Comment l’IoT optimise la maintenance prédictive ?

La maintenance prédictive par l’ IoT (l’Internet des Objets) permet d’éviter toute situation de crise (accident, réparation en urgence, arrêt de production ou de fonctionnement…) et les inefficacités et gaspillages au quotidien.

L’ IoT est donc la solution efficace et pertinente pour optimiser l’efficacité opérationnelle dans tous les domaines et présente donc une réelle valeur ajoutée en permettant la remontée et l’analyse en temps réel de milliers de données capitales.

Deux cas d’écoles ces 2 dernières semaines démontrent l’intérêt croissant pour la maintenance prédictive avec l’IoT pour des entreprises phares que sont la SNCF et ThyssenKrupp Ascenseurs.

La SNCF prévoit ainsi d’installer des millions de capteurs, donc des objets connectés, sur l’ensemble de l’infrastructure d’une part (rails, caténaires…) et sur son matériel roulant d’autre part (climatisation, toilettes, moteur…). L’investissement de 450 millions d’euros sur 3 ans est colossal.

L’objectif est crucial pour l’entreprise qui souhaite ainsi améliorer significativement sa qualité de service et optimiser la disponibilité opérationnelle du matériel et donc, in fine, améliorer la satisfaction du voyageur à quelques mois de l’ouverture à la concurrence.

Guillaume Pepy, PDG du groupe, entend ainsi augmenter de 10 points la productivité via l’Internet des Objets.

Les données permettront de prévenir un maximum de pannes, d’améliorer l’état des rames ou surveiller celui des rails. La maintenance prédictive va donc permettre à la SNCF de fortement diminuer les incidents techniques en opérant les maintenances en amont de toute défaillance.

Les équipes interviendront donc sur et uniquement sur les équipements à réparer, corriger ou changer avant l’arrivée de conséquences coûteuses pour l’entreprise.

L’utilisation de l’IoT pour sa maintenance prédictive est donc stratégique pour la SNCF qui mise ainsi sur un moyen qui, comme le souligne le patron d’Intesens, dans l’article du Journal Du Net intitulé : « SNCF, ERDF : comment les entreprises utilisent l’IoT pour prévenir les pannes », « reviennent en moyenne 10 fois moins cher qu’un système de maintenance prédictive classique ».

Le second exemple est celui de ThyssenKrupp Ascenseurs. L’intérêt primordial pour l’ascensoriste est ici l’avantage concurrentiel que représente l’IoT.

Les ascenseurs sont connectés au cloud et collectent des millions de données via les capteurs pour décupler l’efficacité opérationnelle de l’entreprise, proposer une maintenance prédictive qui représente un avantage concurrentiel indéniable, tout en limitant les pannes au maximum.

Des données comme le fonctionnement des portes où la température du moteur de l’ascenseur font ainsi l’objet d’une analyse temps réel.

Mais ThyssenKrupp Ascenseurs va plus loin en capitalisant sur le service Microsoft Azure Machine Learning qui offre ainsi une boucle d’information intelligente qui comme le précise Microsoft sur sa page dédiée Thyssen Krupp Elevator  « les données provenant des ascenseurs sont injectées dans des modèles prédictifs dynamiques qui mettent constamment à jour des ensembles de données ».

 Le système va ainsi fournir un code d’erreur précis permettant aux techniciens de savoir exactement comment les réparer et donc ainsi optimiser le temps de fonctionnement du matériel. 

La vidéo ci-dessous illustre parfaitement l’interêt et l’utilisation que fait Thyssen Krupp de l’ IoT.

 L’IoT s’impose donc naturellement comme la solution incontournable pour la maintenance prédictive voire préventive pour les entreprises et offre ainsi un temps d’activité accrue au matériel via la remontée d’informations capitales, précises et stratégiques.

Par | 2016-04-30T10:31:51+00:00 samedi, 30 avril, 2016|Catégories : E-Business|Mots-clés : , , , |

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