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La maintenance prédictive permet de passer un cap, néanmoins, elle nécessite une compréhension spécifique de la part du client et des moyens supplémentaires pour le fournisseur. Elle implique donc un changement de modèle d’affaires.
- Laurent MAZIES – Directeur Général – BIESSE France
- Jean-Luc PRUNIER – Directeur Service clients – BIESSE France
- Olivier DARIO – Délégué Général – SYMOP
- Laurent COUILLARD – Directeur Général – OptimData
Laurent MAZIES – « Nous avons un service de techniciens itinérants éparpillés aux quatre coins de la France ainsi que des techniciens hotline. Quand la panne n’est pas résolvable par téléphone, nous envoyons un technicien. On intervient beaucoup plus rapidement. Les clients sont surpris de voir qu’on les appelle avant qu’ils se soient rendu compte que la machine avait un problème. »
Jean-Luc PRUNIER – « Sophia va permettre de récupérer les données générées dans les machines. Cette plateforme va permettre de mettre dans un algorithme toutes ces informations, de les traiter et de les rendre accessibles. Ces données vont être transférées sur le Cloud. Accenture va traiter ces données pour pouvoir les utiliser. Les informations vont nous permettre de prendre contact avec le client pour résoudre son problème avec la machine. Les clients montrent un grand interêt à cette invention. Ils savent également que ça change l’approche au niveau du management de leurs équipes. Il faut que nous les informions et les accompagnons dans ce changement. L’approche au niveau de nos techniciens changent également. »
Olivier DARIO – « L’industrie du futur, c’est maintenant. Le système de maintenance digitale est un cap où tout d’un coup les choses ne se passent plus comme avant. On cherche à aider nos adhérents sur ces problématiques. Les clients ne sont pas forcément prêts dans la compréhension totale de cette avancée technique. Cette avancée technique apporte un changement de modèle d’affaires. Il y a une valeur qui va améliorer la productivité de l’ensemble. »
Laurent COUILLARD – « La maintenance digitale peut se définir en étant la capacité d’augmenter les techniciens d’une capacité de décision plus rapide par l’usage et l’interprétation des données dans la machine. Il y a des séquences de réaction dans le contexte de production. La machine va être capable d’anticiper des mauvais fonctionnements qui ne sont pas forcément visibles sur les consoles des machines. Des capteurs viennent suggérer une intervention en avance pour caler l’intervention à un moment planifié. Avant on venait analyser ce qui se passait dans la machine, maintenant c’est la machine qui envoie ses diagnostics. Le schéma s’inverse puisque le SAV n’est plus planifié mais il est dans un flux continu de diagnostic et d’alertes. Le système se charge d’une intelligence collective. C’est une boucle d’apprentissage vertueuse. »