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L'Usine Auto

[Tribune] Le Big Data, levier de croissance pour les équipementiers automobiles

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Longtemps cantonnées à l'intérieur des usines, les technologies d'analyse prédictive seront bientôt mises dans les mains des utilisateurs finaux. La généralisation des capteurs à l'intérieur des automobiles, conjuguée à l'arrivée de nouveaux algorithmes capables d'apprendre par eux-mêmes, va donner naissance à une nouvelle génération de véhicules capables d'anticiper tous types de pannes. Une tribune d'Amor Bekrar, Président d'IFS France.

[Tribune] Le Big Data, levier de croissance pour les équipementiers automobiles

Le secteur de l’automobile est probablement l’un de ceux qui est le plus étroitement lié à la notion d’innovation. Son histoire est jalonnée d’innovations marquantes qui ont été autant de progrès majeurs au service du confort et de la sécurité des conducteurs et passagers.

Jusqu’à la fin du vingtième siècle, ces progrès ont essentiellement été réalisés grâce à des innovations techniques et mécaniques, telles que la direction assistée, l’ABS, l’airbag ou encore la motorisation électrique et hybride. Si l’innovation reste évidemment essentielle à l’automobile, ces dernières années ont été surtout marquées par le début d’une nouvelle ère pour ce secteur : celle du numérique et des technologies connectées.

L’avènement de la voiture connectée

Apparue il y a quelques années, la voiture qui se gare toute seule annonçait les prémices de ce qui va représenter une vraie révolution pour l’industrie automobile : la voiture autonome. Les essais en situation réelle particulièrement médiatisés l’année dernière, notamment sous l’impulsion de Google, montrent le futur proche de l’automobile.

Ces progrès sont aujourd’hui rendus possibles grâce aux équipements connectés et aux capacités de traitement en temps réel des données collectées. Un saut technologique qui ouvre la voie à une multitude d’innovations qui vont faire de la voiture autonome une réalité. Ce n’est d’ailleurs pas pour rien que le salon CES de Las Vegas, à l’origine dédié à "l’électronique grand public", donne une place de plus en plus large à l’automobile. L’édition 2016 qui s’est tenue en janvier dernier a été choisie par plusieurs grands constructeurs – mais également par de nouveaux entrants comme Faraday Future, concurrent de Tesla sur le marché de la voiture électrique – pour présenter leurs dernières avancées.

Au-delà de la voiture autonome, c’est plus largement la voiture connectée qui représente, dès aujourd’hui, un relais de croissance colossal pour les constructeurs et pour les équipementiers. Parmi les grands axes d’innovation, la maintenance prédictive est certainement l’un des développements les plus convoités par ces derniers.

Les promesses de la maintenance prédictive

Grâce à la capacité de collecter toujours plus de données, de manière toujours plus précise, et de les analyser en temps réel, la voiture connectée sera bientôt capable d’anticiper les pannes, les aléas et les opérations de maintenance non planifiées. C’est tout l’enjeu de la maintenance prédictive : surveiller un très grand nombre de paramètres pour détecter les problèmes en amont.

A titre d’exemple, nous pouvons citer trois catégories clés de mesures à effectuer et de données à analyser. La première est la mesure acoustique, qui utilise les ultrasons pour détecter des défauts mécaniques, des fuites ou des problèmes électriques. La seconde est la thermographie, qui surveille les variations anormales de températures pour détecter les problèmes. La troisième est l’analyse vibratoire, qui permet de détecter des anomalies mécaniques comme un défaut de serrage ou d’alignement. Combinés entre eux et à d’autres sources d’informations, les capteurs connectés sont à la base de la maintenance prédictive.

Pour les constructeurs et les équipementiers, la maintenance prédictive est particulièrement prometteuse. En plus d’améliorer le confort et la sécurité, elle va permettre de diminuer le nombre de pannes, améliorer l’efficacité des opérations et les temps d’intervention, et donc de réduire les coûts de maintenance.

Au-delà des opérations de maintenance et de leur planification, la maintenance prédictive présente bien d’autres avantages. Par exemple, en identifiant les pièces qui ont le plus de risque de s’user ou de tomber en panne, elle permet aussi d’optimiser la production et la gestion des stocks des pièces de rechange.

Les constructeurs et équipementiers face à de nouveaux enjeux stratégiques

Si la maintenance prédictive représente un levier de croissance central pour l’industrie automobile, elle exige une grande capacité d’innovation, notamment en termes de collecte des données – via des capteurs connectés de plus en plus sophistiqués et précis – et de puissants algorithmes, qui doivent être capables de calculer les probabilités que des défauts surviennent afin de prévenir les pannes et les accidents.

Mais ce ne sont pas les seuls enjeux : ces innovations doivent aller de pair avec la capacité des constructeurs et des équipementiers à adapter les stratégies de maintenance. Il s’agit d’un aspect essentiel, qui nécessite de réorganiser certains processus industriels.

Par exemple, des profils de fonctionnement normaux peuvent être définis, basés sur les caractéristiques du véhicule et des sous-ensembles qui le composent (c’est la comparaison entre la norme définie et les mesures effectuées qui permet de détecter les anomalies). Les constructeurs et les équipementiers qui disposent d’outils analytiques suffisamment avancés peuvent alors identifier et hiérarchiser les causes courantes de défaillances, et évaluer les probabilités que celles-ci apparaissent. Grâce à cela, la planification des services peut être significativement améliorée, favorisant une meilleure utilisation des ressources et une réduction des coûts.

Comme nous l’avons évoqué plus haut, la maintenance prédictive améliore l’efficacité des opérations au-delà de la maintenance elle-même, et elle impacte en réalité l’ensemble de la supply chain.

Les ERP, et plus particulièrement leurs fonctionnalités avancées en matière de décisionnel et d’analyse, sont donc des technologies de plus en plus stratégiques pour la compétitivité des constructeurs et des équipementiers.

Les voitures connectées et leurs capteurs toujours plus sophistiqués sont un premier élément de l’équation. Encore faut-il savoir gérer et analyser les Big Data qu’ils produisent, et piloter de manière continue des processus et des stratégies de maintenance liés.

Combiner performance et stratégie

Le monde automobile est en perpétuel mouvement et il se complexifie fortement à travers une multitude d’opérations et les technologies disponibles. Pour y répondre, des solutions vont aujourd’hui déjà bien au-delà de la business intelligence (BI), car les algorithmes de traitement des Big Data et d’aide à la décision ont énormément progressé grâce à des catégories d’intelligence artificielle comme le Machine Learning ou le Deep Learning. On parle d’intelligence opérationnelle (EOI : Entreprise Operational Intelligence), qui permettent d’avoir une vision d’ensemble plus complète et plus cohérente des opérations de l’entreprise, et donc d’anticiper et agir avec une plus grande efficacité.

A tous les niveaux, il devient de plus en plus important de comprendre clairement les performances et permettre de meilleures prises de décision. C’est en combinant les technologies le plus récentes que les acteurs peuvent relever les défis du Big Data et continuer à innover pour proposer de nouveaux services. Bien plus que de traditionnels gains de productivité, il s’agit là, de l’un des axes de croissance et de compétitivité les plus étendus pour le secteur automobile.

Amor Bekrar

 

 

 

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