Automobile : la maintenance prédictive grâce au Big Data

Grâce à l’internet des objets, de plus en plus de véhicules automobiles comportent des capteurs de données. L’analyse de ces données permet de développer un système de maintenance prédictive en passe de révolutionner l’industrie. Dans une tribune publiée par L’Usine Nouvelle, le Président d’IFS France Amor Bekrar décrypte cette évolution.  

Avec l’essor du numérique, l’industrie automobile est entrée dans une nouvelle ère. Les voitures autonomes, telles que la Google Car, ou les voitures électriques de Tesla et Faraday Future représentent la jonction entre automobile et high-tech. De même, de plus en plus de voitures accueillent des systèmes d’exploitation comme CarPlay ou Android Auto. Après les innovations mécaniques de la fin du XXème siècle, il s’agit là d’une nouvelle transition pour le marché des quatre roues.

Aujourd’hui, les voitures se frayent une place dans le domaine des hautes technologies, en témoigne le Consumer Electronic Show 2016 de janvier dernier. Dans un avenir proche, les automobiles seront toutes connectées à internet. Outre les fonctionnalités comme le pilote automatique ou l’intégration d’applications, cette connexion autorise la collecte de données grâce à des capteurs divers.

La maintenance prédictive grâce à différents capteurs

Selon Amor Berkrar, on dénombre trois catégories principales de capteurs automobiles. Les capteurs acoustiques permettent de détecter des défauts mécaniques, des problèmes électriques ou des fuites grâce aux ultrasons. Les capteurs thermiques mesurent les variations de température pour déceler anomalies. Les capteurs vibratoires servent à repérer les problèmes mécaniques tels qu’un mauvais serrage de vis ou le mauvais alignement d’un composant.

À l’aide des algorithmes d’analyse en temps réel, les données récoltées par ces capteurs peuvent permettre de prédire des pannes avant qu’elles ne surviennent. De cette façon, l’utilisateur peut solliciter l’intervention d’un technicien avant d’être confronté à un problème. C’est la maintenance prédictive. 

Un outil décisionnel pour les constructeurs et les équipementiers

Par ailleurs, cette technologie peut également s’avérer très utile pour les constructeurs. En établissant des profils de fonctionnement normaux, les constructeurs et les équipementiers peuvent repérer les causes les plus courantes de dysfonctionnements, les composants les plus problématiques et les probabilités pour qu’une panne survienne.

Ainsi, la production et la gestion des stocks de pièces de rechange peuvent aisément être améliorées, au même titre que la planification des services de maintenance, et les coûts peuvent être aisément réduits. Tout comme dans l’industrie de la construction, l’analyse prédictive peut donc être utilisée par les entreprises pour prendre des décisions plus judicieuses et augmenter leur compétitivité.

Les entreprises automobiles doivent maîtriser le Big Data

L’exploitation de ces données nécessite cependant l’utilisation de puissants outils analytiques à la pointe de la technologie. Avec l’essor du Machine Learning et du Deep Learning, et plus généralement de l’intelligence artificielle, la Business Intelligence est peu à peu remplacée par la notion d’Entreprise Operational Intelligence. Celle-ci offre une vue d’ensemble plus complète des opérations et permet une meilleure anticipation des décisions à prendre.

Pour rester compétitifs et augmenter leurs profits, les constructeurs automobiles et les équipementiers doivent donc s’adapter en intégrant les technologies de l’internet des objets, les outils analytiques et l’intelligence artificielle à leur production. C’est là tout l’enjeu de cette nouvelle ère de l’automobile high-tech.

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