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Une nouvelle étude de Vanson Bourne, sponsorisée par ServiceMax, le leader des solutions de Field Service Management qui fait partie de GE Digital, révèle que 75% des leaders IT et de la gestion d’équipes de terrain estiment que les machines bénéficieront d’une meilleure prédiction de leur santé que les êtres humains d'ici 2020.
Les responsables IT et de la gestion d’équipes de terrain interrogés estiment que les innovations technologiques et les machines sont capables de mieux prédire l'échec, et que des mesures préventives ou des actions d' « auto-guérison » sont largement considérées comme bénéfiques pour les résultats financiers d'une entreprise. Par exemple :
46 % des sondés estiment que les machines qui sollicitent elles-mêmes de l'aide permettront aux entreprises de gérer plus efficacement leurs équipements.
39 % des personnes interrogées déclarent que la maintenance prédictive permettrait de mieux gérer les équipements qui composent leurs actifs.
44 % des sondés affirment que le « digital twin » ou jumeau numérique avec la maintenance prédictive et l’intelligence artificielle aiderait à prévenir les défaillances majeures.
69 % des personnes interrogées souhaiteraient que leur digital twin personnel les accompagne et que les professionnels de la santé agissent sur leur santé de manière non invasive en anticipant les actions et en prenant des mesures préventives.
Cette nouvelle étude « After The Fall: Cost, Causes and Consequences of Unplanned Downtime » a été menée auprès de 450 décideurs des services informatiques et de la gestion d’équipes de terrain (Field Service management) des secteurs des télécoms, de la distribution, de la logistique et des transports, au Royaume-Uni, aux États-Unis, en France et en Allemagne. Selon Gartner, d'ici 2020, 10 % des travaux d’urgences sur le terrain seront déclenchés et programmés par intelligence artificielle. Cette nouvelle étude souligne l'impact considérable des nouvelles technologies – telles que l'intelligence artificielle, l'analytics et l'utilisation d'un digital twin – sur la surveillance des machines industrielles, la prévention de la défaillance d’un équipement et la maintenance préventive.
« De la même façon que les entreprises souhaitent éviter tout imprévu avec leurs équipements conduisant à une perte coûteuse de production ou de service, nous souhaitons réduire nos propres « défaillances » humaines », a déclaré Mark Homer, Vice President Global Customer Transformation for ServiceMax, chez GE Digital. Nous savions auparavant détecter un disfonctionnement seulement lorsqu’il était visible – qu'il s'agisse d'une personne, d'un équipement ou d'un composant d'une machine. Aujourd'hui, les organisations sont pleinement conscientes de la valeur ajoutée d'une visibilité en temps réel sur la santé et la performance de leurs actifs critiques, et de la nécessité d'une maintenance ou d'une intervention préventive et d'un accès aux données chronologiques via les analyses prédictives. D’après cette dernière étude, plus de la moitié des entreprises prévoient d'investir dans un digital twin d’ici les trois prochaines années. La valeur de ces informations digitales dans un contexte industriel commence à générer de l’intérêt pour la maintenance préventive dans un contexte humain. »
Les responsables IT et de la gestion d’équipes de terrain interrogés estiment que les innovations technologiques et les machines sont capables de mieux prédire l'échec, et que des mesures préventives ou des actions d' « auto-guérison » sont largement considérées comme bénéfiques pour les résultats financiers d'une entreprise. Par exemple :
46 % des sondés estiment que les machines qui sollicitent elles-mêmes de l'aide permettront aux entreprises de gérer plus efficacement leurs équipements.
39 % des personnes interrogées déclarent que la maintenance prédictive permettrait de mieux gérer les équipements qui composent leurs actifs.
44 % des sondés affirment que le « digital twin » ou jumeau numérique avec la maintenance prédictive et l’intelligence artificielle aiderait à prévenir les défaillances majeures.
69 % des personnes interrogées souhaiteraient que leur digital twin personnel les accompagne et que les professionnels de la santé agissent sur leur santé de manière non invasive en anticipant les actions et en prenant des mesures préventives.
Cette nouvelle étude « After The Fall: Cost, Causes and Consequences of Unplanned Downtime » a été menée auprès de 450 décideurs des services informatiques et de la gestion d’équipes de terrain (Field Service management) des secteurs des télécoms, de la distribution, de la logistique et des transports, au Royaume-Uni, aux États-Unis, en France et en Allemagne. Selon Gartner, d'ici 2020, 10 % des travaux d’urgences sur le terrain seront déclenchés et programmés par intelligence artificielle. Cette nouvelle étude souligne l'impact considérable des nouvelles technologies – telles que l'intelligence artificielle, l'analytics et l'utilisation d'un digital twin – sur la surveillance des machines industrielles, la prévention de la défaillance d’un équipement et la maintenance préventive.
« De la même façon que les entreprises souhaitent éviter tout imprévu avec leurs équipements conduisant à une perte coûteuse de production ou de service, nous souhaitons réduire nos propres « défaillances » humaines », a déclaré Mark Homer, Vice President Global Customer Transformation for ServiceMax, chez GE Digital. Nous savions auparavant détecter un disfonctionnement seulement lorsqu’il était visible – qu'il s'agisse d'une personne, d'un équipement ou d'un composant d'une machine. Aujourd'hui, les organisations sont pleinement conscientes de la valeur ajoutée d'une visibilité en temps réel sur la santé et la performance de leurs actifs critiques, et de la nécessité d'une maintenance ou d'une intervention préventive et d'un accès aux données chronologiques via les analyses prédictives. D’après cette dernière étude, plus de la moitié des entreprises prévoient d'investir dans un digital twin d’ici les trois prochaines années. La valeur de ces informations digitales dans un contexte industriel commence à générer de l’intérêt pour la maintenance préventive dans un contexte humain. »