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Avec l’émergence de l’internet des objets (IoT), de plus en plus d’entreprises et collectivités entrent dans l’ère de l’industrie 4.0 et de la ville intelligente. Les données générées par cette technologie (IoT) sont collectées et traitées par des outils d’analyse prédictive ou de machine learning et vont révolutionner la gestion des services sur le terrain.

L'analyse prédictive redéfinit le modèle des services de terrain

Dans le processus traditionnel de gestion des interventions de maintenance, le prestataire / fournisseur offre un service de maintenance préventive ou curative à la demande du client ou des clients de son client (dans le cas d’un fournisseur d’équipement par exemple). Un contrat est conclu entre les parties prenantes. En cas de panne ou de dysfonctionnement, le client appelle son fournisseur. Ce dernier envoie alors un technicien pour procéder aux réparations qui s’imposent.

Avec l’analyse prédictive, les ordres d’intervention sont automatisés. L’installation de capteurs au niveau des équipements permet une surveillance à distance. L’état des équipements est analysé en temps réel et des alertes sont envoyées avant qu’ils n’atteignent un état critique. Le déplacement du technicien sur le terrain intervient alors sans que le client n’ait besoin de le contacter et/ou avant même qu’un problème ne soit constaté.

Grâce à sa capacité à croiser des données historiques avec des données collectées en temps réel, un outil de machine learning permet de mettre en place un modèle de maintenance prédictive en identifiant les problèmes potentiels et les facteurs de risque tout en ayant la possibilité d’évaluer le moment critique.

Ce modèle de maintenance prédictive présente de nombreux avantages :

  • prévention des défaillances ou pannes ;
  • augmentation de la durée de vie des équipements ;
  • résolution rapide des problèmes ;
  • limitation des interventions non programmées ;
  • optimisation de la planification des ressources (matérielles comme humaines) ;
  • maîtrise des coûts et amélioration de la rentabilité.

Majikan, la plateforme qui donne un sens à vos données

La plateforme de field service management de Majikan prévoit l’utilisation d’outils de machine learning. Cette plateforme permet non seulement de couvrir l'ensemble des processus de gestion des interventions terrain mais également de prédire la probabilité d’un incident et donc d'en diminuer l'occurence.

Des données provenant de sources diverses (capteurs, objets connectés, terminaux mobiles, données historiques provenant des outils de GMAO...) sont agrégées et analysées par le système pour prévenir les défaillances et les pannes sur les équipements et les infrastructures.

L’exploitation de ces données permet l’optimisation de la planification des interventions à travers une gestion de la disponibilité des techniciens en fonction des typologies d’interventions potentielles. La durée des interventions peut également être anticipée de manière précise.

Chez Majikan, l’analyse prédictive peut encore aller plus loin : connaître à l’avance les probabilités de succès / d’échec d’une intervention. Ainsi, les managers opérationnels possèdent les informations nécessaires pour une prise de décision efficace et en temps réel afin de mobiliser « le bon intervenant, au bon moment, au bon endroit ».

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