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Solutions IBM SPSS d’analyse prédictive pour le secteur de l’industrie Des opérations de maintenance plus efficaces et une meilleure maîtrise des coûts.

Points clésLe défi dans le secteur de l’industrie a toujours été d’assurer un haut niveau de qualité tout en optimisant les ressources à tous les stades du processus. Au fil des ans, les industriels ont mis au point un certain nombre d’approches sophistiquées du contrôle de la qualité, de la gestion de la chaîne logistique et de la maintenance des équipements.

Aujourd’hui, face à la poursuite des initiatives de maîtrise des coûts, les directeurs d’usine, les ingénieurs de la maintenance et les spécialistes du contrôle qualité cherchent tous à préserver des normes de qualité, tout en évitant les coûteuses indisponibilités non planifiées ou les pannes d’équipements. Un autre de leurs objectifs consiste également à maîtriser le coût de la main-d’œuvre et d’inventaire des opérations de maintenance, de réparation et de rénovation (MRO). En outre, les responsables du service financier et du service clientèle, ainsi que la direction de l’entreprise, sont concernés par le bon déroulement des processus de production des produits finis.

L’analyse prédictive, un outil qui change la donne dans le secteur de l’industrieIl existe désormais un moyen d’aller au-delà de la maintenance préventive, planifiée à intervalles réguliers, pour garantir la qualité et optimiser les ressources à tous les stades du processus. Grâce aux solutions IBM SPSS d’analyse prédictive, les industriels peuvent mettre en place de nouvelles normes de qualité et réaliser des économies, en réduisant le temps d’indisponibilité résultant des opérations de maintenance non planifiées. Ils peuvent ainsi éliminer quasiment toute maintenance inutile et disposer de prévisions optimales pour établir les provisionnements pour garantie.

Les solutions logicielles IBM SPSS d’analyse prédictive permettent de collecter des informations en temps réel à partir de nombreuses sources, notamment les logs de maintenance, les logs des performances, les données de surveillance, les rapports d’inspection, les données environnementales et même les données financières. La solution est capable de détecter même les anomalies mineures ou les schémas propices aux pannes à partir de ces données structurées et non structurées afin de déterminer les domaines les plus exposés au risque. Elle dirige alors proactivement les ressources vers ces domaines avant que le risque ne devienne une réalité. Elle offre aux industriels un potentiel considérable en matière d’économies de coûts, d’optimisation de la main-d’œuvre, de renforcement de la continuité de production et de satisfaction des clients. Elle permet à ce secteur de se doter d’une compétitivité bien supérieure.

Les solutions IBM SPSS d’analyse prédictive apportent les possibilités suivantes au secteur de l’industrie :

• Identificationproactivedelafiabilitédeséquipementsetdesproblèmesdequalitédesproduits

• Réductiondespannesdeséquipementsgrâceàunemaintenanceprivilégiantlafiabilité

• Réductiondescoûtsassociésàl’inventairedesopérationsMROetàlamain-d’œuvre

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Une concurrence accrue et l’augmentation des coûts font de l’analyse prédictive une nécessité absolue pour préserver la compétitivité. Avec ses solutions logicielles IBM SPSS complètes, évolutives et intégrées, IBM est le pionnier de l’industrie intelligente. Les industriels peuvent désormais travailler de façon plus intelligente, tout en réalisant des économies importantes.

L’analyse prédictive sur la ligne de production La capacité à exécuter une maintenance rapide et dans les délais est fondamentale pour éviter des pannes susceptibles de provoquer de coûteuses interruptions de la production. Toutefois, le recours à un système de planning fixe risque d’entraîner des coûts inutilement élevés en termes de pièces et de main-d’œuvre. Les solutions IBM SPSS d’analyse prédictive tirent parti du riche ensemble de données, structurées ou non, provenant de nombreuses sources différentes, dont les industriels disposent déjà.

Un processus entièrement automatisé analyse ces données en temps réel. Il détermine rapidement les schémas propices aux pannes et identifie la cause première du problème. Comme les ingénieurs ont un accès 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 aux données de tous les composants des équipements, ils peuvent évaluer la fiabilité de chaque actif et élaborer un planning de maintenance qui exécute des inspections et/ou une maintenance juste à temps pour éviter les pannes. Cela évite de devoir arrêter une ligne uniquement pour effectuer une maintenance planifiée ordinaire qui peut ne pas être réellement nécessaire.

Au fur et à mesure des modifications des conditions, les métriques de chaque composant d’équipement sont mises à jour en temps réel. Les algorithmes avancés fournis avec la solution peuvent déterminer la fiabilité de chaque actif à tout moment dans le futur, afin de permettre l’exécution des inspections et de la maintenance au moment exact voulu. Cette solution de maintenance prédictive identifie également les pièces de rechange nécessaires à ce planning de maintenance plus précis. Elle élimine la nécessite d’un stockage aussi inutile que coûteux de pièces en surnombre. Les industriels peuvent désormais optimiser à la fois les ressources en main-d’œuvre affectées et leurs stocks de pièces de rechange. Résultat : la suppression des opérations de maintenance superflues, des coûts découlant des temps d’indisponibilité et/ou des réparations, et la réduction des coûts d’inventaire des opérations de maintenance, de réparation et de rénovation (MRO).

L’analyse prédictive : un outil pour améliorer le service clientèle et réduire les demandes de mise en jeu de la garantie L’analyse prédictive apporte des réponses à de nombreux problèmes en ligne avec le service clientèle, notamment les réclamations en raison de temps d’indisponibilité provoqués par une maintenance non planifiée et des pannes des produits. Imaginons le scénario suivant : un fabricant de systèmes CVC fait appel à l’analyse prédictive et découvre qu’une pale de ventilateur fabriquée dans l’une de ses usines risque de se casser prématurément en cas d’utilisation prolongée. Malheureusement, lorsque le problème a été détecté, le module d’alimentation assemblé a déjà été commercialisé. Avec l’analyse prédictive, l’industriel peut déterminer si certains lots de production connaissent des pannes plus fréquentes que les autres.

Avantages métier :

IBMestleleaderdessolutionsd’analyseprédictivequipermettentdeprendredemeilleuresdécisionsauniveaudetoutel’entrepriseetquioffrentlesatoutssuivants:

• Améliorationdelagestiondesactifs

• Miseenplacedeniveauxaccrusdecontrôledelaqualité

• Affectationefficacedelamain-d’œuvre

• Améliorationdelasatisfactiondesclients

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Il exécute une analyse de la cause première pour déterminer l’origine du problème, puis analyse les implications financières de la panne afin de déterminer si ces lots justifient un rappel ou si une simple note d’information aux distributeurs peut suffire. L’analyse indique également à quel endroit les pannes vont se produire et précise la demande en pièces de rechange pour chaque région géographique. L’industriel a ainsi la certitude de disposer de la quantité adéquate de pièces de rechange au moment voulu. La société s’évite en outre de coûteuses demandes de mise en jeu de la garantie, en fournissant une solution à son circuit de distribution avant même que les clients ne prennent connaissance de l’existence du problème.

Dans de nombreuses situations similaires, l’analyse prédictive permet d’identifier à quel moment un équipement sur le terrain risque de tomber en panne ou de nécessiter une maintenance. Cela permet d’optimiser le temps de disponibilité et/ou de bon fonctionnement des équipements vendus aux clients ou utilisés pour assurer la maintenance. L’analyse prédictive aide les industriels à éviter des coûts de services élevés et des rappels de produits causés par la détection tardive de problèmes. Elle atténue, voire élimine la publicité négative et les pertes de ventes causées par les rappels ou les critiques négatives des produits par les clients.

L’analyse prédictive dans tous les secteurs d’activité Des secteurs manufacturiers aussi divers que l’automobile, l’électronique, l’aéronautique et la pétrochimie ont tous intérêt à opter pour l’analyse prédictive. Par exemple, l’usine allemande du Groupe BMW, implantée à Landshut, a choisi la solution logicielle IBM SPSS d’analyse prédictive pour combiner les données de production dont elle disposait avec les résultats de qualité déjà connus pour développer un modèle capable de prévoir la qualité des pièces et des processus. Ce modèle a permis à BMW de mieux connaître l’influence des paramètres du processus et de la qualité des pièces. Résultat : une accélération du développement et l’implémentation de nouveaux produits dans les processus de production existants.

A tous les stades de la production, l’analyse prédictive aide les industriels à obtenir les avantages suivants :

• Réaliser des analyses performantes de la cause première • Réduire le temps d’indisponibilité des machines, appliances et/ou actifs,

suite aux pannes de pièces critiques • Réduire les incidents de la chaîne logistique résultant de problèmes sur

les produits • Améliorer la productivité des ressources de maintenance• Eviter les coûts des pannes des machines, appliances et/ou actifs • Prévoir de façon réaliste les provisionnements pour garantie

Les fabricants de produits industriels et grand public du monde entier ont recours à l’analyse prédictive dans leurs opérations de maintenance afin d’éviter les interruptions de la production, d’améliorer la convivialité et la qualité du service aux clients, et de renforcer la visibilité des coûts potentiels de garantie. Ils interceptent les incidents de maintenance et d’exploitation avant qu’ils ne se transforment en problèmes majeurs et coûteux. Ils ont opté pour l’approche intelligente.

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