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LA MAINTENANCE PRÉDICTIVE PILIER DE LA TRANSFORMATION DIGITALE LIVRE BLANC

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LA MAINTENANCEPRÉDICTIVEPILIER DE LA TRANSFORMATION DIGITALE

LIVRE BLANC

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Et si nous nous inspirions de l'aéronautique, pour fiabiliser nos systèmes d'information ?

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Introduction 5

1. La maintenance IT à la poursuite de l’idéal industriel 9

La maintenance dans l’industrie, une longue histoire de fiabilité

La lente maturation de la maintenance informatique

2. La maintenance prédictive en informatique 15

L’émergence d’un nouveau paradigme : prévenir plutôt que guérir

Les ingrédients : données, outils et expertise

La mise en œuvre : de l’évaluation du risque à l’intervention programmée

3. Impacts et bénéfices 25

4. Point de vue 31

Pour la DSI, une transformation majeure et nécessaire – Jean‑Claude Chiche

Une vision d’avenir à la hauteur des enjeux – Vincent Malka

Conclusion 39

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LA MAINTENANCE IT, L’INVISIBLE PIERRE ANGULAIRE DE L’ENTREPRISE DIGITALE

La transformation digitale rebat les cartes de la performance des entreprises. Face à l’évolution simultanée des attentes des clients, des modèles économiques, des conditions de marché et des modes de travail, chaque métier doit revoir sa contribution aux trois axes qui conditionnent dorénavant la réussite : l’excellence opérationnelle, l’expérience utilisateurs et l’innovation métier.

Toutes les activités, y compris les plus traditionnelles, sont donc appelées à se réinventer à l’aune de ces nouvelles exigences, voire à prendre une importance inattendue. Longtemps la logistique a été une tâche invisible et mésestimée, une commodité semblait‑il parvenue à son plafond d’efficacité. Puis le e‑commerce a explosé et elle est soudain devenue la colonne vertébrale du succès. C’est grâce à son excellence logistique et son innovation permanente en la matière qu’Amazon est devenu ce qu’elle est. C’est même une offre entièrement fondée sur une promesse logistique – la livraison en 24h – qui est son fer de lance pour capter clients et trésorerie, avant de proposer de nouveaux services. On peut observer un parallèle frappant entre la logistique d’avant l’e‑commerce et la maintenance IT d’aujourd’hui, car elle devient une activité essentielle à la performance de l’entreprise.

Avec l’internet des objets, la mobilité, l’industrie 4.0, l’économie de plateformes, la multiplication des systèmes embarqués, connectés et intelligents, l’infrastructure technologique est cœur de métier. Dans tous les secteurs, le chiffre d’affaires et l’image de l’entreprise sont directement tributaires de la qualité de service, donc de la fiabilité des machines. Tout repose sur un « zéro défaut » technologique dont la maintenance est précisément le garant.

De même que l’e‑commerce a poussé la logistique à se réinventer, le digital impose à la maintenance l’urgente obligation de repenser son modèle. Elle doit pouvoir appréhender la multiplication, la fragmentation et la diversification des infrastructures, et répondre à leur criticité croissante. Elle doit être partout – dans les datacenters, les usines, les véhicules, les objets du quotidien… – et en même temps nulle part, invisible, agile, ne causant jamais le moindre désagrément ni la moindre interruption. Parvenir, en s’appuyant massivement sur les données et l’expertise humaine, à transformer la maintenance pour en faire la pierre angulaire de la performance de l’entreprise digitale, tel est le défi qui nous est proposé.

Philippe Borfiga Directeur Général Adjoint – Services – Groupe Econocom

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PAS DE PROGRÈS DIGITAL SANS FIABILITÉ

Les entreprises s’engagent dans la transformation digitale et sont poussées par leurs clients à innover toujours davantage. Mais à quoi bon une innovation qui ne fonctionne pas ? Les utilisateurs sont devenus impatients et exigeants.

Dès qu’un service est disponible, il se doit d’être irréprochable, aussi nouveau soit‑il. Accélérer la diffusion du progrès digital dans l’entreprise, c’est en premier lieu lui apporter l’assurance de la fiabilité, de la robustesse et de la performance de ses systèmes. Bref, mettre l’excellence technologique au service de sa vision métier.

C’est la mission que nous nous sommes assignés et notre activité de maintenance contribue directement à cette promesse. Mais pour garantir durablement une fiabilité maximale dans un environnement technologique en perpétuelle mutation, la maintenance doit elle‑même se transformer et hausser son niveau d’anticipation et d’efficacité. Aux approches traditionnelles doit désormais s’ajouter une maintenance prédictive, fondée sur les données.

Notre expérience, notre neutralité technologique et l’agilité, la créativité et l’expertise qui caractérisent notre galaxie nous permettent aujourd’hui d’aborder ce changement de paradigme avec un temps et une audace d’avance. Et nous sommes convaincus d’être idéalement positionnés pour apporter à nos clients tous les bénéfices de cette révolution.

Bruno Grossi Directeur executif du groupe Econocom

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LA MAINTENANCE, UN BESOIN PLUS QUE JAMAIS CRITIQUE

Essentiellement pour des raisons de sécurité et de maîtrise des évolutions réglementaires, les entreprises souhaitent garder la main sur leurs données les plus sensibles. Pour cela, elles privilégient des approches hybrides. En dépit de la généralisation du cloud, elles conserveront encore longtemps des infrastructures en propre. La maintenance reste et restera donc un besoin, mais un besoin qui revêt désormais une importance démultipliée.

En effet, dans un environnement où l’opinion et l’expérience de l’utilisateur comptent par‑dessus tout, que signifie désormais une panne informatique ? Une perte sèche de chiffre d’affaires, des clients mécontents, une image ternie, une sécurité compromise… Autant de conséquences qui ne sont pas tolérables. Le système d’information est aussi central pour l’entreprise digitale que l’est l’outil de production pour un industriel, et il se doit donc d’offrir la même fiabilité.

Comme dans l’industrie, le transport ferroviaire ou aérien, la question n’est pas d’être capable de réagir efficacement en cas de panne mais de faire en sorte que la panne n’ait tout simplement plus lieu. Dès lors, la mission première de la maintenance n’est plus de réparer, même très vite, mais de garantir le bon fonctionnement des composants techniques pour préserver l’entreprise du risque de leur défaillance.

Aussi, la maintenance IT s’inscrit‑elle désormais dans une logique de maîtrise du risque et c’est dans cette perspective qu’il faut l’envisager. Cela signifie évaluer la probabilité de défaillance de chaque composant technique, puis estimer quel en serait l’impact, afin de déterminer le plan d’action optimal en fonction de la criticité, des coûts et des objectifs stratégiques de l’entreprise.

Cette approche est celle de la maintenance prédictive. Ne reposant plus uniquement sur une réaction humaine à des signaux d’alerte mais sur une évaluation probabiliste du risque, elle constitue une profonde transformation pour tous les acteurs concernés. Et elle seule est à même d’apporter une réponse à la hauteur des enjeux du digital.

Stéphane Vandenborght Directeur executif Infrastructure Continuity Services – Groupe Econocom

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2%

48% des sociétés

Coût moyen estimé d’une heure d’indisponibilité du datacenter

Perte de 1 à + de 5M$ /h

Perte de 0,3 à 1M$ /h

33% des sociétés

17% des sociétés

Perte de 0,1 à 0,3M$ /h

Sur l'ensemble des sociétés intérrogées par ITIC dans leur étude « Cost of Hourly Downtime », 2016.

Perte de - de 0,1M$ /h

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01LA MAINTENANCE IT À LA POURSUITE DE L’IDÉAL INDUSTRIEL

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La maintenance IT à la poursuite de l’idéal industriel

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LA MAINTENANCE DANS L’INDUSTRIE, UNE LONGUE HISTOIRE DE FIABILITÉQue les réacteurs des avions ne tombent jamais en panne en plein vol n’est pas le fruit d’un heureux hasard mais d’une politique de maintenance draconienne qui illustre les méthodes développées dans l’industrie depuis les années 1970. Avec une concurrence qui s’intensifie, les coûts et les arrêts de production occasionnés par les défaillances matérielles apparaissent à l’époque de moins en moins supportables. Les entreprises s’organisent donc pour prévenir plutôt que guérir, à commencer par les secteurs les plus critiques (nucléaire, pétrolier, aérien…). De corrective, la maintenance devient préventive.

Désormais, on définit des plans d’actions et d’interventions sur les équipements afin de remplacer par précaution les composants usés, et de nettoyer et graisser régulièrement les mécanismes exposés. D’abord fondée sur une périodicité temporelle et / ou d’utilisation systématique, la maintenance préventive devient peu à peu « conditionnelle » grâce aux progrès des moyens de contrôle et de diagnostic. Pour déterminer et programmer les opérations requises, on s’appuie sur une estimation de

plus en plus précise du niveau de dégradation des pièces. Apparaissent progressivement des méthodes (AMDEC, MERIDE), des normes (NF X 60‑000, ISO 9001) et des outils (GMAO) qui garantissent la pertinence, la qualité et l’efficacité du processus de maintenance.

Avec le Big Data et l’Internet des objets (IoT), la maintenance industrielle franchit aujourd’hui un nouveau cap. La possibilité de croiser et d’analyser des quantités considérables de données de toutes sortes permet d’aller beaucoup plus loin dans la compréhension et l’anticipation des défaillances.

La maintenance n’est plus seulement préventive, mais prédictive.

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L’indisponibilité d’un équipement cœur de métier – matériel roulant, outil de production, équipement de forage et d’extraction… – peut ainsi être ramenée de plusieurs dizaines d’heures à quelques secondes par an seulement. Pour tous les grands groupes industriels, les enjeux sont considérables et la maintenance prédictive, qui fait désormais figure d’évidence stratégique, bénéficie d’investissements en proportion. Les dépenses des entreprises en la matière devraient ainsi croître de près de 30 % par an d’ici 20211.

Grâce au chemin parcouru depuis plus de quarante ans, les industriels disposent aujourd’hui d’un éventail de solutions leur permettant de différencier et d’optimiser leur approche de la maintenance selon qu’il s’agisse prioritairement de garantir la sûreté de fonctionnement, réduire les coûts ou adapter les interventions aux contraintes d’exploitation. La maintenance prédictive constitue le stade ultime de cette recherche constante de fiabilité et d’efficacité. Que l’informatique, en dépit de son importance grandissante, semble encore incapable d’une telle approche est, à leurs yeux, un sujet d’étonnement, voire d’irritation.

1. Markets and Markets, Predictive Maintenance Market – Global Forecast to 2021, mars 2017.

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La maintenance IT à la poursuite de l’idéal industriel

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LA LENTE MATURATION DE LA MAINTENANCE INFORMATIQUEÀ l’époque où l’industrie s’engageait déjà résolument sur la voie de la maintenance préventive, l’informatique n’en était qu’à ses premiers pas dans l’entreprise, et c’est en marge des autres métiers qu’elle a développé et affiné son propre modèle de maintenance.

Les systèmes informatiques sont rarement des systèmes fermés qui n’accomplissent que les tâches prévues dans les conditions prévues. Tout au contraire, ils se caractérisent le plus souvent par d’innombrables interdépendances matérielles et logicielles, une grande diversité d’usages et de sollicitations tout au long de leur cycle de vie, et des environnements de fonctionnement qui n’offrent pas toujours les conditions rigoureuses de température, d’humidité et de propreté des data centers modernes.

En raison de cette complexité et de cette hétérogénéité, aucun système n’est exactement comparable à un autre, ce qui a longtemps constitué un obstacle insurmontable aux approches de type préventif. Il apparaît ainsi hasardeux de baser un plan de maintenance sur les seules indications d’un constructeur mesurées sur du matériel standard, opérant dans des conditions idéales.

Pour apporter plus de proactivité à une démarche qui reste largement fondée sur l’excellence des capacités d’intervention, la maintenance informatique s’est toutefois inspirée de l’industrie pour introduire progressivement une dimension préventive dans les limites de ses capacités.

On surveille, on scrute, on ausculte les systèmes.

Dans le modèle le plus abouti, on surveille, on scrute, on ausculte les systèmes, aux aguets du moindre signe de faiblesse. On s’appuie sur une organisation parfaitement huilée et des compétences expertes pour en diagnostiquer la cause et y remédier, au plus vite, si possible avant la panne et l’arrêt d’exploitation. On parle alors de maintenance conditionnée.

Parallèlement, les entreprises ont considérablement renforcé leurs moyens techniques et organisationnels pour assurer la continuité de service de systèmes de plus en plus essentiels à la bonne marche de leur activité.

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La maintenance IT à la poursuite de l’idéal industriel

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1MAINTENANCE

RÉACTIVE Une panne entraine

une intervention

3MAINTENANCE CONDITIONNÉE

Basée sur la supervision des équipements

et l’état des pièces2MAINTENANCE

PRÉVENTIVEBasée sur les

recommandations constructeurs

et les observations opérationnelles

Évolution de la maturité de la maintenance IT jusqu’à aujourd’hui

Incontournables, la redondance et les plans de continuité et de reprise d’activité (PCA / PRA) ne constituent cependant que de coûteuses roues de secours sur lesquelles on redoute d’avoir à rouler. Pourtant, selon IBM, 40 % des entreprises sont contraintes d’y recourir dans les deux ans. Aussi, la seule vraie sécurité demeure la fiabilité du système principal, et donc la capacité à le maintenir en permanence en état de fonctionnement optimal.

Malgré les progrès accomplis ces dernières années en matière de maintenance, les systèmes les plus sensibles, les systèmes critiques et cœur de métier, réclament davantage. Près des trois quarts des entreprises affirment ainsi nécessiter d’une disponibilité supérieure à 99,99 %, soit 52 minutes d’interruption non planifiée par an2. Comme la maintenance industrielle, la maintenance IT doit donc passer à un stade supérieur pour bannir jusqu’à l’éventualité d’un dysfonctionnement et, pour cela, franchir elle aussi le fossé qui sépare le préventif du prédictif.

2. ITIC, « Cost of Hourly Downtime », 2016.

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02LA MAINTENANCE PRÉDICTIVE EN INFORMATIQUE

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La maintenance prédictive en informatique

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L’ÉMERGENCE D’UN NOUVEAU PARADIGME : PRÉVENIR PLUTÔT QUE GUÉRIRSi votre PC vous alertait que votre disque dur avait plus de 80 % de chances de s’endommager gravement au cours du prochain mois, vous vous hâteriez de mettre vos données en ordre, de réaliser une sauvegarde et de remplacer le matériel non pas en catastrophe mais sereinement, au cours d’un prochain week‑end, lorsque l’opération n’interférerait pas avec votre utilisation. La maintenance prédictive, c’est tout simplement cette logique étendue à l’ensemble de l’infrastructure et de ses composants.

La puissance du Big Data permet en effet d’aller beaucoup plus loin que les modèles limités de la maintenance préventive et de déterminer les risques de panne suffisamment à l’avance pour qu’il soit possible d’intervenir de façon ciblée, lors de plages programmées, sans aucun impact sur la production. On ne remédie plus aux défaillances, on les élimine avant qu’elles ne surviennent.

Étant fondée sur les données – techniques, environnementales, d’usage… – la maintenance prédictive peut s’appliquer à tous types d’actifs techniques : les infrastructures IT traditionnelles au sein du data center, mais aussi les configurations hybrides du cloud, les infrastructures disséminées de l’IoT, les nouveaux équipements de l’usine numérique comme les imprimantes 3D, ou encore les systèmes embarqués intelligents des véhicules autonomes.

Cette approche peut garantir aux infrastructures numériques, quelles qu’elles soient, une extrême fiabilité à coûts maîtrisés. L’excellence opérationnelle ne repose désormais plus sur une série de filets de sécurité mais devient inhérente aux systèmes eux‑mêmes.

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La maintenance prédictive en informatique

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Évolution de la maturité de la maintenance IT

1MAINTENANCE

RÉACTIVE Une panne entraine

une intervention

3MAINTENANCE CONDITIONNÉE

Basée sur la supervision des équipements

et l’état des pièces

2MAINTENANCE

PRÉVENTIVEBasée sur les

recommandations constructeurs

et les observations opérationnelles

4MAINTENANCE

PRÉDICTIVEBasée sur les usages

croisés à la prédictibilité des causes de pannes

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La maintenance prédictive en informatique

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LES INGRÉDIENTS : DONNÉES, OUTILS ET EXPERTISESPour accomplir l’ambitieuse promesse de la maintenance prédictive, un mainteneur doit réunir plusieurs ingrédients indispensables. Seul leur assemblage harmonieux lui permettra d’offrir un service opérationnel, efficient et capable de s’adapter aux enjeux spécifiques de chaque entreprise et de chaque type d’infrastructure.

Des années d’historique et d’expertiseDepuis des dizaines d’années, constructeurs, infogérants et mainteneurs accumulent en quantité et en qualité des données de toutes sortes (mesures, logs, rapports…) sur les équipements dont ils ont la charge. Via les outils d’administration et de supervision, ils enregistrent le comportement, les conditions d’exploitation et les éventuels dysfonctionnements de milliers de machines. Chaque défaillance, chaque incident, fait l’objet d’une analyse, d’un diagnostic et d’un rapport soigneusement archivés. À titre d’exemple, Econocom note le moindre soubresaut d’un parc de 235 000 serveurs Wintel et Unix, 45 000 équipements réseaux, 25 000 baies SAN, 1 000 serveurs AS / 400…

À cette masse de données techniques, s’ajoutent des données d’usage. Elles sont essentielles. En effet, savoir quelles applications tournent sur un serveur, c’est connaître les sollicitations auxquelles il est soumis.

Or, la fréquence et l’importance des entrées / sorties, des accès disque ou des pics de charge conditionnent considérablement l’usure du matériel, surtout s’il est détourné de sa destination première. L’expérience montre qu’une extrême majorité des pannes provient ainsi d’un usage inapproprié, par exemple un serveur de fichier réaffecté en ordonnanceur, tâche beaucoup plus éprouvante.

Enfin, on recueille également les données environnementales (chaleur, humidité, poussière) dont l’impact est lui aussi déterminant sur le vieillissement des composants. Et pourtant, quel responsable d’exploitation saurait aujourd’hui dresser un historique précis des pics de température survenus dans son data center ?

Bref, on ne doit pas seulement disposer d’indications techniques sur les pièces de l’avion mais aussi savoir s’il a traversé des intempéries, volé lourdement chargé ou s’est posé sur des pistes réputées pour être mal entretenues. Autant de facteurs qu’il

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sera indispensable de prendre en compte au moment d’envisager sa maintenance.

Des outils de collecte en temps réelPour toujours plus enrichir cette base de connaissance et être aux aguets du moindre signe avant‑coureur de défaillance, il faut être en mesure de recueillir en temps réel un maximum d’informations relatives aux systèmes et à son utilisation. L’innovation en ce sens est extrêmement riche, à l’image des avancées de l’IoT ou des outils récemment développés par Econocom.

Bardé de capteurs, le robot CaptainDC parcourt ainsi le data center de façon autonome et procède à une surveillance visuelle, sonore, hygrométrique et thermique en temps réel, 24h / 24, 7j / 7, avec une sensibilité supérieure aux capacités humaines. En cas d’incident, il peut également être piloté à distance pour devenir les yeux et le relai de l’expert sur le terrain et accélérer le diagnostic et la résolution.

La Smart Event Box est une appliance agnostique et non intrusive conçue quant à elle pour surveiller l’ensemble des composants du data center et traiter les alertes de façon automatisée. De telles solutions permettent de dresser un tableau dynamique et exhaustif des infrastructures.

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Des capacités de traitement sans précédentAvec plusieurs centaines de processeurs et des téraoctets de mémoire, les serveurs d’entreprise high‑end offrent aujourd’hui des capacités de calcul qui, encore récemment, n’étaient réservées qu’à une poignée de laboratoires de recherche. Grâce à cette puissance, on est désormais en mesure de traiter dans des délais réduits, voire en temps réel, des masses considérables de données hétérogènes (Big Data) et de leur appliquer les algorithmes de l’intelligence artificielle et du data mining (machine learning, analyse factorielle…).

Il devient ainsi possible d’exploiter des données nouvelles ou jusqu’alors délaissées, de retrouver l’origine profonde d’un signal faible, d’établir des corrélations entre les dysfonctionnements et leurs causes possibles, ou encore de déterminer une probabilité de panne à un horizon temporel lointain.

Au croisement de nombreuses disciplines, la science de la donnée, ou data science, a pour vocation de concrétiser ces possibilités.

À l’image des moteurs de recommandation des géants du commerce électronique, les data scientists développent des méthodes automatisées d’extraction de la connaissance à des fins opérationnelles. Ce sont avant tout ces capacités qui rendent possible la maintenance prédictive pour des systèmes aussi complexes que les systèmes IT.

Des compétences haut de gammeDans une approche prédictive, l’objet de la maintenance ne va plus être seulement de changer des composants, ou même de diagnostiquer l’origine d’une panne. Il va falloir être capable d’utiliser à bon escient les outils d’analyse et d’en interpréter les résultats. La maintenance prédictive va donc nécessiter des profils de pointe à la fois experts des rouages profonds de la technologie, rompus à l’analyse de données, et dotés d’un instinct et d’un savoir‑faire de fin limier.

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LES 4 INGRÉDIENTS DE LA MAINTENANCE PRÉDICTIVE

HISTORIQUE DE DONNÉES

OUTILS DE COLLECTE TEMPS RÉEL

BIG DATA

COMPÉTENCES EXPERTES

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LA MISE EN ŒUVRE : DE L’ÉVALUATION DU RISQUE À L’INTERVENTION PROGRAMMÉEEn pratique, la maintenance prédictive résulte d’un processus en six grandes étapes :

Le référentiel généralEn s’appuyant sur l’historique des données et l’expérience du terrain, le mainteneur bâtit un référentiel global de la fiabilité des matériels. La richesse de ce savoir permet d’établir des MTBF (temps moyens entre pannes) constatés, et non plus théoriques, pour la plupart des équipements du marché en fonction des usages, des conditions d’utilisation, des associations techniques, etc.

Le référentiel personnaliséOn procède ensuite à l’état des lieux de l’infrastructure de l’environnement cible. Du référentiel général et des éléments recueillis, on déduit un référentiel personnalisé qui tient compte de tous ses paramètres d’utilisation. On dispose ainsi d’une photographie initiale de l’infrastructure et d’une première estimation de l’espérance de vie de chacun des composants.

La réévaluation dynamiqueAu fil des remontées des données d’exploitation, le référentiel personnalisé est constamment réactualisé et les probabilités de défaillance réévaluées. On tient également compte de l’amélioration continue du référentiel

général, où le savoir est sans cesse consolidé, et d’une sélection de sources d’information métiers et externes pertinentes : études et benchmarks, réseaux sociaux, sites des constructeurs, presse spécialisée, météo, évènements d’actualité… Multiplier les angles de vue sur le système permet d’enrichir l’analyse et donc d’améliorer la capacité de détection et d’interprétation du moindre écart.

Les symptômes précoces de panneParmi les données recueillies au fil de l’eau – baisse de performance, bruit ou surchauffe – les anomalies ne passent pas inaperçues. Aussitôt passées au crible des outils d’analyse, à l’affût du moindre signe de défaillance, elles sont traitées comme d’éventuels symptômes précoces de panne. La base de connaissance permet d’identifier la ou les causes possible(s) et, le cas échéant, d’engager sans tarder une action de vérification ciblée. La détection et le diagnostic très précoces de l’anomalie permettent de prendre si nécessaire les mesures de précaution adéquates, puis de réaliser l’intervention de maintenance appropriée sans urgence, si possible lors de la prochaine plage programmée.

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RÉFÉRENTIEL GÉNÉRAL

RÉFÉRENTIEL PERSONNALISÉ

RÉÉVALUATION DYNAMIQUE

SYMPTÔMES PRÉCOCES DE PANNE

PROGRAMMATION DES INTERVENTIONS

OPÉRATIONS DE MAINTENANCE

Le processus de la maintenance prédictive

La programmation des interventionsQue l’on ait été alerté ou non par un signe avant‑coureur, on dispose désormais en permanence de la probabilité de défaillance de chaque composant à un horizon temporel donné. On sait de plus quelles applications seraient impactées et avec quelles conséquences pour l’entreprise. Ces éléments permettent de déterminer les actions à réaliser lors de la prochaine campagne d’intervention, l’arbitrage tenant compte du niveau de risque et de la criticité des systèmes. Pour fixer les idées, on peut imaginer qu’un hypermarché s’autoriserait par exemple 1 % de chances d’une baisse significative de performance du serveur gérant ses écrans vidéo au cours des six prochains mois, mais moins de 0,001 % pour ses serveurs de gestion des caisses.

Les opérationsLes interventions sont regroupées à l’occasion de plages prédéfinies, par exemple le 1er mai ou un week‑end d’août, afin de minimiser l’impact sur l’exploitation. Au cours de cette fenêtre réduite, les techniciens procèdent à l’ensemble des actions prévues. Désormais, l’opération de maintenance s’apparente moins à un dépannage d’urgence par un mécanicien valeureux qu’au ravitaillement millimétré d’une Formule 1 par une équipe de choc.

Au final, le système est perpétuellement sous surveillance et reste en parfait état de fonctionnement grâce à des interventions ciblées et programmées : on ne guérit plus, on prévient.

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03IMPACTS & BÉNÉFICES

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Impacts et bénéfices

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IMPACTS ET BÉNÉFICESLa logique réelle d'anticipation, ciblée et planifiée de la maintenance prédictive va se traduire pour les entreprises par de multiples bénéfices techniques, économiques et opérationnels :• garantie d’un très haut niveau de

qualité de service des infrastructures• réduction des coûts associés aux

dommages, y compris d’assurance• confiance accrue dans les fondations

technologiques de l’entreprise digitale

• image renforcée grâce à la fiabilité et la performance du service délivré

• capacité à maintenir des parcs importants et disséminés (IoT…)

• sécurité, efficacité et qualité accrues des opérations de maintenance

• connaissance approfondie de l’infrastructure, de ses composants et de leur état

• pilotage plus fin des budgets d’infrastructure

• diagnostic plus rapide et moindre latence décisionnelle en cas (malgré tout) d’incident.

Il a ainsi été démontré que, de façon générale, un euro investi dans la maintenance prédictive se traduit par 4 à 10 euros d’économie sur les futures réparations3. Par ailleurs, par rapport aux autres méthodes, la maintenance prédictive permet de réduire de 36 % les arrêts non planifiés et de 60 % les coûts qu’ils engendrent4.

Toutefois, les importants bénéfices de la maintenance prédictive ne doivent pas occulter le bouleversement majeur qu’elle constitue pour tous les acteurs concernés dans l’entreprise comme chez ses fournisseurs. Aussi, de nombreux impacts sont à prévoir et anticiper.

Sur la perception de la maintenanceDans l’informatique, où l’on a coutume de ne pas toucher à ce qui fonctionne – ou semble fonctionner –, la maintenance prédictive est une vraie révolution culturelle. Elle va nécessiter pour le mainteneurd’adopter une posture moins tournéevers l’action et plus vers le conseil.L'utilisateur devra réévaluer la valeurd’un service qui n’a plus qu’unlointain rapport avec le dépannage. L'ensemble des acteurs de l’IT, reconnaitra à cette activité une place désormais centrale.

3. M. Kahn et D. Levinson, The Hamilton Project, 20114. GE, « Impact of Digital on Unplanned Downtime », 2016.

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Impacts et bénéfices

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Sur la relation client / fournisseurPlus l’entreprise ouvrira largement ses systèmes, plus elle informera le mainteneur de leur utilisation précise, et plus le modèle prédictif sera pertinent. Pour que la démarche porte ses fruits, une relation de confiance, véritablement partenariale, doit donc s’établir entre le client et son fournisseur. Cette intimité sera particulièrement nécessaire au moment de déterminer les futures interventions.

36 % d'arrêts non planifiés en moins, permis par la maintenance prédictive

60 % de réduction des coûts engendrés, grâce à la maintenance prédictive

Collaborant très en amont, et plus étroitement que jamais, client et mainteneur organisent conjointement le projet d’intervention, ce qui nécessite de part et d’autre de nouveaux rôles et compétences. Il va s’agir de définir la meilleure fenêtre en fonction des contraintes d’exploitation, d’interpréter les données et d’évaluer les risques pour déterminer les actions à accomplir, de préparer la logistique et l’accueil des techniciens…

Enfin, la qualité de la prestation ne se mesurant plus à la capacité de résolution des incidents mais à leur absence, les termes contractuels seront amenés à évoluer. Se dirigera‑t‑on vers un modèle assurantiel ? Vers une forfaitisation assortie d’une formule de bonus / malus ? Et comment seront prises en compte les éventuelles interventions hors contrat ? Ou les prestations de conseil ? Ici, créativité et agilité seront les maitres mots.

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Sur la gestion du parcLe référentiel technologique mis en place pour la maintenance prédictive permet d’avoir une vision complète et à jour de l’infrastructure, de son vieillissement et des risques induits pour l’entreprise. Il peut donc servir de base de connaissance pour décider de la révision, du renouvellement ou de la réaffectation des matériels.

Cette logique d’asset management s’apparente, par exemple, à la gestion technique du patrimoine immobilier, où la maintenance des composants d’un bâtiment – isolation, climatisation, peintures, revêtements des sols… – est planifiée en fonction d’objectifs qualitatifs – sécurité, confort… – et des couts liés à leur dégradation. De cette façon, on lisse et on optimise l’investissement sur l’ensemble du cycle de vie de l’infrastructure.

Une telle approche apparait comme le prolongement naturel de la maintenance prédictive, appelée de fait à glisser vers une activité de conseil en urbanisation et en investissement.

Sur l’écosystèmeDes constructeurs aux assureurs, des intégrateurs aux infogérants, beaucoup d’acteurs peuvent être intéressés par les données de la maintenance prédictive. Forts de cet actif convoité, les mainteneurs sont

susceptibles de se repositionner sur la chaine de valeur et de créer de nouvelles opportunités.

La remontée et l’analyse systématique des données mises en place dans le cadre de la maintenance prédictive intéresseront autant l’aval (les utilisateurs) que l’amont (les constructeurs) dans le but de fiabiliser toujours davantage leurs systèmes. En parallèle, les mainteneurs devront collaborer plus étroitement encore avec les constructeurs et les éditeurs pour prévoir les capteurs, les sondes et les processus nécessaires au recueil des données pertinentes sur les futurs matériels.

Sur les métiers et les processusLa maintenance prédictive valorise l’expertise. Elle induit une montée en compétence des techniciens qui doivent avoir une vision globale des chaines de liaison, depuis le composant jusqu’à l’application métier. Ils évoluent vers de nouveaux métiers tant au niveau de la relation avec le client (pour bâtir le référentiel personnalisé, pour programmer les interventions…) qu’en back office (pour maintenir et enrichir le référentiel général, pour analyser les symptômes précoces de panne…) ou au niveau des fonctions support (pour optimiser les achats et la logistique, pour développer de nouveaux services et partenariats…).

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La donnée et le prédictif placent la maintenance au cœur de l’écosystème IT

MAINTENANCE PRÉDICITVE

Les processus opérationnels sont également amenés à évoluer, par exemple pour réaliser des interventions moins nombreuses mais plus importantes. La priorité n’est plus d’être capable d’intervenir au plus vite à tout instant mais de savoir se préparer afin de mobiliser le jour J toutes les compétences nécessaires avec un maximum d’efficacité. De même, la logistique et la gestion des pièces détachées sont elles aussi bouleversées. Il n’est plus nécessaire de faire venir des composants en urgence ou de

maintenir par précaution des stocks à proximité des sites clients.

En revanche, il faut organiser et optimiser le réapprovisionnement et la distribution en fonction des besoins identifiés.

Longtemps déconsidérée, la maintenance redevient, grâce au prédictif, une activité exaltante pour les informaticiens car elle redonne toute sa valeur à la compétence technique.

CONSTRUCTEURS

ENTREPRISES UTILISATRICES

INTÉGRATEURS

MAINTENEURS

BUREAUX D’ÉTUDES

INFOGÉRANTS ASSUREURS

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04POINTS DE VUE

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POUR LA DSI, UNE TRANSFORMATION RADICALE ET NÉCESSAIRELes millions de données comportementales générées par les machines et les systèmes constituent la matière première de toute architecture prédictive. Cette matière première s’inscrit pleinement dans la transformation digitale. C’est pourquoi il ne faut pas sous‑estimer l’ampleur du changement que la maintenance prédictive constitue pour la DSI.

Dans l’entreprise digitale, les données deviennent un actif clé. Elles font l’objet d’une attention redoublée et sont bien souvent placées sous la responsabilité d’un Chief Data Officer (CDO) ou d’un Data Scientist qui en définit les règles de gouvernance. La maintenance prédictive ne va donc pas se limiter à ajouter quelques capteurs ou quelques sondes sur les équipements, loin de là.

Comme tous les autres métiers, la DSI va devoir faire évoluer sa culture et monter en compétences pour entrer dans la nouvelle logique du pilotage par la donnée et dans l’ère de la maintenance prédictive. C’est ce qui lui permettra de se poser les bonnes questions préalablement à la mise en place d’une plate‑forme de maintenance

prédictive : de quels types de données a‑t‑on besoin, sous quel format, à quelle fréquence, avec quelle datation, dans quelles conditions de sécurité, de conservation et de sauvegarde, dans quels systèmes de stockage et d’archivage, avec quelle interface, quels algorithmes, pour répondre à quelles interrogations, pour l’open data ou non… ? L’intelligence artificielle sera nécessaire pour interpréter toutes ces données et permettre d’intégrer le résultat de son analyse au moment où le processus décisionnel en aura besoin.

Comme tous les autres métiers, la dsi va devoir faire évoluer sa culture pour entrer dans l’ère de la maintenance prédictive Jean‑Claude ChicheCALICEA

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Bien sûr, l’organisation informatique ne part pas d’une feuille blanche. Elle devra s’appuyer sur son expertise et ses outils existants d’administration, de supervision, de gestion de parc, de maintenance et de support utilisateurs.

Mais renverser la perspective, redéfinir ses objectifs, envisager de nouveaux processus, remettre à plat ses relations avec ses fournisseurs et ses clients – autant de corollaires d’un programme de maintenance prédictive –, exige une profonde remise en cause. Et des investissements conséquents.

Les secteurs du transport (terrestre, aérien et maritime), de l’espace et de l’industrie ont fait de la maintenance prédictive une priorité absolue pour 2017. Ils ont comme perspective une diminution des temps d’indisponibilité de 15 % et une économie de 20 % sur les dépenses récurrentes de maintenance traditionnelle. Une partie permettra d’autofinancer la transformation digitale et le déploiement des nouveaux usages.

15 % de diminution des temps d'indisponibilité pour 2017

20 % sur les dépenses récurrentes de la maintenance pour 2017

Certains pourraient être tentés d’adopter une attitude conservatrice et vouloir s’en tenir à des modèles qui, après tout, ont fait leurs preuves. Ce serait une erreur fondamentale car ce serait mettre irrémédiablement l’informatique à la traine des métiers en termes de maturité, de capacités et de qualité de service. Comme le reste de l’entreprise, la DSI doit faire sa mue digitale. Sans tarder.

Jean‑Claude Chiche Président fondateur, CALICEA Conseil en Stratégie et Innovations

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UNE VISION D’AVENIR À LA HAUTEUR DES ENJEUX D’ADAPTATION DU MONDE ITÀ la faveur d’une accélération technologique sans précédent, toutes les organisations cherchent désormais à réinventer la manière de gérer et d’exécuter leurs activités principales, voire à en créer de nouvelles. Que ce soit pour faire des gains d’échelle en exploitant tous les leviers d’optimisation opérationnels et financiers, ou bien pour développer des axes porteurs d’une véritable promesse de création de valeur ajoutée. Innover devient une impérieuse nécessité pour se différencier et faire face à une compétition et des exigences de plus en plus accrues et globalisées.

En tant que cabinet d’analystes leader sur les marchés des services IT, nous constatons une tendance majeure que nous appelons l’IT Contextuelle, c’est‑à‑dire un mouvement de l’IT traditionnelle vers une IT alignée sur des contextes spécifiques, avec leurs usages propres, leur écosystème et leurs besoins fonctionnels / opérationnels spécifiques.

À l’instar des organisations qu’ils servent, les acteurs de l’écosystème IT – en particuliers, les ESNs – déploient beaucoup d’efforts et d’investissements pour supporter l’innovation et moderniser leurs catalogues d’offres « solutions et services ».

Les organisations les plus innovantes utilisent maintenant des services analytiques pour prédire où et quand un problème se produira, avant qu’il ne se produise.Vincent MalkaPAC

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Les fournisseurs d’outsourcing et de « managed services » embarquent désormais dans leurs services, des fonctions intelligentes / cognitives, y intègrent des interactions avec des agents virtuels (bots), bénéficient d’un haut niveau d’automatisation et d’orchestration, et déploient des innovations pour améliorer la qualité des services et l’expérience des utilisateurs. L’objectif est d’optimiser leur efficacité opérationnelle et générer des économies d’échelle aussi profitables pour leurs clients que pour leurs résultats propres. Quand le monde physique (systèmes, objets, machines…) interagit avec le monde virtuel (IT / digital), il va de soi que la délivrance des services et leur maintien en conditions opérationnelles impliquent un souci constant du respect des engagements de services dont la criticité est grandissante et proportionnelle aux enjeux « métiers » associés. Par ailleurs, un changement est en cours chez les clients en ce qui concerne la façon dont les responsables d’exploitation et leurs équipes envisagent la maintenance de leurs installations et des systèmes physiques comme virtuels qui supportent les processus clés de leurs activités industrielles, dans le transport ou pour l’approvisionnement en énergie.

Les organisations les plus innovantes utilisent maintenant des services analytiques pour prédire où et quand un problème se produira, avant qu’il ne se produise. Elles peuvent également prédire comment il va se produire – et comment le résoudre de manière optimale, en temps comme en finance.

Pour ce faire, les organisations les plus avancées développent des services de maintenance prédictive en exploitant les nombreuses sources de données internes et externes ; elles traitent efficacement et intelligemment ces gros volumes d’informations à leur disposition qu’elles soient structurées (bases de données, ERP, etc.) ou non structurées (logs, messages machines, fichiers, archives numériques, etc.) ; enfin elles déploient des services analytiques sophistiqués, dits « business data‑driven »pour en extraire la valeur au service des attentes métiers. Les « data » exploitables par des systèmes ou des services de maintenance prédictive sont la plupart du temps déjà disponibles mais mal, voire pas du tout, exploitées dans les organisations. Les stratégies d’infrastructures doivent souvent être repensées pour satisfaire à ces nouveaux « workloads » IT et leur évolution.

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En tant que leader dans les activités de maintenance IT, Econocom a rapidement perçu le grand intérêt que pouvaient représenter son organisation industrielle, son panel de clients gérés et toutes les données historiques disponibles, en provenance de ses outils d’infogérance de production, et de maintien en conditions opérationnelles. Econocom peut, assez naturellement, devenir un acteur incontournable de la maintenance prédictive.

Or, c’est certainement l’extension de ses domaines d’activités au digital, à la sécurité et aux services de management d’infrastructures complexes qui aura été une des clés pour permettre à Econocom d’imaginer la conception et la délivrance de services qui lui étaient encore inaccessibles il y a quelques années ; c’est une illustration assez claire d’une capacité d’adaptation exemplaire qui mérite d’être soulignée face aux enjeux qui pèsent encore aujourd’hui sur beaucoup d’acteurs de l’IT qui restent bien souvent en position de résistance sur des marchés traditionnels déclinants ou de plus en plus aléatoires.

En fonction des domaines d’application de la maintenance prédictive, les bénéfices semblent être aussi nombreux que porteurs de gains, et c'est donc un axe assez prometteur sur lequel investir :• Réduire le coût total de possession

des « assets » IT et non IT (TCO)• Fournir une meilleure visibilité sur

l’obsolescence des équipements et leur état de santé, sur les processus et les performances en termes de qualité,

• Aider à comprendre, surveiller, prédire et contrôler la variabilité des processus,

• Permettre une analyse des défaillances et des risques, en profondeur, en identifiant les causes initiales et les probabilités d’occurrence,

• Optimiser la planification et la fréquence des opérations de maintenance,

• Améliorer les capacités de diagnostics des équipements et des processus,

• Améliorer la couverture des objectifs de continuité de services en minimisant les risques et également les budgets associés pour s’en prémunir,

• Identifier les opérations et les pratiques de maintenance inappropriées ou inefficaces,

• Déterminer les procédures correctives optimales,

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Impacts et bénéfices

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• Réduire les interventions de maintenance non planifiées (en anticipant les pannes plutôt que de réagir aux incidents) ou coûteuses (interventions préventives inutiles),

• Améliorer le niveau service sur le terrain,

• Améliorer l’efficacité opérationnelle des services de production / exploitation,

• Réduire les coûts des réclamations de garantie.

Sans aucun doute possible, la maintenance prédictive devrait connaître une forte croissance dans les prochaines années car elle constituera l’activité clé pour garantir :• l’efficacité des nouvelles générations

d’infrastructures (Cloud, IoT, IA / Deep Learning, systèmes embarqués, nouveaux réseaux, etc.)

• la continuité d’applications digitales de plus en plus stratégiques et critiques : le digital va continuer de se développer dans les prochaines années, avec des tendances exponentielles (volumes de données, développement technologique, etc.).

Econocom peut, assez naturellement, devenir un acteur incontournable dans la maintenance prédictive. Vincent Malka Consultant, Pierre Audoin Conseil (Groupe CXP)

En conclusion• La maintenance prédictive constitue

une opportunité très importante pour tous ceux qui investiront les premiers dans ce domaine et sauront transposer dans le monde IT tous les bénéfices déjà éprouvés dans d’autres secteurs d’activités tels que l’aéronautique, l’industrie, etc.

• Ce marché exigera des acteurs qui y évolueront, une parfaite maitrise des processus de gestion d’activités de maintenance et, probablement, une certaine assise en termes de base installée, ainsi que des compétences clés pour pouvoir atteindre une taille critique nécessaire aux enjeux de profitabilité et de ROI.

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05CONCLUSION

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Conclusion

40

LA MAINTENANCE PRÉDICTIVE : UN GAGE DE CONFIANCE, UN LEVIER DE CRÉATION DE VALEUREn permettant de ne plus subir le risque technique mais de l’anticiper et de le juguler, la maintenance prédictive contribue de façon décisive à l’excellence opérationnelle de l’IT. On est maintenant en mesure de garantir qu’une application vitale ne connaitra aucune défaillance et, plus généralement, de fonder un engagement de qualité de service sur un risque mesuré et accepté. Dès lors, l’infrastructure devient plus qu’un socle technologique : c’est un socle de confiance sur lequel l’entreprise digitale pourra bâtir ses futures innovations.

La maintenance prédictive est la seule à pouvoir garantir le bon fonctionnement des objets connectés à un cout raisonnable.

Dans un environnement de plus en plus dépendant de la technologie, la maintenance prédictive des infrastructures apparait donc autant comme une obligation que comme un levier essentiel de création de valeur. Ainsi, une application fondée sur le déploiement de milliers d’objets connectés – des compteurs intelligents, par exemple – ne pourra pratiquement et économiquement voir le jour que si l’on peut garantir le bon fonctionnement des matériels à un cout raisonnable. Seule la maintenance prédictive en est capable.

En outre, la capacité à évaluer et différencier les risques permettra d’optimiser la politique de maintenance, et de réserver le prédictif aux infrastructures les plus sensibles. On se dirige donc vraisemblablement vers des modèles mixtes, où les prestations seront proportionnées à la criticité.

Quelle que soit l’approche choisie par leurs clients, les mainteneurs continueront à être les dépositaires multi‑technologiques des données techniques, d’usage et de fonctionnement des matériels dont ils auront la charge.

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Conclusion

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Modèle de maturité de la maintenance 2020

4MAINTENANCE

PRÉDICTIVEBasée sur les usages

croisés à la prédictibilité des causes de pannes

5MAINTENANCE

COGNITIVEBasée sur

l’intelligence artificielle

3MAINTENANCE CONDITIONNÉE

Basée sur la supervision des équipements

et l’état des pièces

2MAINTENANCE

PRÉVENTIVEBasée sur les

recommandations constructeurs

et les observations opérationnelles

1MAINTENANCE

RÉACTIVE Une panne entraine

une intervention

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Ces mainteneurs ne cesseront donc de renforcer leur connaissance intime de systèmes toujours plus riches, complexes et abstraits, ce qui les positionnera comme un maillon essentiel de la chaîne de valeur du digital. Leur savoir sans équivalent sera en effet de plus en plus nécessaire aux constructeurs, aux opérateurs de services digitaux et aux entreprises utilisatrices, poussés sans cesse à accroitre la fiabilité de leurs systèmes. Ceci pourrait déboucher sur de nouvelles formes de coopération et de nouvelles opportunités.

Métier de pointe, rare et prisé, la maintenance deviendra l’affaire d’experts qui auront un besoin croissant du soutien de l’analytique.

Pour minimiser les tâches à faible valeur ajoutée et tirer le maximum d'enseignement de données de plus en plus riches, la maintenance devra encore hausser son niveau d’anticipation et d’automatisation. Grâce à l’intelligence artificielle, elle connaitra son ultime stade de développement, que l’on pourrait baptiser la maintenance cognitive, où l’expertise humaine se doublera d’une expertise machine sans précédent au bénéfice de tout l’écosystème IT. Et ainsi permettre de tendre vers l’idéal d’usages digitaux enfin affranchis des aléas des technologies sous‑jacentes, qui seront dès lors parfaitement invisibles.

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Septembre 2017

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