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Maintenance immobilière : un prédictif, sinon rien

Comment le digital va métamorphoser votre performance à moindre coût

Le transport, à l’origine de la maintenance préventive

Ce sont les industries à risques, en particulier celles du transport, qui sont à l’origine du concept de la maintenance tel que nous le connaissons aujourd’hui, c’est-à-dire consistant à éviter les pannes.

Grâce à elles, la profession est passée de l’entretien à la maintenance, ajoutant au dépannage originel les opérations de maintenance préventive.

Les machines ont ainsi gagné en fiabilité, ce qui leur a permis de se développer de la manière que l’on sait, en réduisant de façon drastique leurs coûts d’exploitation et de production.

Tous les autres pans de l’économie en ont profité, jusqu’aux bâtiments tertiaires qui, dans le sillage des premières normes de maintenance en février 1985, ont emboîté le pas de l’industrie.

Une maintenance prédictive freinée par son coût

Aujourd’hui, les acteurs du transport, pour lesquelles la sécurité des biens et des personnes est une priorité, sont en train de réaliser un nouveau saut méthodologique. Ils ont compris que, pour continuer de gagner en fiabilité et en coût, ils ne pouvaient plus se contenter de demander à leurs mainteneurs d’être plus productifs ou de réduire leurs marges.

Ils ont redécouvert les vertus d’une maintenance pourtant mentionnée par les premières normes, la maintenance prédictive ou conditionnelle. Il ne s’agit plus de prévenir la panne en intervenant sur une machine systématiquement, selon un échéancier, mais d’intervenir uniquement quand cela est nécessaire.

Pour pouvoir la réaliser, il est obligatoire que la machine, ou plutôt ses équipements, soient équipés de capteurs qui indiquent que leur état d’usure réclame une intervention.

En plus du gain en sécurité évident, les économies potentielles sont indiscutables : les interventions préventives sont réduites à leur juste nécessaire. Quant aux interventions correctives de dépannage, leur nombre fond comme neige au soleil. Ainsi que les conséquences en termes de couts, de délais, de désorganisation…

Jusqu’à aujourd’hui, l’équation économique était défavorable à la maintenance prédictive, du fait du coût des capteurs, des transmissions (câblages filaires, abonnements GSM) et du traitement de données.

Les objets connectés et le big data changent la donne

Avec l’arrivée conjointe des capteurs communiquant fonctionnant sur des bandes de fréquence gratuites (de type SIGFOX ou LORA), du Big Data (gestion de données en très grand nombre et en temps réel) et du Data Learning (capacité d’auto-amélioration des processus de diagnostic par l’augmentation des cas rencontrés), la maintenance prédictive est devenue rentable par rapport au tout systématique.

Naturellement, ce sont les industries de transport qui se sont appropriées les premières ces nouvelles technologies.

La fin des retards à la SNCF ?

Depuis 2009, la SNCF fait circuler 176 rames Bombardier équipés de 2000 capteurs pour 40 000 variables. Le nombre de données, remontées toutes les 30 minutes, est de 70 000 par an. Leur télédiagnostic a déjà permis de réduire de 90% le nombre d’interventions de maintenance inutiles, c’est-à-dire conduisant à un constat de fonctionnement normal. Par contre, ce processus reste coûteux, l’analyse sollicitant des spécialistes ferroviaires qui sont rares et donc chers.

Voulant gagner en rapidité et sécurité, la SNCF a lancé en avril 2016 un pilote en vraie grandeur consistant à traiter automatiquement les informations par des techniques de Machine Learning. Aux données provenant du matériel roulant sont désormais associés des comptes rendus d’intervention, des données météo ou encore les horaires de circulation des trains. L’expertise métier est toujours apportée par les techniciens de la SNCF tandis que l’optimisation des algorithmes est assurée par les data scientists de QUANTMETRY, le partenaire de la SNCF sur ce projet.

Sans attendre la fin de cette expérimentation de 6 mois, une première bonne nouvelle : les données remontées et leur analyse permettent non seulement de prévenir les pannes des matériels roulants, ce qui était la mission assignée, mais aussi celles des voies, ce qui diminuera considérablement le nombre de dysfonctionnements et donc de retards.

La solution d’AIR France KLM pour ne pas rester cloués au sol

Plus gros, plus rapide, plus impressionnant. C’est sur son AIRBUS A380 qu’AIR France KLM a décidé de passer en maintenance prédictive connectée depuis juillet 2015.

Les données de 24 000 capteurs, représentant 1,6 Gigaoctet de données par vol, sont récupérées par WiFi à chaque atterrissage à Roissy et envoyées à Toulouse où elles sont agrégées avec celles des deux années d’exploitation de l’ensemble de la flotte d’A380. Analysées par un système de Data Learning, elles permettent d’émettre, en moins d’une heure, des ordres d’interventions aux techniciens de maintenance tout proches.

Les pannes sont détectées 10 ou 20 jours avant qu’elles ne surviennent, évitant ainsi des coûts d’immobilisation et de perte d’image. Ce système a permis à Air France KLM de prédire la défaillance d’une pompe de circulation de carburant, un organe essentiel, avant qu’elle ne se produise.

Il permet également de ne pas devoir dépanner les avions sur des plateformes lointaines, moins bien dotées en équipes, matériel et pièces détachées et d’éviter ainsi que les passagers ne restent cloués au sol.

L’ALLIANCE à l’assaut du Big Data

Renault est un habitué des révolutions pour avoir été, du temps de la Régie, à l’origine des premières normes de maintenance en France.

Les constructeurs automobiles ont depuis longtemps doté leurs véhicules de capteurs remontant tous types de données d’usage et d’état (consommation, kilométrage, usures, pressions…). Ces données, récupérées à l’occasion de chaque visite chez le garagiste, permettent d’optimiser les gammes de maintenance préventives.

Plus récemment, les véhicules se sont ouverts au monde extérieur. Ils émettent des données, surtout à destination de leur propriétaire, les informant sur le niveau du réservoir, l’état des pneus ou la présence de portes ou fenêtres ouvertes.

Maintenant que les véhicules se doivent d’être autonomes, les constructeurs automobiles n’ont pas d’autre choix que de barder leurs véhicules de capteurs de tous types et d’être en mesure d’émettre et recevoir de l’information à moindre coût. Une aubaine pour les responsables de maintenance qui attendaient ce moment avec impatience : une voiture connectée, ce sont des milliers de données d’usage et d’usure qui seront disponibles en temps réel.

Passés à la moulinette de systèmes experts, un écart de trajectoire, une distance de freinage, une élévation de température ou une baisse de pression seront autant d’informations qui, remontées, analysées et retransmises rapidement au conducteur permettront de prévenir pannes et accidents, envoyant du même coût au Musée des antiquités une maintenance préventive systématique qui fait pourtant toujours autorité aujourd’hui.

Ce chemin est celui que vient de prendre l’ALLIANCE, l’association de RENAULT et de NISSAN qui, après avoir acquis la semaine dernière SYLPHEO, une société développent des logiciels pour le Cloud, vient de nouer un partenariat stratégique avec MICROSOFT sur la voiture connectée.

La maintenance prédictive arrive en deuxième position des objectifs de cet accord, derrière la navigation, cela s’entend, mais devant « le contrôle à distance des fonctions du véhicule, la mobilité externe et les mises à jour en temps réel ».

Une opportunité à ne pas manquer

Au siècle passé, l’industrie immobilière a mis plus de dix ans pour adopter le passage du dépannage à la maintenance systématique qui avait été initié par les industries du transport.

Dix ans, dans le siècle que nous vivons, c’est une éternité.

C’est déjà dix fois le temps qu’il faudra à une start-up motivée, associée à un expert en maintenance, pour mettre sur le marché une offre réduisant les coûts de maintenance tertiaire de 20 à 40%.

La course a déjà commencé.

Ceux qui n’y participeront pas seront sûrs de la perdre.

 

Facilities Managers: comment votre chiffrage vous fera désormais gagner des affaires

Pour chiffrer une offre de FM, les entreprises ont l’habitude de solliciter chacune de leurs entités réalisant une partie de la prestation pour qu’elles déterminent leur prix de vente interne, somme de leur prix de revient (ce que leur coûte la prestation, réalisée en propre ou sous-traitée), de leurs frais, des aléas et de leur marge.

Puis ces prix sont additionnés en y ajoutant cette fois-ci les frais généraux et la marge de l’affaire.

La plupart du temps, le prix de vente ainsi obtenu est tellement élevé que les chances de remporter la consultation sont très faibles. Tout simplement parce que 1) ce prix est élaboré à partir des souhaits et capacités de l’entreprise et non à partir des ceux des clients 2) l’époque où le prix d’une prestation de FM était fixée par les entreprises est révolue depuis longtemps.

C’est pourquoi, dans un temps de réponse toujours très court, chaque entité est sollicitée pour baisser son prix de vente interne. Une fois l’offre remise, c’est l’acheteur du client qui fait son travail et demande de revoir le prix. Chacun reprend sa copie. Comme la décomposition du prix de vente souhaitée par le client est très différente de la décomposition du prix de revient de l’entreprise, assez rapidement, les entités comme l’entreprise ne savent plus sur quoi portent vraiment les baisses qu’elles ont consenties par rapport à leur prix de revient idéal.

Si l’affaire est obtenue, on ouvre le champagne. Mais l’euphorie est de courte durée car l’affaire est à nouveau chiffrée (pas toujours !) et l’on constate amèrement que, pour préserver les marges avec un prix de vente fortement réduit par rapport aux espérances, la prestation que l’on pourra offrir devra malheureusement être dégradée. Au grand dam du client-utilisateur du service.

Il existe pourtant une autre manière de procéder qui, tout en permettant de chiffrer une affaire au prix du marché, préserve aussi bien sa qualité de réalisation que ses marges.

Le principe consiste à ne plus considérer le chiffrage de l’affaire comme une somme d’éléments mais comme un tout cohérent, constitué de composants liés par des relations. L’ensemble est traduit mathématiquement à l’aide d’équations, de règles logiques et de modèles statistiques.

Toute la complexité du chiffrage se résume alors à l’établissement des relations entre les composants, ce qui ne pose pas de problème pour les experts et hommes méthodes du FM.

Cette méthode présente de nombreux avantages :

1) La gymnastique fastidieuse et souvent approximative de transposition des coûts de l’entreprise dans les grilles de chiffrage du client n’existe plus, ces dernières étant, par convention, le format du fichier de sortie de l’algorithme de chiffrage.

2) On peut réaliser autant de chiffrages que l’on veut, en faisant varier les paramètres d’entrée à sa guise. Cette possibilité permet de réaliser tous types de simulations et en particulier de connaître a priori, sans limite de temps ni de ressources, la sensibilité du résultat de l’affaire, de son ROI ou de son cash-flow par rapport à n’importe lequel des paramètres d’entrée.

chiffrage

3) Négocier un prix devient une formalité dès l’instant où l’on sait exactement quelles seront les conséquences de cette négociation. L’acheteur du client qui, rappelons-le, ne cherche pas à acheter de la non qualité mais à être convaincu d’obtenir le meilleur prix pour la qualité souhaitée, préférera toujours une entreprise qui sait justifier son prix à une entreprise qui ne pourrait que se brader.

4) Les ressources de chiffrage et donc son coût sont fortement réduits. En effet, quand l’une des données d’entrée est modifiée, à la demande du client ou pour réaliser une simulation, tout le chiffrage est automatiquement modifié jusqu’à obtenir le nouveau résultat. Et tout ceci à la vitesse de l’électron, sans que les équipes de chiffrage ne doivent être à nouveau mobilisées.

5) Le travail d’élaboration et de modélisation des relations entre les composantes du prix est réutilisable, en tout ou partie, pour tous les chiffrages à venir, tout du moins, tant que les process de l’entreprise restent les mêmes.

6) Le prix de vente se trouve naturellement allégé des coûts d’aléas, de provision et autres risques, autant d’éléments autrefois inconnus dont on cherchait à se couvrir et qui sont désormais maîtrisés.

7) L’outil ne sert pas qu’en phase de chiffrage de l’affaire car il porte en lui tous les éléments qui la constituent. Mis en réseau, il offre à chaque entité de production de l’entreprise la possibilité d’affiner la gestion de ses prestations, en comparant le prévu au réalisé. En particulier, pour les contrats de partenariat ou de délégation de service, l’outil de chiffrage et le support de gestion réclamé par les clients ont tout intérêt à ne faire qu’un.

8) Les séances de validation d’affaire et autres « GO-NO GO » avec la Direction Générale n’en sont que simplifiées, toutes les hypothèses envisagées et leur choix valorisé.

9) Enfin, réfléchir aux relations entre les éléments constitutifs du prix de vente d’une affaire, avant et pendant la consultation, puis pendant la réalisation, est la meilleure façon de trouver des moyens d’optimiser les prestations et organisations et de gagner en productivité. C’est toute l’entreprise qui se place ainsi dans un mouvement d’amélioration continue lui permettant de gagner de plus en plus de marchés tout en satisfaisant ses clients.

Pourquoi attendre pour être de celles-ci ?