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Internet des Objets : inclure le contexte opérationnel

29/04/16 par Max Biscarrat 18

La solution SAP Predictive Maintenance and Service existe maintenant dans le Cloud et On-Premise. Elle permet aux industriels, prestataires de services et exploitants, d’analyser l’ensemble des données machines, de les intégrer dans des processus de gestion et mettre en œuvre une véritable maintenance préventive.

 

L’idée est simple : les données en temps réel d’une machine ou d’une installation, par exemple la température, les vibrations ou le régime, sont captées par un outil d’analyse. Les règles de dépassements de seuils ou la reconnaissance de modèles permettent de déclencher une alarme. Outre l’acte opérationnel de maintenance, ces alertes sont également utiles pour un ensemble de processus de l’entreprise : De la logistique à la finance en passant par les ventes, tous les métiers sont concernés. L’intégration, en temps réel, de ce processus est particulièrement utile.

 

Relier les alertes machine au contexte opérationnel

Avec les protocoles de l’Internet des Objets, l’intégration en temps réel des données des capteurs avec les processus opérationnels, l’entreprise est en mesure de prendre la bonne décision en cas de panne. Combien coûtera la réparation ? Des problèmes comparables se sont-ils déjà produits ? Quel risque est associé à l’arrêt de courte durée de la machine ? Quelles commandes en dépendent ? En outre, il est possible de demander l’état des pièces de rechange actuellement en magasin et éventuellement de lancer une commande. « L’ensemble du contexte opérationnel est présent dans l’ERP », explique Achim Krüger, responsable chez SAP pour la ligne de produit  Asset Management. Ainsi, les conséquences d’un arrêt de production pour l’entreprise sont plus facilement appréhendables.

 

SAP Predictive Maintenance and Service : On-Premise et dans le Cloud

SAP Predictive Maintenance and Service permet aux entreprises de pronostiquer l’état futur d’une installation et de placer ces informations dans le contexte opérationnel. Pour cela, une combinaison de variables est évaluée et les activités correspondantes peuvent être initiées. « Cela peut être par exemple un avis de maintenance avec indication de contrôler ou de réparer l’appareil », déclare Achim Krüger. Depuis plus d’un an, SAP propose SAP Predictive Maintenance and Service dans le Cloud. Sur la base de toute une série de projets clients, une fonctionnalité standard correspondante reposant sur SAP HANA et SAP Predictive Analytics est disponible On-Premise. Elle peut être étendue à de nombreux cas d’application propres aux clients. Achim Krüger : « Dans ce cas, il peut s’agir par exemple de l’optimisation du stock de pièces de rechange ou de l’amélioration de la conception des produits. De nombreuses nouvelles approches sont envisageables. En outre, nous, projetons de relier très étroitement SAP Predictive Maintenance and Service à l’application SAP Asset Intelligence Network».

 

Téléchargez le rapport IDC sur l’Extended Supply Chain : Transformer sa logistique pour mettre l’usine au centre de l’industrie du futur

 

SAP était présent au salon de l’industrie de Hanovre 2016, avec entre autres des projets phares comme Open Integrated Factory, Connected Product Lifecycle et des analyses de Big-Data dans la production.

 

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