IOT et industrie : La maintenance prédictive n'est pas encore un cas d'utilisation de l'IdO tueur

La maintenance prédictive était censée être un cas d’utilisation IoT déterminant, mais la maintenance préventive compatible IoT reste un pari plus sûr pour de nombreuses organisations.

Partout où il y a une discussion autour de l’Internet des objets, le concept d’échec est souvent à portée de main. Par exemple, il existe une menace de cyberattaques basées sur l’IoT de perturber le monde physique. Les informations faisant état de piratages de Jeeps pour alimenter des réseaux électriques contre des centrifugeuses iraniennes brisées ont captivé l’imagination. À l’inverse, l’une des promesses initiales de l’IoT dans les contextes d’entreprise et industriels était d’aider à prédire la défaillance d’une machine ou d’un processus métier. En plus de cela, des rapports indiquent que de nombreuses initiatives IoT au cours des dernières années ont échoué. Une étude Cisco de 2017 a déclaré que près des trois quarts des projets Internet des objets avaient des résultats moins que stellaires. Dans les mots de Cisco, ils « échouaient ». Un an plus tard, McKinsey a aidé à populariser le concept selon lequel de nombreux projets IoT étaient coincés »purgatoire du pilote« Ils ne sont peut-être pas un échec pur et simple, mais ils ne réussissent pas non plus.

Cette année, la startup IoT Particle a réalisé une étude pour évaluer l’état actuel du marché. Après avoir interrogé plus de 800 professionnels, bon nombre de ces thèmes plus larges restent largement inchangés. « Je ne dirais pas que le taux d’échec a changé de manière significative », a déclaré Dan Jamieson, directeur général de la plate-forme IoT d’entreprise de Particle. Jamieson, cependant, souligne que ses normes de réussite sont élevées. Dans son esprit, un projet IoT retardé, ou un coût inattendu, est potentiellement un projet qui a échoué.

Pourtant, l’enquête sur les particules a également révélé plusieurs secteurs dans lesquels les répondants s’attendaient à des avantages commerciaux importants des déploiements IoT. La majorité des professionnels des secteurs de la technologie, de la fabrication, des soins de santé, de l’énergie et de l’agriculture s’attendaient à ce que leurs produits IoT entraînent un impact financier d’au moins 1 million de dollars.

Dan Jamieson

Les principaux cas d’utilisation de l’IoT comprenaient la surveillance à distance (ciblée par 78,4 % des répondants), la maintenance préventive (une priorité de 54,7 % des répondants) et le suivi des actifs (ciblé par un tiers des personnes interrogées).

Jamieson a déclaré qu’il y avait une prise de conscience progressive que le concept impressionnant de maintenance prédictive peut être difficile à exécuter. Le concept semblait être un cas d’utilisation vedette de l’IoT, comme l’a noté Bain. Mais prédire quand une machine va tomber en panne est souvent difficile à faire avec un haut niveau de précision. Les professionnels de l’industrie « étaient dans ce monde où ils se sont dit : » Nous allons connecter nos machines et ensuite nous allons écrire un tas de logiciels qui analyseront les machines. Avant qu’ils ne se cassent, une machine nous dira qu’il s’agit de la pause et nous enverrons un technicien afin qu’il n’y ait aucun temps d’arrêt », a déclaré Jamieson.« C’est une vision merveilleuse. Et une de ces choses dont nous sommes loin.  »

Pour le contexte, un sondage du récent webinaire Fluke «Comment l’industrie 4.0 et IIoT conduisent un nouveau monde de maintenance » a demandé au public sur quel type de maintenance le public industriel s’est concentré. Au total, 54 % ont choisi la maintenance « préventive » tandis que 17 % ont choisi la maintenance « prédictive ». Un autre 23 % a sélectionné des diagnostics basés sur une condition à variable unique, qui comprennent la mesure des données de la maintenance prédictive, mais omettent les algorithmes qui prédisent la défaillance.

Il n’y a pas si longtemps, maintenance prédictive semblait être une évidence. Mais le propre sondage de Bain auprès de 600 dirigeants a révélé un enthousiasme décroissant pour le concept en 2018 par rapport à 2016.

Le rapport Bain conclut : «La maintenance prédictive n’est qu’un des nombreux cas d’utilisation de l’IoT que les clients ont eu du mal à intégrer dans leur technologie opérationnelle et leurs systèmes informatiques existants. Alors que les entreprises du secteur industriel ont investi dans davantage de preuves de concept, beaucoup ont trouvé la mise en œuvre de l’IoT plus difficile qu’elles ne l’avaient prévu.  »

Les recherches de Particle soulignent que, tout en faisant écho à la conclusion de Bain, l’optimisme à long terme autour des projets IoT continue d’être élevé.

Pour l’instant cependant, le paradigme de la maintenance activée par l’IoT est en train de changer pour de nombreuses organisations de la prévision des problèmes avant qu’ils ne surviennent à la simple détection d’un problème rapidement après son apparition, selon Jamieson. Ce que cela signifie pour les fabricants, c’est qu’ils devraient pouvoir savoir quand une machine est cassée avant que leurs clients ne le fassent. Une entreprise peut être en mesure de déduire qu’une machine est tombée en panne en raison d’un changement de tirage actuel, par exemple. Et puis, ils peuvent envoyer un technicien avec la bonne pièce de rechange et l’équipement de réparation pour éviter d’avoir besoin de plusieurs rouleaux de camion pour résoudre le problème.

Cela ne signifie pas que l’idée de la maintenance prédictive est bizarre. Au fil du temps, les entreprises qui maîtrisent la maintenance préventive et la gestion des services sur le terrain peuvent jeter les bases de prévisions précises. Autrement dit, ils peuvent rassembler les données, les analyses et les algorithmes nécessaires pour leur permettre de tirer parti de l’apprentissage automatique ou des réseaux de neurones pour déclarer quand une machine est susceptible de tomber en panne. «Ils peuvent dire :« Lorsque le schéma actuel ressemble à ceci, nous savons que la machine va tomber en panne en six semaines en moyenne avec un écart type de sept jours. Nous allons donc dépêcher un technicien dans les six semaines pour remplacer cette pièce afin qu’il n’y ait aucun temps d’arrêt du point de vue de l’utilisateur final », a déclaré Jamieson.

La conversation autour de la sécurité de l’IoT présente une certaine ressemblance avec celle de la maintenance prédictive. Dans les deux cas, les fournisseurs ont aidé à établir un récit selon lequel la prévention des pannes – que ce soit dans le cas d’un système cassé ou piraté – est simple avec le bon widget.

« Mais vous ne pouvez pas acheter un produit qui va sécuriser vos appareils IoT », a déclaré Jamieson. « C’est absurde. » La sécurité doit être intégrée à l’infrastructure et à la technologie d’une entreprise. Il doit imprégner sa culture et ses processus. «Cela fait partie du tissu de ce que vous faites », a-t-il ajouté.

Le tissu commercial des entreprises devrait être ancré dans la pensée de bon sens plutôt que dans la pensée magique mot à la mode. « Nous oublions la stratégie commerciale 101 », a déclaré Jamieson. « Beaucoup de gens semblent dire : » Ne vous inquiétez pas de la connectivité. Obtenez les données, faites de l’intelligence artificielle et profitez-en.  » «Ils ne passent pas de temps à demander : comment puis-je obtenir les données ? Quelles données dois-je ? Comment puis-je mettre en place la bonne infrastructure afin de pouvoir créer de manière fiable une visibilité sur la machine en question ?  », A déclaré Jamieson. « Ils regardent ça comme une réflexion après coup, comme : » Oh, cool, je vais acheter une puce. Je vais le brancher à ça, et je serai bon. «  »

Si les entreprises veulent réussir la numérisation de leur entreprise, elles doivent prendre du recul et poser des questions qui semblent évidentes mais qui peuvent être facilement ignorées, a déclaré Jamieson. «Des questions comme : quel problème résolvons-nous ? Qu’est-ce que je ne sais pas ? Quelle équipe dois-je constituer ? Comment cette équipe devrait-elle être structurée ? Quelles sont les capacités dont je n’ai pas besoin pour acheter ?  », A déclaré Jamieson. Si les entreprises trouvaient des réponses solides à des questions comme celles-ci, «je pense qu’elles auraient plus de succès », a-t-il estimé.

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