Sur le plan logistique et de maintenance

«La logistique est la gestion intégrale du processus d’acheminement des matières nécessaires à la production et de leur distribution à l’ensemble des points de consommation desservis par l’entreprise, c’est le flux sanguin de l’entreprise.» ((Stevenson, Benetti et Youssef, 2012), p.441) .En ce sens, elle constitue avec la maintenance deux fonctions clés dont l’exécution mobilise compte tenu de leur importance, du temps et la plus grande partie de ressources (humaines et matérielles), investies dans la gestion des actifs au cours de leur cycle de vie. Maîtriser ces deux fonctions serait source d’optimisation de la performance des actifs physiques. Le principe de la maintenance prédictive étant d’exécuter des activités de maintenance selon le pronostic des défaillances, un stock de pièces de rechange juste nécessaire permet de réduire considérablement les investissements importants requis en logistique pour la gestion traditionnelle des stocks; mieux, au cours de la phase de conception des actifs, la prise en considération des données de pronostic peut avoir un impact majeur sur le système de soutien logistique à pourvoir durant l’exploitation des actifs (Bo et al., 2012).

Lee et al. (2013) ont décrit une approche de maintenance prédictive basée sur la collecte de données d’états et d’exploitation de plusieurs machines durant toute leur durée de vie incluant leur conception, leur fabrication, leur acquisition, leur installation, leur mise en service, toutes les activités de leur maintenance et leur disposition.Une intégration de cette approche dans un environnement infonuagique offre une centralisation, et un accès rapide de ces précieuses données d’état et facilite la collaboration et le partage d’expérience entre concepteurs et utilisateurs. Autrement dit, cette approche permet de comparer les performances d’actif à actif de même type et permet d’avoir une meilleure transparence de la performance des actifs qui peut être utilisée pour l’inspection de la qualité des produits, la gestion du cycle de vie des actifs ainsi que leur conception (Lee et al., 2013).

Le vieillissement et l’obsolescence sont particulièrement des problèmes qui ont longtemps inquiété les gestionnaires des actifs physiques surtout ceux nécessitant une longue durée d’utilisation tels que les avions, les trains, les centrales nucléaires(Lee et al., 2013). Une adoption de maintenance prédictive infonuagique permettra d’éliminer les coûts dus aux nombreuses inspections, de mieux analyser la période de vieillissement de tels actifs, de redynamiser les composants constitutifs par des actions de maintenance appropriées conçues par une meilleure collaboration entre fabricants, utilisateurs, et le service de maintenance. Ces différentes parties prenantes peuvent partager à travers le réseau infonuagique leur expertise personnelle ou encore leur expérience sur d’autres actifs de mêmes caractéristiques installés sur d’autres sites et dont les informations de suivi d’état disponibles dans l’info nuage peuvent servir de références (Lee J. et al., 2013). Le résultat d’une telle démarche est la réduction de temps, de ressources humaines (main-d’œuvre), et matérielles (infrastructures informatiques, etc.) et de coûts dispendieux autrefois utiles pour la conservation de la fiabilité opérationnelle de l’actif (Zhipeng et Aiping, 2011). Il s’en suivra de toute évidence un prolongement naturel de la durée de vie de tels actifs sans compromettre la réalisation d’énormes bénéfices.

Par ailleurs, la prédiction de défaillance peut faciliter non seulement le diagnostic des pannes en permettant d’identifier avec précision les composants défaillants de l’actif et de les

remplacer plus rapidement, mais également de prédire de potentielles défaillances de l’actif (Lee J. et al., 2013). Cette assertion implique que: les données d’état de l’actif permettront au bureau de méthodes du service de maintenance de connaître avec précision le composant défaillant de l’actif, ou en voie de l’être, leurs causes, le mécanisme de leur manifestation et la fréquence de leur occurrence. Avec la facilité de communication et de partage d’informations par info nuage, le bureau de méthode pourra facilement collaborer avec le bureau ordonnancement et le bureau de réalisation pour mieux planifier les ressources humaines (main d’œuvre), les ressources matérielles (pièces de rechange et outillages de maintenance) et le choix du temps d’intervention approprié pour ne pas nuire à la production. Une telle approche permet donc de réduire les coûts directs de maintenance liés à la main d’œuvre, aux pièces de rechange, au temps d’exécution, etc., et aux coûts indirects de maintenance tels que les coûts dus aux arrêts de production et les «pannes induites lors des réparations ou les dommages collatéraux de réparation» (Bo et al., 2012). Les dommages collatéraux de réparation sont ceux observés lorsqu’en exécutant des tâches de maintenance, des composants voisins de ceux défectueux, au départ sains (avant intervention), se brisent.

En matière de maintenance prédictive, la quantité et la qualité des données d’état des actifs sont cruciales, mais son succès réside dans la qualité de l’interprétation de ces données.(Kenneth Piety et Geswein, 2011). De façon traditionnelle, une bonne interprétation des données de maintenance prédictive était l’apanage d’un expert ou un technicien expérimenté formé à cette pratique et dont la présence sur site est nécessaire. Mais avec la centralisation des informations issues de la surveillance d’état des actifs, l’analyste ou l’interprétateur des données n’a nullement plus besoin d’être sur site. Car même étant absent, il peut avoir accès à distance via l’info nuage aux données à interpréter et de ce fait supporter à distance de façon efficace les techniciens moins expérimentés ou souhaitant sa collaboration. Au total, la maintenance prédictive infonuagique présente de nombreux avantages sur la logistique et la maintenance dans une entreprise.