Comment l'IoT transforme la maintenance de flotte : efficacité et fiabilité accrues

L'Internet des objets (IoT) permet aux entreprises technologiques d'aujourd'hui de rationaliser et d'améliorer davantage leurs opérations quotidiennes. Il a des usages légitimes dans divers secteurs, mais la plupart partagent les mêmes résultats : productivité et efficacité accrues.

Dans la maintenance de flotte, les professionnels utilisent l'IoT pour de nombreuses raisons. Certaines visent des bénéfices à long terme, d'autres ont un effet plus immédiat.

Technologie de nouvelle génération

La plupart des fonctionnalités des produits et appareils de nouvelle génération reposent sur l'IoT — les dispositifs de gestion de flotte ne font pas exception. Ils réduisent non seulement les risques de conduite, mais beaucoup entraînent des réductions significatives sur les polices d'assurance flotte.

Des appareils GPS avancés facilitent la planification des routes de livraison. La plupart des systèmes mettent à jour automatiquement le trajet pour éviter embouteillages, conditions météo extrêmes, etc. Cela réduit le temps de conduite quotidien et permet aux fabricants et distributeurs de planifier les expéditions plus ponctuellement.

Autres dispositifs utiles : caméras de recul alertant des obstacles (piétons inclus), phares et feux arrière s'ajustant automatiquement à l'heure ou à la visibilité, et bien plus.

Toute cette technologie ne sert à grand-chose dans une flotte inopérable. Pour une optimisation complète, une maintenance prédictive est nécessaire — et l'IoT y aide aussi.

Maintenance prédictive

Au lieu de réagir aux problèmes quand ils surviennent, l'IoT permet aux conducteurs et techniciens de les prédire et prévenir. Les conducteurs n'attendent pas la panne pour changer l'huile ; ils le font régulièrement. C'est un exemple de maintenance prédictive ou préventive.

Au lieu de s'en remettre aux standards de l'industrie, moyennes ou dictons peu fiables, les conducteurs savent maintenant précisément quand changer l'huile. MacAllister CAT note que si le camion moyen a besoin d'une vidange tous les 40 000 km, ce nombre varie considérablement entre flottes et même entre véhicules individuels. Un camion peut tenir 80 000 km, un autre seulement 25 000.

Ces variations dépendent de nombreux facteurs externes : températures, météo, marque/modèle, comportement du conducteur. Inclure toutes ces métriques dans les prédictions est un art que certains humains maîtrisent — mais beaucoup préfèrent le confier aux ordinateurs de nouvelle génération et à l'IoT.

Utiliser le Big Data

Le Big Data et l'IoT poussent la maintenance prédictive plus loin. Les gestionnaires et mécaniciens n'ont plus à estimer l'état de l'huile. Cela évite de vérifier et changer manuellement l'huile de dizaines ou centaines de camions, et épargne le coût de remplacer l'huile dans tous ces véhicules.

Selon GovTech, mécaniciens et ingénieurs tech-oriented utilisent le Big Data de multiples façons, souvent via des capteurs intégrés suivant tout : kilométrage moteur, fatigue mentale des conducteurs. Certains systèmes sophistiqués comparent même la vitesse réelle/moyenne du véhicule aux limitations, assurant le respect des lois.

D'autres entreprises, notamment dans le Midwest et la côte Est, utilisent Big Data et IoT pour le déneigement hivernal. Ces systèmes suivent quelles rues ont été déneigées/salées et lesquelles nécessitent encore du service. Cela minimise la contrainte sur les véhicules de flotte gouvernementaux et facilite le suivi des nouvelles accumulations de neige après service.

Passer la flotte au niveau supérieur

L'aube du Big Data et de l'IoT a déjà changé la gestion de flotte. En éliminant les conjectures de la maintenance prédictive, en maximisant la durée de vie des moteurs et en assurant le respect du code de la route par les livreurs, les routes deviennent plus sûres chaque jour.