Optimiser l’expérience client et renforcer l’efficacité opérationnelle grâce à la maintenance prédictive

Cela est rendu possible par la prévention des pannes et anomalies afin d’assurer, d’une part, un service fluide en magasin, mais aussi la pleine disponibilité des équipes, qui n’ont pas à gérer les potentiels dysfonctionnements. Le modèle de maintenance corrective ne suffit pas à répondre à ces nouveaux enjeux. La maintenance proactive, voire prédictive, apparait comme la solution idéale pour garantir le maintien opérationnel des systèmes en magasin.

La collecte d’informations au cœur de la maintenance prédictive 

Actuellement, la plupart des enseignes axent leur maintenance sur un modèle préventif et/ou correctif. Le premier permet de vérifier régulièrement la bonne santé du matériel grâce à une série de contrôles systématiques selon un échéancier et de seuils définis en amont et d’en optimiser l’usage, tandis que le second est une intervention « réactive » non planifiée pour effectuer une réparation en cas de panne. Elle nécessite l’action d’un technicien, à distance ou sur site en fonction de la nature du problème. Mais, même dans le cas d’une intervention rapide, la continuité des opérations n’est pas assurée et le matériel / la solution arrêté(e). Une perte de productivité est, de fait, inévitable et l’indisponibilité du système, un irritant pour le client. 

Dans le but de prévenir les pannes et de pouvoir réagir rapidement, la maintenance prédictive devient la nouvelle norme. Elle consiste à anticiper les dysfonctionnements et pannes sur un système en détectant les signes annonciateurs, comme par exemple une modification de la température, de la pression, ou encore une anomalie système. Ce mode de fonctionnement est possible grâce à l’analyse de données collectées en continu. Ces dernières permettant d’anticiper un dérèglement, d’en identifier les causes et d’alerter avant que la panne ne se déclare et qu’elle n’impacte collaborateurs et clients.

Le cabinet McKinsey estimait, en 2018 déjà, que la maintenance prédictive réduisait les coûts de maintenance de l’ordre de 10 à 40%. De son côté, le cabinet ABI Research prédit que, d’ici 2025, cette nouvelle forme de maintenance permettra aux commerçants d’économiser 630 millions de dollars d’ici 2025, en évitant les frais d’intervention, les pertes de productivité liées aux temps d’arrêts mais aussi en espaçant le remplacement de machines. 

Une prédiction améliorée grâce aux technologies intelligentes

Les nouvelles technologies (intelligence artificielle, IoT, hardware connecté, software intégré) sont au cœur de cette prévention. Leur rôle est de transformer la donnée brute recueillie par les différents capteurs et logiciels en information exploitable. Ces outils analytiques s’appuient sur des modélisations et simulations pour détecter les signaux faibles et prédire les schémas.

Au-delà de la simple résolution de problèmes, toutes les données recueillies sont compilées dans un vivier d’informations précieuses. Tout cela permet  d’analyser les modèles d’utilisation des équipements et composants, afin d’optimiser l’usage du système d’encaissement mais aussi d’avoir une visibilité constante et un service de monitoring à distance. Les interventions préventives peuvent ainsi être réalisées avec plus de précision. En plus de la surveillance des évènements et de la disponibilité des systèmes, une telle solution permet d’assurer le suivi des actifs et de tenir un inventaire complet et à jour des solutions installées.

Aussi, la possibilité d’intégrer de nombreux capteurs IoT dans des emplacements auparavant difficiles à surveiller manuellement, et d’analyser de grandes quantités de données, a fait passer la maintenance prédictive à un nouvel échelon.

En résumé, agir avant tout dysfonctionnement améliore la productivité des enseignes, renforce la satisfaction clients tout en simplifiant le quotidien et la collaboration des équipes. Elle réduit les durées d’immobilisation des équipements, pour gagner en efficacité et en réactivité. Prévoir les éventuels problèmes permet d’optimiser le rôle des techniciens chargés de maintenance qui ne sont pas obligés de travailler dans l’urgence et les interventions sont planifiées en amont.

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