Qu'est-ce que la gestion de la performance des actifs ?

Lorsque la stratégie des organisations est basée sur la surveillance de la santé et des performances de leurs actifs les plus précieux, elles réduisent leurs coûts opérationnels, ainsi que les risques de pannes susceptibles de générer une maintenance non planifiée. En déployant des méthodes de maintenance préventive et prédictive, elles peuvent améliorer leurs capacités de prévision et planifier les réparations au moment qui leur convient au lieu de les subir lors d'une défaillance.

Les tâches de maintenance sont essentielles pour préserver la santé et la productivité des actifs d’une organisation. Cependant, leurs coûts peuvent varier considérablement et avoir un impact sur la rentabilité de l’organisation. Les améliorations des capacités de prise de décision générées par une approche APM robuste permettent aux organisations de se prémunir contre des opérations de maintenance excessives et inutiles.

Grâce aux capacités de l'IA et de l’apprentissage automatique lors du déploiement d'une maintenance prédictive et préventive, les solutions APM modernes améliorent la disponibilité et l’état des actifs. Grâce à ces nouvelles technologies, les opérateurs sont capables d'émettre de meilleures recommandations dans le cadre des stratégies de réparation, ce qui permet de réduire de coûteuses durées d'immobilisation des actifs sur lesquels compte l’entreprise.

Dans le cadre d’une stratégie APM globale, de nombreuses organisations riches en actifs s'appuient désormais sur l’Internet des objets (IoT) et sur l’intelligence artificielle (IA) pour identifier les opportunités d'améliorer leur efficacité. Alors que par le passé, les dirigeant d’entreprise devaient attendre la fin du mois ou du trimestre pour étudier les chiffres de performance, ils peuvent aujourd’hui obtenir ces données en temps réel. Dans une étude de cas de 2022, 51 % des entreprises ont déclaré privilégier l’amélioration de l’efficacité opérationnelle par rapport à leurs autres initiatives.¹

Une stratégie APM efficace commence à la première étape du cycle de vie de l’actif : la planification. Avant même qu’un actif ne soit acquis, les décideurs doivent réfléchir à la manière dont l’exploitation et la maintenance dudit actif s’intègreront dans le cadre général des opérations. Pour ce faire, ils devront évaluer la valeur de l’actif.

L’évaluation d’un actif est très variable selon les organisations et les secteurs d’activité. Par exemple, dans une entreprise de livraison de nourriture, l’état de santé et les performances des véhicules utilisés pour transporter des marchandises seront des critères critiques. Dans le cas d’une société spécialisée dans les logiciels, bien qu’elle puisse posséder une flotte de véhicules qu’elle utilise de temps en temps, la santé et les performances des véhicules ne sont pas essentielles à ses opérations métier quotidiennes. Ces deux organisations évalueront donc le même actif de manière différente. Lorsque vous commencez à élaborer votre stratégie APM, choisissez d’abord les actifs qui sont essentiels aux opérations métier. Vous pourrez prendre en compte l’état de vos actifs de moindre priorité plus tard.

Une technique qui est devenue de plus en plus précieuse dans l’APM est la création d’un jumeau numérique. Un jumeau numérique est une représentation virtuelle d’un actif qui permet aux opérateurs d’exécuter des tests et de prévoir les performances en fonction des simulations. Avec un jumeau numérique performant, les décideurs peuvent savoir dans quelle ressource est susceptible de fonctionner dans les conditions auxquelles ils le soumettront. Les jumeaux numériques aident les opérateurs et les responsables de la maintenance à repérer les problèmes de performance et à obtenir des informations sur les améliorations possibles des plans de maintenance.

En termes de surveillance de la performance des actifs ainsi que de l’automatisation des flux de travaux des actifs critiques, un logiciel APM, tel qu’un système de gestion des actifs d’entreprise (EAM), est essentiel pour exécuter une stratégie efficace. L’EAM associe logiciels et services pour aider les entreprises au niveau de la maintenance, du contrôle et de l'optimisation de leurs actifs opérationnels. Avec la quantité de données générées de nos jours grâce à l’IoT, les responsables de la maintenance s’appuient de plus en plus sur des logiciels de gestion tels que l’EAM équipés d’une analyse de données améliorée par l’IA pour les aider à prendre des décisions plus intelligentes.

Outre l’EAM, de nombreuses initiatives APM déploient un système de gestion de maintenance assistée par ordinateur (GMAO) pour aider les services de maintenance à centraliser les informations vitales des actifs. Un système de gestion de la maintenance indique aux responsables de maintenance où se trouve un actif, de quels types de services ou de réparations il a besoin et qui doit les effectuer. Pour un opérateur, un outil GMAO performant est une solution instantanée en termes d'accès et de capacité d'audit.

Les approches APM les plus efficaces aujourd’hui reposent sur la capacité à programmer régulièrement la maintenance afin de prévenir les pannes d’équipement et d’évaluer continuellement les performances en temps réel. Ces deux stratégies, la maintenance préventive et prédictive sont essentielles au succès de nombreuses initiatives APM. 

La maintenance préventive fait appel à des activités de maintenance programmées régulièrement visant à réduire les risques de défaillance des actifs. Les durées d’immobilisation sont planifiées à l’aide des bonnes pratiques et des moyennes historiques, telles que l’intervalle moyen entre les défaillances (MTBF).

La maintenance prédictive évalue (et réévalue) en permanence l’état d’un actif en utilisant des capteurs qui collectent en temps réel les données dudit actif. Ces données sont ensuite intégrées à un outil EAM ou GMAO géré par l’IA, où des outils et processus d’analyse de données avancés, tels que l’apprentissage automatique, identifient, détectent et traitent les problèmes en temps réel. Sur la base de ces données et de l’analyse qui en découle, des algorithmes sont utilisés pour créer des modèles qui prédisent à quel moment de futurs problèmes potentiels pourraient intervenir sur un équipement. Il a été prouvé que la maintenance prédictive réduit les coûts de maintenance, diminue les durées d’immobilisation des actifs de 35 à 50 % et augmente la durée de vie des actifs de 20 à 40 %.²

L’indicateur le plus utilisé pour évaluer le succès d’un programme de maintenance est sans doute le MTBF des actifs qu’il a pour mission de réparer. Le MTBF est une formule simple qui calcule l’intervalle moyen entre les réparations nécessaires sur un équipement. La méthode de calcul consiste à diviser la durée totale de fonctionnement par le nombre d’arrêts anormaux au cours de cette période. Un service de maintenance dont les actifs ont un MTBF élevé est généralement considéré comme « fort ».

Aussi connue et largement utilisée que le MTBF, l’efficacité globale des équipements (OEE) (lien externe à ibm.com) est un autre indicateur répandu permettant de mesurer la performance des actifs. Il porte sur trois mesures : la disponibilité, la performance et la qualité des équipements. La « disponibilité » est déterminée en utilisant la durée effective de production de l’actif par rapport au temps de production prévu, la « performance » mesure les performances de l’équipement par rapport à son potentiel maximum et la « qualité » évalue le taux de production des produits jugés « bons » par rapport à ceux qu’il fabrique et qui présentent des défauts ou nécessitent une reprise. Pour déterminer le score OEE de l’actif, on multiplie ces trois facteurs.

La rapidité et l’efficacité avec lesquelles les techniciens de maintenance clôturent les interventions qui leur sont attribuées et le pourcentage global de travaux achevés par rapport aux travaux non achevés sont deux autres indicateurs permettant de mesurer le succès d’un programme APM.

Généralement associée à des stratégies de maintenance à long terme, la mesure de fréquence des tâches de maintenance d’urgence fournit des informations sur l’efficacité d’un programme de maintenance préventive. En termes simples, plus un service de maintenance est performant en matière de maintenance préventive, plus les pannes nécessitant une intervention d’urgence seront rares.