Étapes pour optimiser les opérations commerciales et la maintenance avec l'analyse prédictive

L'analyse prédictive est importante pour l'entreprise. Comme cela aide à surveiller les actifs de l'entreprise et cela vous permet de prévoir les pannes et d'éviter les temps d'arrêt inattendus de l'actif. Il est très utile au service de maintenance. L'analyse prédictive joue également un rôle crucial dans l'augmentation du retour sur investissement (ROI).

Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

Comme son nom l'indique, il est utile pour prédire les événements futurs. À cette fin, des données historiques sont utilisées afin que des informations futures puissent être générées. Ainsi, l'analyse prédictive vous aide à garder une longueur d'avance.

En termes simples, vous pouvez prendre des décisions plus éclairées grâce à l'analyse prédictive. Les données historiques et actuelles sont utilisées pour trouver le modèle qui peut aider à identifier une tendance qui peut être utile à la croissance de l'entreprise.

L'analyse prédictive est utilisée pour l'exploration de données, elle utilise des techniques telles que l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle pour faire des prédictions futures.

Selon le rapport, "le marché mondial de l'analyse prédictive était évalué à environ 3,49 milliards de dollars en 2016 et devrait atteindre environ 10,95 milliards de dollars d'ici 2022, avec une croissance à un TCAC d'environ 21 % entre 2016 et 2022."

Comment l'analyse prédictive peut-elle aider la maintenance et les activités ?

L'analyse prédictive peut aider la maintenance et l'activité de plusieurs manières :

1. Prédire la défaillance des actifs

La défaillance soudaine des actifs tue la productivité de l'entreprise, en particulier lorsque les actifs sont très essentiels pour les entreprises. Surtout les entreprises spécialisées dans la fabrication, la logistique, etc.

Comme nous le savons, les organisations basées sur la fabrication ont des machines qui fonctionnent en continu pendant de longues heures et si les performances de la machine diminuent, cela aura un impact sur le travail de production. Il déclenche une réaction en chaîne d'événements d'échec.

Cela commence par une défaillance des actifs, puis le travail de production en souffre et la livraison n'a pas lieu à temps. Peu d'événements comme ceux-ci peuvent entraîner une perte de clients. Personne ne veut perdre un client à cause d'une panne de machine.

L'analyse prédictive est très utile pour éviter une panne inattendue. Lorsque vous utilisez l'analyse prédictive dans votre entreprise, vous remarquerez une diminution des temps d'arrêt des actifs.

2. Réduction du temps de maintenance

Avec des analyses approfondies et des rapports CMMS, la maintenance devient simple et les réparations peuvent être effectuées de manière proactive. Les techniciens sont mieux placés pour savoir quelles sont les activités qui doivent être effectuées dans le cadre de la maintenance.

Il est utile pour les techniciens car ils n'ont pas à rechercher le problème. Ainsi, cela fait gagner du temps aux techniciens et cela se traduit également par une diminution du temps de maintenance.

3. Réduction des coûts de maintenance

Comme nous vous l'avons dit ci-dessus, l'analyse prédictive aide à éviter les pannes d'actifs. Une défaillance soudaine des actifs est plus coûteuse qu'une maintenance régulière. Une défaillance soudaine des actifs interrompt les opérations quotidiennes qui ont un impact sur la productivité de l'ensemble de l'organisation.

Par exemple, si la machine s'arrête soudainement, cela ralentit le processus de fabrication et entraîne un retard d'expédition, et la déception du client se produit également.

Ainsi, une organisation doit utiliser l'analyse prédictive spécifiquement lorsque la réduction des coûts de maintenance est l'une de vos principales préoccupations. Le coût de maintenance est l'une des raisons pour lesquelles les données et l'analyse prédictive sont utilisées.

La maintenance peut être très coûteuse, en particulier en cas de panne d'un équipement, car elle peut prendre du temps et un inventaire est également nécessaire.

Analyse prédictive dans la maintenance

Lorsque vous comprenez qu'une panne d'équipement n'en est qu'à ses débuts. Il est essentiel de prédire le résultat probable pour s'assurer que la bonne décision est prise sur  "comment procéder".

À l'heure actuelle, il est communément admis que le résultat de chaque défaillance naissante est défini et donc prédéterminé s'il est autorisé à évoluer vers une défaillance fonctionnelle. En pratique, cependant, pour tout cas particulier de défaillance, il existe une variété de conséquences potentielles de cette défaillance et celles-ci peuvent changer avec le temps.

Par exemple, une température élevée des roulements de roue d'un train pourrait facilement entraîner un effondrement et un éventuel déraillement pendant les saisons des roulements, avec des dommages ultérieurs à la roue et à la voie ou cela pourrait entraîner un effondrement par usure.

Dans cet espace, il y a beaucoup moins de travail à faire. Des travaux supplémentaires sont en cours pour développer des méthodes plus sophistiquées pour évaluer si une défaillance des actifs se produit. Cependant, moins de travail est fait pour développer des méthodes plus sophistiquées pour déterminer si l'équipement tombe en panne. Cela peut améliorer les résultats commerciaux possibles.

Comment l'analyse prédictive aide-t-elle les opérations commerciales ?

L'analyse prédictive aide les opérations commerciales de plusieurs façons :

Il aide l'organisation à améliorer les opérations commerciales car il peut aider à prévoir l'utilisation des stocks. L'analyse prédictive est utile aux organisations pour prédire quand leurs ventes commerciales sont faibles ou élevées pour des secteurs tels que les voyages, l'hôtellerie, etc.

Lorsque les ventes sont faibles, le marketing peut être fait de manière à augmenter les ventes. L'analyse prédictive aide les organisations à fonctionner efficacement. Ils peuvent également aider à déterminer la réponse du client.

L'analyse prédictive est utile aux entreprises en prédisant les pièges et lorsque vous disposez de données détaillées, vous pouvez les utiliser pour surmonter ou éviter ces pièges. L'analyse est la clé de la croissance de l'entreprise.

Dans l'ensemble, l'analyse prédictive peut améliorer l'efficacité des machines et la productivité d'une organisation. Comme cela vous rend plus proactif et prédit l'historique des données et vous permet de vous préparer aux résultats possibles.

Conclusion

Nous savons que l'analyse est très importante pour l'entreprise. Plusieurs entreprises ont besoin d'analyses et de mises à jour en temps réel pour améliorer l'efficacité de l'entreprise. Comme les gestionnaires peuvent modifier la priorité de l'ordre de travail lorsqu'un travail de maintenance arrive en haute priorité.

Le logiciel de maintenance prédictive aide les organisations car il fournit des analyses utiles dans le processus décisionnel de l'entreprise.

L'analyse prédictive peut montrer l'événement futur possible, ce qui peut être très utile, en particulier dans le domaine de la maintenance, car il peut jouer un rôle crucial pour réduire les dépenses de maintenance ou éviter la défaillance des actifs.

Foire aux questions

1. Comment l'analyse prédictive peut-elle aider les banques et la finance ? ‍

Cela peut aider à éviter la fraude car cela peut aider à détecter et à réduire la fraude. Les banques qui émettent des cartes de crédit peuvent détecter les zones qui ont une mauvaise réputation pour le paiement des factures de crédit afin que vous puissiez éviter ces zones.

2. Quelles grandes marques utilisent l'analyse prédictive ? ‍

Les grandes marques telles que Netflix, Amazon et toutes les organisations de marketing numérique utilisent l'analyse prédictive. Presque toutes les entreprises utilisent l'analyse pour le développement commercial et pour atteindre leurs clients.

3. Dans quels secteurs l'analyse prédictive peut-elle être utile ? ‍

L'analyse prédictive peut être utile dans des secteurs tels que
1. Industrie pétrolière et gazière
2. Secteur public
3. Industrie manufacturière
4. Commerce de détail
5. Industrie de la santé
6. Industrie du voyage et de l'hôtellerie
7. Industrie informatique