IoT et maintenance prédictive : mieux vaut prévenir que guérir !

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La performance des équipements peut être monitorée en temps réel grâce à l’installation de capteurs. Les données collectées, associées aux solutions M2M, ont donné naissance à la maintenance prédictive. Panorama des solutions existantes alliant réduction des coûts et productivité.

Selon une étude menée par le cabinet McKinsey, le manque d'entretien du parc d'objets connectés pourrait coûter près de 630 milliards de dollars aux entreprises à l'horizon 2025(1). Pour éviter que l’interruption de service des objets connectés ne soit préjudiciable aux entreprises qui les ont déployés, une stratégie de maintenance prédictive doit être envisagée dès le lancement des projets IoT.

Entretenir régulièrement les capteurs connectés permettrait de réduire les risques de panne et le temps d’arrêt des équipements d’environ 50 %, grâce à la disparition des interventions inutiles ou routinières, prédit McKinsey(1).

Équipements : optimiser le cycle de vie

ThyssenKrupp Ascenseurs, leader mondial de son secteur, assure l’entretien de plus de 1,2 million d’ascenseurs dans le monde. Afin de mieux prévoir les interruptions de service et de réduire le nombre d’interventions, l’entreprise a créé un système de contrôle automatisé et en temps réel de ses ascenseurs. Les équipements dotés de capteurs transmettent leurs données à une plateforme d’analyse prédictive hébergée dans le Cloud, estimant la durée de vie des différents composants.

Résultat : le système d’alerte automatisé informe les techniciens lorsqu’une défaillance approche, permettant une gestion plus efficace des opérations de maintenance.

Véhicules : la gestion de flotte sur la bonne voie

Le constructeur Ford capitalise sur les capteurs embarqués pour favoriser la mise en place d’une maintenance prédictive de ses véhicules. En analysant les paramètres d’utilisation du véhicule (vitesse, accélération, freinage…), le véhicule est à même de s’auto-diagnostiquer et de prédire les besoins d’intervention. Le conducteur est automatiquement averti par SMS ou par e-mail lorsqu’une pièce d’usure doit être remplacée.

Pour les gestionnaires de flottes, cette technologie est synonyme d’optimisation des coûts et d’une meilleure gestion du parc. Par exemple, la maintenance prédictive permet de limiter les coûts liés au dépannage des véhicules en panne.

Énergie : le courant passe avec la data

Les coupures d’électricité coûtent en moyenne 15 709 dollars par demi-heure aux entreprises américaines, selon certaines estimations. La compagnie électrique DTE Energy a voulu anticiper ces dysfonctionnements et affirme qu’aujourd’hui, seulement 20 % de ses opérations de maintenance sur son réseau sont « réactives ». La mise en place d’une stratégie de smart metering reposant sur l’installation de capteurs permettrait d’anticiper les problèmes d’approvisionnement jusqu’à 15 minutes à l’avance.

En France, un système similaire est en préparation chez Enedis (ex-ERDF). Le distributeur d’électricité a d’abord collecté les informations relatives à l’ensemble des incidents survenus sur son réseau pendant 5 ans, pour les recouper avec des données externes (météo, température…) afin de prédire de futurs dysfonctionnements.

Prédire les flux des villes intelligentes

La maintenance prédictive connaît de nombreuses applications pour la ville intelligente. La firme canadienne DynamicMonitors a développé le logiciel SepticSitter pour surveiller l’intégrité des fosses septiques en temps réel et émettre des alertes de maintenance avant que des incidents ne se produisent.

Des applications sont également envisageables au-delà de l’infrastructure physique : un système de transports publics intelligent pourrait analyser le flux du trafic en temps réel pour prédire les pics d’activité et les embouteillages – et y remédier avant qu’ils n’aient lieu.

Ces exemples ne sont que quelques illustrations des bénéfices que la maintenance prédictive peut apporter aux entreprises : efficacité et productivité s’en trouvent renforcées.

(1) Source : “The Internet Of Things: Mapping The Value Beyond The Hype”, McKinsey&Company, Juin 2015.
(2) Source : “Global Risk Dialogue”, Allianz Global Corporate & Specialty, 2012.

Pour aller plus loin

>> 40 milliards d’euros en 2017 pour le marché du M2M
>> Le glossaire du M2M