Maintenance prédictive : moteur d'une révolution industrielle de 28 milliards $

Alexander Hill, cofondateur de Senseye, examine l'évolution de la maintenance prédictive au cours des cinq dernières années et identifie certains des moteurs clés de sa croissance.

Une industrie en accélération

Les cinq dernières années ont vu la maintenance prédictive atteindre véritablement sa maturité. Après une évolution assez régulière sur 25 ans, qui a vu les systèmes CMMS laisser place à la gestion d'actifs d'entreprise, avant d'ouvrir la voie à des outils plus traditionnels de gestion de la performance des actifs, ainsi qu'une toute nouvelle génération d'outils axés sur la maintenance prédictive, la fiabilité et la performance des actifs ont bel et bien gravi les échelons de l'agenda.

Par comparaison, si les 25 dernières années ont vu une évolution de tels systèmes, les cinq dernières années ont été témoins d'une révolution.

De niche à mainstream

Il y a cinq ans, la maintenance prédictive était encore dans son enfance relative, valant moins de 1,5 milliard de dollars à l'échelle mondiale, la plupart des systèmes fonctionnant sur une base autonome et étant composés de solutions de data-science « bricolage », les bénéfices étant freinés par un manque d'interopérabilité et de compréhension. Conformément à cela, les exemples de retour sur investissement (ROI) étaient rares.

Les années suivantes ont cependant vu des capacités d'intégration avancées et la disponibilité d'API accélérer les cas d'usage de la maintenance prédictive, l'intégration avec les systèmes d'entreprise existants, qu'il s'agisse d'ERP, CMMS ou EAM, devenant plus courante, et par conséquent, une plus grande valeur étant reconnue.

En parallèle, une hausse de la disponibilité des capteurs et une réduction des coûts ont soutenu une demande accrue et une facilité d'utilisation pour le déploiement de réseaux de capteurs sans fil, Gartner rapportant que la maintenance prédictive devient un aspect dominant pour les cas d'usage Industrie 4.0 dans de nombreuses transformations d'entreprises.

Cette utilisation plus intégrée et sophistiquée du logiciel a débloqué un ROI énorme. Témoin de ce ROI est la garantie récemment lancée par Senseye, ROI Lock®, qui, en partenariat avec SCOR, un réassureur mondial de premier rang, rembourse les coûts d'abonnement des clients si les objectifs de réduction des temps d'arrêt ne sont pas atteints. Quand on considère qu'en utilisant la plateforme innovante de maintenance prédictive de Senseye, les temps d'arrêt non planifiés sont généralement réduits jusqu'à 50 %, avec des gains de productivité de 55 % et des augmentations de précision de maintenance de 85 %, il est facile de voir comment la valeur propulse la croissance du marché.

Sources de données

Un autre moteur de cette évolution est la qualité et la disponibilité des données. L'accès aux données via un certain nombre de sources, y compris les systèmes de contrôle existants, pas seulement via des capteurs rétrofités, a permis aux organisations de se lancer dans des programmes innovants de maintenance prédictive en utilisant des données existantes, qu'elles mesurent les temps de cycle, les vibrations ou le courant moteur, les capteurs faisant souvent partie de plans pour améliorer, plutôt que de lancer des initiatives.

Les cinq prochaines années

La maintenance prédictive en 2021/2022 voit la technologie avoir évolué d'un cadre autonome de niche ou d'une solution bricolée, en une application à croissance rapide qui livre véritablement un ROI et une valeur élevés aux organisations – c'est l'application phare de l'Industrie 4.0.

Avec de nouveaux entrants sur le marché comme Amazon avec leur offre Monitron, il est clair que c'est une industrie avec un sérieux potentiel d'expansion.

Accélérée par l'Industrie 4.0, l'IoT et l'IA, les analystes prévoient que le marché continuera à croître à un rythme rapide, et devrait valoir 28,2 milliards de dollars d'ici 2026. À l'avenir, nous anticipons qu'elle représentera une partie des logiciels d'entreprise existants, ou que les entreprises opteront pour le meilleur de la race et s'intégreront étroitement avec les systèmes existants. En fait, Gartner prédit que d'ici 2026, 60 % des solutions de maintenance prédictive compatibles IoT seront livrées dans le cadre de produits de gestion d'actifs d'entreprise, contre 15 % en 2021.

De plus, les industries à forte intensité énergétique, telles que la fabrication, auront un rôle de premier plan dans la lutte contre le changement climatique et la promotion de la durabilité mondiale.

Pour atteindre des opérations industrielles durables et sûres, il est clair que ces organisations devront utiliser des données en temps réel, de l'analytique et des technologies de maintenance prédictive pour soutenir les améliorations dans les domaines clés suivants de la durabilité :

• Réduction de la consommation d'énergie dans les processus de fabrication
• Réduction des déchets de matériaux et de pièces de rechange
• Maximisation de la durée de vie des actifs
• Atténuation des risques pour la santé et la sécurité

En regardant vers l'avenir, la maintenance prédictive sera aussi critique pour les organisations industrielles que les logiciels ERP ou de planification financière, car elle facilite un niveau de performance des équipements qui est conforme à la démonstration des meilleures pratiques, au respect des normes de l'industrie et à la création d'un avantage concurrentiel.