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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 criticité des actifs (ACA) : Utilisé pour évaluer de manière critique les conséquences probables d’une défaillance d’un actif et le risque le plus élevé posé aux opérations en conséquence.
  • Maintenance centrée sur la fiabilité (RCM) : Utilisé pour évaluer les risques d’un système et aider à développer des stratégies pour réduire les pannes opérationnelles.
  • Optimisation de la stratégie d'actifs (ASO) : Utilisé pour augmenter la fiabilité des actifs et réduire les coûts de maintenance à l’aide de techniques avancées de modélisation de stratégie 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 stratégies utilisées pour prolonger la durée de vie des actifs à l'aide de l'APM comprennent :

  • Gestion du cycle de vie des actifs : Une stratégie utilisée pour comprendre le cycle de vie complet d’un actif, de l’acquisition à la cession, pour tout planifier stratégiquement, de la maintenance à l’utilisation optimale.
  • Surveillance en temps réel: Grâce à des technologies telles que l'Internet industriel des objets (IIoT), la surveillance et l'évaluation en temps réel peuvent aider à mesurer les performances réelles des actifs afin d'éviter les temps d'arrêt 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 stratégies APM utilisées à cet effet incluent :

  • Maintenance prédictive: En utilisant des capacités modernes d'IA/ML pour analyser le Big Data, cette stratégie peut surveiller l’état d’un actif et prévoir sa maintenance.
  • Analyse des causes profondes (RCA) : Cette stratégie met l’accent sur la compréhension des causes profondes des défaillances d’actifs de manière structurée. Grâce à cette stratégie, les entreprises peuvent éviter de futures pannes imprévues au lieu de se contenter de lutter contre un incendie temporaire.
  • Optimisation de la maintenance : En utilisant des analyses avancées, 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

Même si les organisations comprennent l’importance des stratégies APM, des obstacles peuvent survenir lors de leur exécution. Les défis modernes liés à la mise en œuvre des stratégies APM comprennent :

1. Maintenir la qualité des données : L’exécution de toute stratégie APM ne peut être aussi bonne que les données sources utilisées pour tirer des conclusions sur ce qui doit être fait. Si la qualité des données ne reflète pas avec précision l’état des actifs, cela va à l’encontre d’objectifs tels que la réduction des temps d’arrêt et des coûts de maintenance, l’amélioration de la productivité du travail, etc.

2. Complexité technologique croissante : Avec l'émergence de Industrie 4.0 et des technologies comme AI et IIoT, les industries peuvent accroître leur efficacité opérationnelle. Mais en même temps, ces systèmes créent également des problèmes d’adoption. En particulier, former la main-d’œuvre afin que les stratégies APM puissent être exécutées correctement constitue un défi 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 défis de la mise en œuvre d’une stratégie APM est de garantir que la performance est mesurée avec précision et que vous disposez des bons indicateurs de performance pour refléter 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’efficacité des opérations
  • Maximiser le retour sur investissement (ROI)
  • Améliorer les performances des actifs
  • Améliorer la sécurité et l’atténuation 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.