#2SérieBigData
Big Data et Supply Chain – Maintenance prédictive
Dans l’article précédent, nous revenions sur le fait que la plupart des grands groupes sont aujourd’hui dans l’expectative face à l’introduction du Big Data dans le pilotage de leur Supply Chain.
Il en est un chez qui la démarche est initiée, en cours de déploiement : la SNCF.
Un exemple concret d’application du Big Data dans la gestion industrielle est donc la maintenance prédictive
La maintenance prédictive, c’est quoi ?
Avant, nous avions la maintenance préventive, qui s’assurait que tout fonctionnait parfaitement bien. La maintenance curative, elle, se chargeait de réparer les pannes lorsqu’elles avaient eu lieu.
Aujourd’hui, grâce à l’application du Big Data, il est possible, par le biais de capteurs, de faire parler les pièces elles-mêmes afin d’avoir des indications précises sur les maintenances à prévoir.
En fonctionnant de cette manière, la SNCF a réduit de 90% les maintenances préventives sur les rames de train, pour passer sur de la maintenance « juste à temps », optimisée au plus proche du besoin.
En ce qui concerne la SNCF, le champ d’application de ce type de maintenance concerne non seulement les rames de train mais également le réseau ou les ascenseurs en gare.
Les résultats
Les premiers résultats sont encourageants.
Ainsi que précisé précédemment, la SNCF a non seulement réduit de 90% les maintenances préventives des rames, mais constate également que grâce à la maintenance prédictive permet la diminution des coûts d’immobilisation des rames pour maintenance et l’amélioration de la régularité sur ses lignes.
Le Big Data permet une surveillance simplifiée et accrue du réseau, de manière à constater et à intervenir rapidement sur les points du réseau où l’accidentologie est élevée en raison de la végétation ou de la présence d’animaux. En résultera une meilleure sécurité sur les lignes.
La possibilité de vérifier à distance, chaque jour avant le premier train, le fonctionnement des ascenseurs, améliorera très certainement la sécurité et le confort des usagers.
Conduire le changement
Le déploiement de la technologie Big Data à la maintenance à nécessité de revoir l’organisation afin de l’intégrer et de s’y adapter.
A la SNCF cela se traduit, par exemple, par la mise en place d’analystes de la donnée et la réorganisation des ateliers de maintenance.
Au cœur d’une démarche Big Data se cristallise l’importance capitale de l’analyse de la donnée.
Il semble que le changement n’impacte pas uniquement l’organisation des différents services impactés mais que la modification d’organisation est plus profonde, structurelle, même.
En effet, avec l’arrivée du Big Data à la SNCF, le mode de fonctionnement est passé d’un lancement d’une démarche à grande échelle pour vérifier ensuite si cela fonctionne ou non. Ce qui est particulièrement lourd et coûteux dans la mise en place.
Aujourd’hui, la SNCF procède par des expérimentations à petite échelle, pour mieux maîtriser, apprendre et améliorer le procédé avant de déployer son application à grande échelle.
Pour en savoir plus, découvrez les articles dans leur intégralité ici :
http://www.usine-digitale.fr/article/transformation-digitale-de-la-sncf-ca-roule.N387017
http://www.sncf.com/fr/presse/fil-info/internet-industriel-sur-le-terrain/258654
Et si vous n’avez pas encore lu l’opus #1 de notre série d’articles sur la thématique du Big Data dans la Supply Chain, voici le lien pour le retrouver :
#1SérieBigData : Big Data et Supply Chain – De nombreuses interrogations
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