Quelle société n’a pas rêvé de pouvoir corriger les pannes avant même qu’elles n’arrivent ? Aujourd’hui, ce rêve devient réalité. En effet, la maintenance prédictive fonctionne. Appuyée par divers outils et procédures, plusieurs acteurs du marché ont aujourd’hui mis en place des solutions qui donnent des résultats plus que positifs. Quels sont donc les enjeux majeurs d’une telle démarche ?

La maintenance : une nécessité coûteuse

Nous avons sans doute tous eu le malheur de tomber sur un de nos services internet, que ce soit pour le travail ou pour le loisir, avec pour seul message : « Nous sommes en fenêtre de maintenance, veuillez nous excuser du désagrément ». Ceci représente indéniablement un moment de frustration. Cependant, réfléchissez à l’impact que cela peut avoir globalement : la maintenance est souvent un des centres de coûts les plus importants pour les entreprises. Par exemple, si vous prenez la RATP en France, cela représente 10’000 collaborateurs[1] dédiés à la maintenance. De plus, en 2009, 485 millions d’euros ont été dépensés pour la maintenance ramenant le bilan financier à un déficit de €4.82 milliards avec un revenu de €639 millions[2].

La solution : mathématique et technologique?

Ainsi, le travail de maintenance se transforme en course contre la montre afin d’obtenir des infrastructures ou systèmes opérationnels le plus promptement possible. On pourrait résumer les enjeux majeurs de la mise en place d’une solution préventive de la manière suivante:

• Etablir une compréhension globale des performances des systèmes afin d’identifier les points de génération de données.
• Mettre en place des systèmes de capture de données en temps réel et en différé.
• Mettre en place des systèmes de maintenance prédictive, qui intègrent, agrègent et analysent les historiques passés afin de construire un modèle de Machine Learning et anticiper les futures pannes.
• Mettre à disposition des systèmes de retranscription des résultats au service du personnel de terrain.
• Mettre en place un accompagnement et la conduite du changement,

D’un point de vue technique, ce type de solutions s’inscrit dans une approche de mise en place de systèmes de récolte, stockage et analyse de données.

Une solution accessible et impérative

Pourquoi est-ce possible aujourd’hui? Parce que la technologie et les méthodologies pour y arriver ont atteint un réel niveau de maturité. Dans le domaine du Big Data et du Machine Learning, le cas de la maintenance prédictive et la verticale de l’industrie sont parmi les exemples les plus populaires et parmi ceux qui génèrent le meilleur retour sur investissement en un temps minime. Il est aussi important de noter que ce type de démarches et de solutions ne sont pas seulement réservés qu’aux grandes entreprises. Ceci est une réalité dans tous les domaines (informatique (gestion des incidents), infrastructures (anticipation de l’usure), transports (renouvellement des flottes), banques (fonctionnement des distributeurs de billets), …) et pour toute taille de société. Ainsi, voici trois concepts simples qui seront des prérequis pour vos projets de maintenance prédictive :

• Commencez petit et agrandissez. Le retour sur investissement se quantifie généralement déjà à petite échelle. Pour des budgets très raisonnables vous aurez un système automatique d’aide à la décision et d’anticipation, donnant les moyens d’anticiper vos pannes.
• Définir une manière rapprochée de travailler avec le business, sans doute avec un outillage moins orienté IT, sans pour autant saboter la performance.
• Avoir un historique de données « saisonnier », en termes de mois, de saisons ou d’années afin d’être en mesure de capturer les pannes ou problèmes et surtout de capturer l’effet systémique et logique sous-jacent (latent) à la maintenance.

Il est vrai que certains de ces concepts peuvent paraître inaccessibles pour certaines entreprises, cependant la barrière est souvent érigée par peur du changement et non par des décisions chiffrées et logiques. La preuve en est que notre entreprise nationale ferroviaire fait de la maintenance préventive une de ses priorités[3] pour les années 2017-2020. Il ne vous reste plus qu’à tester le concept !

[1] www.ratp.fr – 08/03/2017

[2] http://www.ratp.fr/fr/upload/docs/application/pdf/2010-06/ratp_financier_2009_gb.pdf – 08/03/2017

[3] https://www.cff.ch/groupe/medias/communiques.newsdetail.2016-6-1306_1.html – 08/03/2017