Tendances 2021 du suivi d'actifs : Visibilité, surveillance d'état et intégration cloud

Market Watch a projeté que le marché du suivi d'actifs croîtra à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 13,5 % jusqu'en 2027. Alors que plus d'entreprises déploient des solutions de suivi, des patterns clairs émergent, soulignant ce qui fonctionne le mieux en pratique. Voici les trois tendances les plus influentes qui ont défini l'industrie en 2021.

1. Visibilité accrue à travers la chaîne d'approvisionnement

Les entreprises modernes exigent une vision en temps réel sur chaque étape de leur chaîne d'approvisionnement – de la première étape d'assemblage à la livraison finale. Un manque de visibilité peut mener à des fuites de revenus et des actifs perdus. Les étiquettes de suivi d'actifs donnent aux entreprises une vue en direct de chaque article, prévenant l'égarement et permettant un contrôle d'inventaire proactif. Au-delà des simples données de localisation, cette visibilité débloque une compréhension plus profonde du flux et de la performance des actifs.

2. Surveillance basée sur l'état, pas seulement la localisation

Pour des secteurs comme la santé, savoir où est un actif ne suffit plus ; maintenir son état est critique. Les traceurs avancés enregistrent maintenant des paramètres comme la température, la pression et la vibration, permettant la détection précoce d'usure ou de défaillance. Les tableaux de bord cloud-enabled fournissent des alertes en temps réel, pour que la maintenance soit effectuée selon le planning plutôt que réactivement. Cette approche proactive réduit les temps d'arrêt, coupe les coûts et assure la conformité aux standards de l'industrie.

3. Plateformes de suivi d'actifs Cloud-First

Deloitte décrit le cloud computing comme « l'adoption d'un modèle de livraison modernisé, fournissant applications et services sur internet par opposition à sur site ». Dans l'espace du suivi d'actifs, les plateformes cloud rationalisent les flux de travail en délivrant des alertes prédictives et de l'analytique. Des modèles d'IA et de machine learning intégrés prévoient les fenêtres de maintenance et prédisent la santé des actifs, permettant aux entreprises d'allouer les ressources efficacement et d'éviter les surprises coûteuses.

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