports, l’industrie ou l’informatique, la disponibilité des actifs de production est un paramètre essentiel de la réussite. Dans l’automobile, par exemple, le coût d’une seule minute d’interruption de la production est estimé à 22 000 $. Selon le cabinet Aberdeen Group, la facture d’une heure de panne informatique s’élèverait quant à elle à quelque 260 000 $ en moyenne. Et dans les secteurs les plus sensibles, tels le transport aérien ou le nucléaire, il est tout simplement hors de question de s’exposer à la défaillance soudaine d’un équipement critique.

Bien sûr, ces enjeux ne sont pas nouveaux. Depuis une quarantaine d’années, l’industrie en particulier développe des outils, des méthodes et des normes afin de maintenir l’outil de production en état optimal de fonctionnement et de minimiser les arrêts nécessaires aux interventions. Depuis cette époque, l’objectif n’est plus d’être capable de réparer les pannes au plus vite mais de s’organiser pour faire en sorte qu’il en survienne un minimum. On établit des plans d’actions afin d’inspecter les équipements, nettoyer et graisser les mécanismes exposés, et remplacer par précaution les composants usés. Cette maintenance, dite préventive, devient conditionnée lorsque les interventions ne se fondent plus sur une périodicité temporelle ou d’usage, mais sur les relevés d’outils de contrôle et de diagnostic de plus en plus perfectionnés.

Le prédictif, seule réponse possible face à des exigences accrues

Mais à l’ère digitale, ces approches ne suffisent plus. Face à des clients de plus en plus exigeants, il semble n’y avoir que deux solutions : ou bien s’entourer d’un maximum de précautions – et voir les coûts s’envoler –, ou bien vivre dans l’éventualité perpétuelle d’incidents aux conséquences de plus en plus lourdes. Par chance, la technologie, à l’origine de ce dilemme, apporte aussi les moyens d’y répondre en fournissant tous les ingrédients d’un stade supérieur d’évolution de la maintenance : la maintenance prédictive.

Evolution des approches de la maintenance

Les progrès technologiques récents permettent en effet de collecter des données plus nombreuses, plus variées et plus précises (notamment grâce à l’Internet des objets) ; de les échanger rapidement et de les stocker en grandes quantités ; de les analyser au moyen d’algorithmes complexes (Big Data, IA…) dans des délais et à des coûts acceptables ; et enfin d’injecter les résultats dans les processus opérationnels sous forme d’alertes, de tableaux de bord et de recommandations exploitables. De cette façon, il est possible d’identifier les causes profondes des pannes et d’en déceler les signes annonciateurs suffisamment tôt pour que soient prises toutes les dispositions nécessaires.

On s’appuiera pour cela sur trois grands types de données :

  •     des données environnementales : température, poussière, humidité, bruit, vibrations…
  •     des données historiques détaillées sur le système concerné : fonctionnement, pannes, opérations de maintenance…
  •     des données d’usage, spécifiques à l’entreprise et à son métier : nature de la production, intensité de la charge, pratiques opératoires…

Le cas échéant, on pourra leur adjoindre des données de référence (données constructeur, benchmarks…) et des données plus qualitatives (helpdesk, forums, réseaux sociaux…). Grâce aux données passées, on bâtit un modèle prédictif auquel seront confrontées par la suite les données recueillies au fil de l’eau afin de déterminer une probabilité de panne. Le risque est donc connu et le choix ou non d’intervenir devient un arbitrage qui relève de considérations business : coûts, sécurité, image…

La capacité d’anticipation que procure la maintenance prédictive permet en outre d’en démultiplier les gains. En effet, on va non seulement réduire drastiquement les incidents et leurs impacts, mais aussi tous les coûts associés à des interventions beaucoup plus précipitées : personnel d’astreinte, stocks de pièces détachées, plans de secours… Bien que la maintenance prédictive n’en soit qu’à ses débuts, l’Aberdeen Group relève d’ores et déjà des différences significatives entre les entreprises qui sont les plus avancées et celles qui le sont le moins :

Tête de classe (20 premiers %) :

  • Arrêts inopinés des équipements : 1,7 %
  • Taux de rendement global (TRG/OEE) : 91 %
  • Rentabilité des actifs par rapport aux prévisions : + 20 %
  • Réduction des coûts de maintenance : - 31 %

Mauvais élèves (30 derniers %)

  • Arrêts inopinés des équipements : 14,8 %
  • Taux de rendement global (TRG/OEE) : 73 %
  • Rentabilité des actifs par rapport aux prévisions : - 11 %
  • Réduction des coûts de maintenance : 0 %

Pour aller plus loin, découvrez tout ce que la maintenance prédictive peut apporter dans le secteur IT.