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Guide du débutant sur la gestion de la performance des actifs (APM)

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Guide du débutant sur la gestion de la performance des actifs (APM)

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Qu’est-ce que la gestion de la performance des actifs (APM) ?

Des avancées technologiques telles que Intelligence Artificielle (IA) changent notre façon de penser la gestion des opérations. À mesure que les organisations passent d’une approche réactive à une approche proactive, elles peuvent utiliser des technologies telles que l’Internet industriel des objets (IIoT), le cloud, l'IA et l'analyse pour obtenir des données en temps réel, des informations exploitables, etc., améliorant ainsi la gestion des performances pour propulser la croissance de l'entreprise.

C’est là qu’intervient l’Asset Performance Management (APM). Il propose une approche stratégique pour accroître l’utilisation efficace des actifs industriels. De plus, avec le besoin croissant d’optimiser la stratégie APM, ce marché devrait atteindre 4.7 milliards USD dès 2028.

Dans cet article, nous discutons de ce qu'est l'APM, de son rôle dans la gestion des actifs, des défis de mise en œuvre et des tendances futures en matière de gestion des actifs.

Qu’est-ce que la gestion de la performance des actifs (APM) ?

La gestion de la performance des actifs est un cadre stratégique pour gérer les actifs d'une entreprise, c'est-à-dire les infrastructures, les équipements, la main-d'œuvre humaine, etc. Cette stratégie vise à maximiser la valeur dérivée des actifs disponibles en optimisant les performances pendant les opérations.

Par exemple, un fabricant industriel peut développer et appliquer une stratégie APM après avoir remarqué que l’équipement de fabrication n’est pas utilisé à son potentiel maximum. Cela peut entraîner une baisse de la production et, par conséquent, une baisse des revenus.

Les entreprises s'appuient aujourd'hui sur solutions APM basées sur des logiciels pour surveiller la santé et les performances des actifs critiques. Ils informent également les entreprises si leur stratégie APM est exécutée comme prévu initialement. Ces solutions utilisent des technologies telles que l'IoT, l'IA, la maintenance prédictive, la surveillance à distance, etc. pour mesurer l'efficacité de la stratégie APM appliquée.

Les entreprises peuvent employer les personnes suivantes Stratégies APM:

  • Analyse de criticitĂ© des actifs (ACA) : UtilisĂ© pour Ă©valuer de manière critique les consĂ©quences probables d’une dĂ©faillance d’un actif et le risque le plus Ă©levĂ© posĂ© aux opĂ©rations en consĂ©quence.
  • Maintenance centrĂ©e sur la fiabilitĂ© (RCM) : UtilisĂ© pour Ă©valuer les risques d’un système et aider Ă  dĂ©velopper des stratĂ©gies pour rĂ©duire les dĂ©faillances opĂ©rationnelles.
  • Optimisation de la stratĂ©gie d'actifs (ASO) : UtilisĂ© pour augmenter la fiabilitĂ© des actifs et rĂ©duire les coĂ»ts de maintenance Ă  l’aide de techniques avancĂ©es de modĂ©lisation de stratĂ©gie quantitative.

Prolonger la durée de vie des actifs et maximiser la productivité du travail

Prolonger la durée de vie des actifs et maximiser la productivité du travail

L’un des principaux objectifs de l’application et de l’exécution d’une stratégie de gestion de la performance des actifs est de prolonger la durée de vie des actifs jusqu’à leur potentiel opérationnel maximal. Les avantages comprennent des économies sur les nouveaux actifs, une efficacité opérationnelle accrue, des coûts de maintenance réduits et une sécurité et une conformité améliorées.

Mais plus important encore, prolonger avec succès la durée de vie des actifs a un impact plus profond sur le travail. productivité. En effet, les stratégies APM obligent les industries à adopter de meilleures pratiques de maintenance, à réduire les temps d'arrêt, à améliorer l'allocation des ressources, à améliorer la sécurité des travailleurs, etc.

Certaines des stratĂ©gies utilisĂ©es pour prolonger la durĂ©e de vie des actifs Ă  l'aide de l'APM comprennent :

  • Gestion du cycle de vie des actifs : Une stratĂ©gie utilisĂ©e pour comprendre le cycle de vie complet d’un actif, de l’acquisition Ă  la cession, pour tout planifier stratĂ©giquement, de la maintenance Ă  l’utilisation optimale.
  • Surveillance en temps rĂ©el: Grâce Ă  des technologies telles que l'Internet industriel des objets (IIoT), la surveillance et l'Ă©valuation en temps rĂ©el peuvent aider Ă  mesurer les performances rĂ©elles des actifs afin d'Ă©viter les temps d'arrĂŞt et les pannes.

Réduire les coûts et le temps de maintenance

Réduire les coûts et le temps de maintenance

Les temps d'arrêt imprévus, les coûts de maintenance qui en résultent et le temps passé à rendre l'actif à nouveau opérationnel sont quelques-uns des principaux problèmes auxquels les industries sont aujourd'hui confrontées. Par exemple, Le rapport du WSJ estime que près de 50 milliards de dollars sont perdus chaque année par les fabricants industriels en raison de temps d'arrêt imprévus résultant principalement de pannes d'équipement.

L’un des principaux objectifs de l’intégration de stratégies de gestion de la performance des actifs est de réduire les temps d’arrêt imprévus à, idéalement, zéro. Cela réduit les coûts de maintenance inutiles, évite les pannes coûteuses des équipements et facilite la prévision et la pérennité des opérations industrielles.

Certaines des stratĂ©gies APM utilisĂ©es Ă  cet effet incluent :

  • Maintenance prĂ©dictive: En utilisant des capacitĂ©s modernes d'IA/ML pour analyser le Big Data, cette stratĂ©gie peut surveiller l’état d’un actif et prĂ©voir sa maintenance.
  • Analyse des causes profondes (RCA) : Cette stratĂ©gie met l’accent sur la comprĂ©hension des causes profondes des dĂ©faillances d’actifs de manière structurĂ©e. Grâce Ă  cette stratĂ©gie, les entreprises peuvent Ă©viter de futures pannes imprĂ©vues au lieu de se contenter de lutter contre un incendie temporaire.
  • Optimisation de la maintenance : En utilisant des analyses avancĂ©es, les industries peuvent optimiser les calendriers et les ressources de maintenance sans sur- ni sous-optimiser la maintenance des actifs.

Défis liés à la mise en œuvre de la gestion de la performance des actifs

MĂŞme si les organisations comprennent l’importance des stratĂ©gies APM, des obstacles peuvent survenir lors de leur exĂ©cution. Les dĂ©fis modernes liĂ©s Ă  la mise en Ĺ“uvre des stratĂ©gies APM comprennent :

1. Maintenir la qualitĂ© des donnĂ©es : L’exĂ©cution de toute stratĂ©gie APM ne peut ĂŞtre aussi bonne que les donnĂ©es sources utilisĂ©es pour tirer des conclusions sur ce qui doit ĂŞtre fait. Si la qualitĂ© des donnĂ©es ne reflète pas avec prĂ©cision l’état des actifs, cela va Ă  l’encontre d’objectifs tels que la rĂ©duction des temps d’arrĂŞt et des coĂ»ts de maintenance, l’amĂ©lioration de la productivitĂ© du travail, etc.

2. ComplexitĂ© technologique croissante : Avec l'Ă©mergence de Industrie 4.0 et des technologies comme AI et IIoT, les industries peuvent accroĂ®tre leur efficacitĂ© opĂ©rationnelle. Mais en mĂŞme temps, ces systèmes crĂ©ent Ă©galement des problèmes d’adoption. En particulier, former la main-d’œuvre afin que les stratĂ©gies APM puissent ĂŞtre exĂ©cutĂ©es correctement constitue un dĂ©fi de taille.

Cela signifie que vous devrez peut-être former ou embaucher des ressources pour mettre en œuvre des stratégies APM modernes, telles que la maintenance prédictive, où la connaissance de l'IA et de l'analyse des données est importante.

3. Mesurer les performances : L’un des principaux dĂ©fis de la mise en Ĺ“uvre d’une stratĂ©gie APM est de garantir que la performance est mesurĂ©e avec prĂ©cision et que vous disposez des bons indicateurs de performance pour reflĂ©ter les progrès.

Par exemple, il sera difficile de comprendre comment votre stratégie APM a contribué à réduire les temps d'arrêt. Et si cette réduction est en corrélation avec la stratégie mise en œuvre.

Note de conclusion

Les systèmes d'IA avancés, les données en temps réel et les analyses prédictives permettent aux industries de créer des stratégies APM plus fiables. L’objectif final reste le même :

  • Augmenter l’efficacitĂ© des opĂ©rations
  • Maximiser le retour sur investissement (ROI)
  • AmĂ©liorer les performances des actifs
  • AmĂ©liorer la sĂ©curitĂ© et l’attĂ©nuation des risques

Pour en savoir plus sur les avancées technologiques, visitez Unir l'IA.

Haziqa est un Data Scientist avec une vaste expérience dans la rédaction de contenu technique pour les entreprises d'IA et de SaaS.