Extraire les données des dispositifs connectés (escalators, ascenseurs, trains, machines…) offre la faculté d’effectuer une maintenance en fonction de l’état actuel ou à venir pour limiter drastiquement les pannes. Les équipes de maintenance sont donc en capacité de connaître exactement les différentes tâches à effectuer.

L’analyse desdites données offre ainsi aux entreprises la faculté de migrer de la maintenance curative (post-pannes) à la maintenance préventive ou prédictive (en amont du déclenchement des pannes ce qui réduit l’immobilisation des actifs et objets connectés !

« Avec l’analyse de la data, le champ des possibles est énorme. Ce que permet l’Internet des objets en première approche, c’est de passer de la maintenance réactive à la maintenance préventive. L’analyse de la data va permettre de passer en maintenance prédictive. L’entreprise va anticiper très en amont les signaux faibles de déviations et donc pouvoir maintenir encore plus tôt et avoir un TCO le plus faible possible. Tout cela améliore la satisfaction client et la fidélité ! »

Denis Collin, Fondateur de Things Insights. 

Cette révolution modifie radicalement les méthodes de travail pour les équipes de maintenance, de par le fait que les interventions sont dorénavant opérées uniquement si nécessaire.

Etre en capacité d’effectuer une maintenance en amont d’une panne, modifie profondément la gestion des actifs. Cette révolution a un impact considérable sur les coûts et sur l’immobilisation des actifs et optimise ainsi radicalement la satisfaction des clients.

La SNCF et ThyssenKrupp investissement par exemple énormément dans la maintenance prédictive et préventive.

ThyssenKrupp a ainsi élevé la fiabilité des ascenseurs à un niveau jusqu’alors inégalé. Les données récoltées et transmises dans le cloud se transforment ensuite en business intelligence. De Big Data à Smart data, la donnée gagne en intelligence et donc en utilité concrète.