Automobile : Big data et maintenance prédictive

Essor du véhicule électrique, apparition des voitures autonomes, haute technologie, l’industrie automobile est entrée dans une nouvelle ère. Les véhicules de plus en plus nombreux à être connectés à Internet, s’équipent de capteurs de données, qui permettent l’analyse d’informations dans le but de développer un système de maintenance prédictive.

Qu’est-ce que la maintenance prédictive ?

Définition de la maintenance prédictive

La maintenance prédictive ou – préventive – est un ensemble de techniques visant à évaluer le risque de pannes des machines analysées. Dans le cas de la maintenance prédictive liée à l’automobile, l’état du véhicule est analysé en continu et en temps réel afin de détecter les signes avant-coureurs d’une éventuelle panne et pouvoir ainsi y remédier en amont. Tout l’enjeu de ce type de maintenance réside dans la prévention des problèmes et dans leur résolution avant qu’ils ne surviennent, à l’aide d’algorithmes basés sur les données collectées par les capteurs.

La maintenance prédictive s’inscrit dans une démarche proactive de gestion du risque, et s’oppose naturellement à la maintenance corrective, qui consiste à réparer ou remplacer les pièces une fois la panne constatée.

Les outils de maintenance prédictive automobile

Le principal outil de maintenance prédictive appliquée au domaine de l’automobile est le capteur de données, capable de déceler les signaux faibles.

Il existe plusieurs types de capteurs, dont les principaux sont :

  • les capteurs acoustiques, destinés à repérer les défauts mécaniques, électriques et les fuites éventuelles grâce aux ultrasons,
  • les capteurs thermiques ont pour mission la détection des variations de température des composants automobiles, afin de déceler une anomalie,
  • les capteurs vibratoires permettent quant à eux de déceler les problèmes mécaniques produisant des variations anormales, comme un mauvais serrage, un mauvais alignement, une pièce endommagée…

La maintenance prédictive automobile, pour qui ?

La maintenance prédictive s’avère utile à la fois pour les conducteurs, et pour les constructeurs et équipementiers.

Pour les automobilistes, elle permet de faire intervenir un technicien en amont de la survenue d’une panne ou d’un dysfonctionnement.

Pour les constructeurs et équipementiers, elle permet d’établir des profils de fonctionnement normal, et d’identifier les causes possibles de potentielles pannes. Cela leur permet d’améliorer la qualité de certaines pièces, par exemple, ou de prévoir les stocks nécessaires au remplacement des pièces les plus fragiles.

Grâce à la maintenance prédictive, les professionnels de l’automobile prennent de bonnes décisions basées sur des données fiables et précises, et résuident leurs coûts de maintenance et le nombre de pannes à gérer.

Le rôle du Big data dans la maintenance prédictive automobile

Naturellement, les données collectées par les capteurs se faisant de plus en plus nombreuses au fur et à mesure que la pratique se banalise, les entreprises automobiles vont devoir s’équiper en conséquence d’outils analytiques suffisamment puissants pour traiter et analyser avec fiabilité des données massives. L’essor de l’intelligence artificielle dans l’industrie automobile (et partout ailleurs) est mis au service de la productivité de l’entreprise, qui vise à améliorer son rendement, à réduire ses coûts de réparation, et à améliorer la qualité de ses produits.

L’ère de l’automobile high tech se veut plus proche des besoins clients mais aussi des préoccupations environnementales, sociétales et de sécurité.

La maintenance prédictive dans les petites entreprises du secteur automobile ?

Quand on parle Big data, on pense immédiatement aux grandes entreprises qui brassent des milliards de données. Mais les TPE et PME ne sont pas en reste, et ont tout intérêt à se mettre à la page, progressivement. L’idée est d’appliquer les processus de maintenance prédictive à une petite partie de la chaîne de production dans un premier temps, avant de passer à l’industrialisation si les résultats sont concluants et satisfaisants, autant pour le client que le professionnel automobile. Les capteurs peuvent par exemple être installés sur un nombre limité de véhicules, avant d’étendre la démarche à la totalité de la production. Et la réussite de ces projets ne peut s’opérer qu’en initiant une bonne communication entre les techniciens et les data scientists, qui sont au cœur des métiers du Big Data.

 

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