Les catastrophes sont inévitables, peu importe l'industrie - qu'il s'agisse d'une défaillance imprévue de l'équipement, d'un événement météorologique majeur, d'un incident de sécurité ou d'une autre crise qui affecte la continuité des activités. Bien que nous ne puissions pas prévoir chaque catastrophe avant qu'elle ne se produise, nous pouvons être proactifs dans le maintien de la santé du matériel. Les améliorations technologiques apportées à l'Internet des objets (IoT) et à l'analyse des données permettent aux sociétés de service de devancer les problèmes de manière préventive, en minimisant, voire en évitant, l'impact ressenti par les clients en cas de catastrophe.
Bien que cela puisse sembler simple, surveiller des milliers, voire des millions de pièces d'équipement et identifier les erreurs avant qu'elles ne se produisent est une science complexe qui peut rapidement devenir accablante. Pour simplifier le processus, j'ai divisé en deux phases distinctes: la collecte des données et l'analyse des données.
Collecte de données: comprendre quelles informations sont importantes
Les capteurs IoT permettent de collecter et de stocker de gros volumes de données, ce qui permet aux entreprises d'avoir un aperçu de la santé, des performances et des défaillances des équipements. Chaque unité peut générer des centaines de milliers de points de données chaque minute. Le défi à ce stade est de comprendre comment organiser et hiérarchiser toutes ces données. Il n'est pas possible d'effectuer des analyses de données sur toutes ces informations, et ce n'est pas non plus une utilisation efficace des ressources, car certaines des données collectées sont peu utiles pour déterminer la santé des actifs.
Les entreprises doivent prendre en compte les données à prioriser afin de pouvoir identifier plus rapidement les besoins de maintenance. Par exemple, un fournisseur de télécommunications surveillant une tour de téléphonie cellulaire peut suivre le volume d'appels captés par cette tour spécifique, mais le volume d'appel n'indique pas la performance de cette tour. Cependant, si le telco est alerté d'une augmentation des appels interrompus associés à cette tour avant que le problème ne s'aggrave, ils peuvent avoir l'occasion de localiser et de résoudre le problème rapidement. Considérons maintenant une tempête massive qui devrait frapper là où se trouve cette tour de téléphonie cellulaire: être en mesure de réparer et d'adresser les problèmes de tour avant la tempête minimise les efforts d'entretien dans le contexte de cette catastrophe météorologique.
Analyse des données: Établissement d'indicateurs de maintenance
Une fois les données collectées et les métriques de surveillance clés définies, des analyses sont effectuées afin de convertir les données en informations exploitables et utiles. L'analyse des données historiques, en particulier en ce qui concerne les défaillances d'équipement et les activités de service passées, permet aux sociétés de services d'identifier les tendances qui pourraient indiquer une erreur future.
Par exemple, pour une entreprise de services publics, la température est l'un des paramètres les plus largement mesurés dans une centrale électrique, car une surchauffe peut causer de graves dommages à l'équipement et peut constituer un danger pour les professionnels de réparation. En examinant les activités de maintenance passées et les tendances en matière de changements de température, les entreprises ont besoin d'un aperçu pour programmer une maintenance préventive lorsque les températures atteignent des niveaux qui ont conduit à des défaillances dans le passé.
Nous voyons de plus en plus d'applications de la technologie IoT dans l'industrie des services avec des capteurs reliant les appareils et les équipements. Même les centres de fitness ont commencé à connecter leurs équipements pour éviter les machines cassées et les membres déçus. Mais avec une plus grande connectivité vient une plus grande responsabilité; Les organisations doivent tirer parti de ces capacités améliorées pour passer des programmes de service réactifs aux programmes de service proactifs afin de résoudre les pannes avant qu'elles ne surviennent, pour finalement maintenir la satisfaction de la clientèle, priorité numéro un d'aujourd'hui.
Steve Smith est le vice-président des industries stratégiques chez ClickSoftware. Il possède plus de 15 ans d'expérience dans la définition et la livraison de solutions de gestion des effectifs mobiles couvrant les marchés verticaux incluant les télécommunications, les services publics, l'assurance, les services à domicile, l'équipement médical, les biens d'équipement et les activités pétrolières et gazières. Il aide les organisations de services à optimiser l'utilisation de leurs ressources sur le terrain, à améliorer la sensibilisation opérationnelle, à rationaliser les processus et à établir des contrôles, tout en assurant la flexibilité et la variabilité dans leurs opérations. Avant son poste actuel, Steve a dirigé l'équipe de conseil en solutions globales de ClickSoftware, exposant les avantages de la gestion de la main-d'œuvre mobile à de nouveaux utilisateurs et aidant à augmenter les avantages des utilisateurs existants à travers le monde.
