Maintenance prédictive :une industrie de 28 milliards de dollars en devenir

Alexander Hill, co-fondateur de Senseye, examine l'évolution de la maintenance prédictive au cours des cinq dernières années et identifie certains des principaux moteurs de sa croissance

Une industrie en pleine accélération

Au cours des cinq dernières années, la maintenance prédictive a bel et bien atteint sa maturité. Après une évolution assez régulière de 25 ans, qui a vu les systèmes GMAO céder la place à la gestion des actifs d'entreprise, avant d'ouvrir la voie à des outils plus traditionnels de gestion de la performance des actifs, ainsi qu'à une toute nouvelle génération d'outils axés sur la maintenance prédictive, la fiabilité et la performance des actifs. a bel et bien fait son chemin à l'ordre du jour.

A titre de comparaison, si les 25 dernières années ont vu une évolution de tels systèmes, les cinq dernières années ont vu une révolution.

Du créneau au grand public

Il y a cinq ans, la maintenance prédictive en était encore à ses balbutiements, d'une valeur inférieure à 1,5 milliard de dollars dans le monde[1], la plupart des systèmes fonctionnant de manière autonome et étant composés de solutions de science des données de style «bricolage», les avantages étant limités par un manque d'interopérabilité et de compréhension. Dans cette optique, les exemples de retour sur investissement (ROI) étaient rares.

Cependant, les années suivantes ont vu les capacités d'intégration avancées et la disponibilité des API accélérer les cas d'utilisation de la maintenance prédictive, l'intégration avec les systèmes d'entreprise existants, qu'il s'agisse d'ERP, de GMAO ou d'EAM, devenant de plus en plus courantes, et par conséquent, une plus grande valeur est reconnue.

En parallèle, une augmentation de la disponibilité des capteurs et une réduction des coûts ont soutenu une demande accrue de facilité d'utilisation en ce qui concerne le déploiement de réseaux de capteurs sans fil, avec

Gartner rapporte que la maintenance prédictive devient un aspect dominant des cas d'utilisation de l'industrie 4.0 dans de nombreuses transformations d'entreprise.

Cette utilisation plus intégrée et sophistiquée du logiciel a débloqué un énorme retour sur investissement. La preuve de ce retour sur investissement est la garantie récemment lancée par Senseye, ROI Lock ® , qui, en partenariat avec SCOR, un réassureur mondial de premier rang, rembourse les frais d'abonnement des clients si les objectifs de réduction des temps d'arrêt ne sont pas atteints. Lorsque vous considérez qu'en utilisant la plate-forme de maintenance prédictive innovante de Senseye, les temps d'arrêt imprévus sont généralement réduits jusqu'à 50 %, avec des gains de productivité de 55 % et des augmentations de la précision de la 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, et pas seulement via des capteurs modernisés, a permis aux organisations de se lancer dans des programmes de maintenance prédictive innovants utilisant des données existantes, qu'elles mesurent les temps de cycle, les vibrations ou le courant du moteur, avec des capteurs faisant souvent partie de prévoit d'améliorer plutôt que de lancer des initiatives.

Les cinq prochaines années

La maintenance prédictive en 2021/2022 voit la technologie évoluer d'un cadre de niche autonome ou d'une solution de bricolage à une application à croissance rapide qui offre un retour sur investissement et une valeur véritablement élevés aux organisations - c'est l'application qui tue de l'industrie 4.0.

Avec de nouveaux entrants sur le marché comme Amazon avec leur offre Monitron, il est clair qu'il s'agit d'une industrie avec de sérieuses possibilités d'expansion.

Accéléré par l'industrie 4.0, l'IoT et l'IA, les analystes prévoient que le marché continuera de croître à un rythme rapide et devrait atteindre 28,2 milliards de dollars d'ici 2026[2]. À l'avenir, nous prévoyons qu'il fera partie des logiciels d'entreprise existants, ou que les entreprises opteront pour le meilleur de la race et s'intégreront étroitement aux systèmes existants. En fait, Gartner prévoit que d'ici 2026, 60 % des solutions de maintenance prédictive compatibles avec l'IoT seront fournies dans le cadre de produits de gestion des actifs d'entreprise, contre 15 % en 2021.

En outre, les industries à forte intensité énergétique, telles que la fabrication, joueront un rôle de premier plan dans la lutte contre le changement climatique et la promotion de la durabilité dans le monde entier.

Afin de parvenir à des opérations industrielles durables et sûres, il est clair que ces organisations devront utiliser des données en temps réel, des analyses et des technologies de maintenance prédictive pour soutenir les améliorations dans les domaines clés suivants du développement durable :

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

À l'avenir, la maintenance prédictive sera aussi essentielle pour les organisations industrielles que les logiciels ERP ou de planification financière, car elle permet d'atteindre un niveau de performance des équipements proportionné à la démonstration des meilleures pratiques, au respect des normes de l'industrie et à la création d'un avantage concurrentiel.