L’IA dans la gestion de la maintenance

Vous avez probablement remarqué le terme apparaissant dans les titres, les blogs et les émissions ces dernières années, mais l’IA ne se limite pas aux aspirateurs autonettoyants et aux robots à café. Elle est intégrée dans les technologies et les structures de l’environnement bâti, façonnant et améliorant les processus de routine de manière souvent à peine perceptible.

L’IA transforme également la gestion de la maintenance. Les outils actuels aident les responsables de la maintenance à économiser les ressources, à réduire les pertes de temps, à optimiser la disponibilité des équipements et à diminuer les dépenses opérationnelles. Dans les systèmes de gestion de la maintenance, l’IA peut prendre en charge des tâches routinières chronophages, telles que la validation des ordres de travail, la planification de la maintenance préventive et le suivi des coûts de main-d’œuvre.

Les systèmes et outils d’IA ont principalement un impact sur quatre domaines clés de la gestion de la maintenance : la maintenance, la gestion de l’énergie, la sécurité et l’analyse de données. Dans ce guide, vous allez découvrir chacun de ces domaines et vous verrez comment l’IA appliquée à la gestion de la maintenance peut contribuer à l’efficacité opérationnelle grâce à une intégration concrète de l’IA dans les processus de travail existants. L’accent est mis sur ce que vous pouvez commencer à utiliser immédiatement dans des environnements réels, et cela va bien au-delà des simples chatbots.

La fondation : la gestion de la maintenance axée sur les données

Avant de pouvoir commencer à tirer parti de l’IA dans la gestion de la maintenance, votre organisation doit préparer ses données de maintenance. Tout comme l’essence alimente les automobiles, les données alimentent les systèmes d’IA. Par conséquent, la transformation numérique de vos données FM pose les bases des dernières solutions d’IA. Voici ce que vous devez savoir sur la numérisation de vos données et leur utilisation pour la prise de décision axée sur les données.

Numérisation de votre programme FM

La numérisation d’un programme FM pour l’intégration d’algorithmes et de technologies d’IA avancés implique souvent :

• Consolidation des systèmes de gestion de la maintenance : l’utilisation de plusieurs systèmes de gestion technique des bâtiments entraîne la fragmentation des données et augmente le risque de gaspillage. En migrant vers un système unique, vous pouvez éliminer les silos de données et les déchets associés.
• Élimination du papier : la numérisation commence souvent par le téléchargement de données historiques sur papier et de calendriers de maintenance dans une base de données centralisée pour augmenter la visibilité.
• Activation de la collecte de données de capteur : à l’aide de l’Internet des objets (IoT), les équipements tels que les systèmes CVC peuvent transmettre des données en temps réel à un système central pour une surveillance continue.
• Intégration d’autres systèmes : connecter votre GMAO (gestion de maintenance assistée par ordinateur) à la planification des ressources d’entreprise (ERP), aux systèmes de gestion des stocks et à d’autres plateformes fournit à l’IA un jeu de données riche pour stimuler l’analyse.

Les logiciels de gestion de la maintenance modernes, tels que le système de gestion de la maintenance informatisée (GMAO) de ServiceChannel, jouent un rôle essentiel dans la numérisation des programmes de FM. Notre plateforme agit comme la source unique de vérité pour l’écosystème des équipements. Elle offre une visibilité sans précédent et haute fidélité sur vos opérations, afin que vous puissiez enfin mettre tout le monde sur la même longueur d’onde et ouvrir les portes à l’adoption de l’IA.

Transformer les données brutes en informations exploitables

Le passage au numérique vous fournira une multitude de données brutes. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent ensuite se traduire par de nouvelles perspectives sur l’efficacité opérationnelle, les dépenses de maintenance, la gestion du cycle de vie, etc.

La plateforme de ServiceChannel fournit des informations basées sur les données pour vous aider à réaliser le plein potentiel de chaque actif. Grâce à des données opérationnelles plus fiables regroupées en un seul endroit, votre entreprise peut s’affranchir d’une maintenance purement corrective et prendre des décisions plus éclairées concernant les ordres de travail, les performances des actifs et les priorités de maintenance.

4 Applications de l’IA révolutionnaires dans la gestion de la maintenance

L’intelligence artificielle peut faciliter la gestion de la maintenance et des bâtiments de multiples façons, et de nouvelles méthodes permettent d’y parvenir encore plus efficacement, offrant ainsi aux gestionnaires immobiliers de nouveaux moyens d’améliorer la visibilité, de réduire le travail manuel et de prendre des décisions plus rapides à mesure que la technologie évolue. Un jour, vous verrez sans doute des entreprises intégrer l’IA pour :

• Mettre en place des mesures de maintenance proactives
• Améliorer la gestion de l’énergie
• Protéger les systèmes et les actifs critiques
• Améliorer les processus de prise de décision

Poursuivez votre lecture pour explorer chacun de ces aspects essentiels de l’IA dans la gestion de la maintenance.

1. Maintenance prédictive et gestion des équipements

Le métier de responsable de la maintenance peut parfois s’apparenter davantage à celui de pompier. Même après avoir élaboré un programme de maintenance préventive, il se peut que vous consacriez encore trop de temps et d’énergie à répondre aux demandes de maintenance urgentes et à gérer les pannes d’équipement et les défaillances imprévues. Ces problèmes peuvent également entraîner des dépenses imprévisibles et une allocation inefficace des ressources.

De nombreuses organisations souhaitent recourir à l’intelligence artificielle appliquée à la gestion de la maintenance pour la maintenance prédictive. En théorie, les outils d’intelligence artificielle pourraient un jour analyser les données historiques relatives aux actifs, l’historique de service, les besoins en main-d’œuvre et les données des capteurs en temps réel afin d’identifier les signes précoces de défaillance des équipements. Cependant, ce niveau de maintenance prédictive nécessite souvent une intégration poussée de l’IoT, des données au niveau des actifs et des investissements que de nombreuses organisations sont encore en train de mettre en place.

Pour la plupart des équipes de gestion de la maintenance, l’opportunité la plus immédiate consiste à utiliser l’IA pour améliorer les processus de maintenance. Plutôt que de prédire chaque défaillance d’actif avant qu’elle ne se produise, l’IA peut aider à identifier des tendances inhabituelles dans les ordres de travail, à signaler les problèmes potentiels et à favoriser des décisions plus rapides et plus cohérentes quant à la manière dont les tâches sont examinées, hiérarchisées et acheminées.

ServiceChannel AI se concentre sur l’intelligence des flux de travail et la détection des anomalies au sein des ordres de travail, et non sur une maintenance prédictive complète au niveau des actifs. Par exemple, le « Decision Engine » de ServiceChannel utilise l’analyse prescriptive pour aider les responsables de la maintenance à prendre des décisions plus éclairées et fondées sur les données lors du choix des prestataires, de l’examen des propositions et de la planification de la maintenance.

Au fil du temps, des données de meilleure qualité, des processus de travail plus efficaces et des systèmes mieux interconnectés pourront aider les organisations à se rapprocher de la maintenance prédictive. D’ici là, l’intelligence des flux de travail basés sur l’IA peut aider les équipes de maintenance à réduire les tâches manuelles, à détecter les problèmes plus tôt et à assurer un déroulement plus efficace des travaux de maintenance.

2. Gestion de l’énergie dans le bâtiment : réduire les dépenses énergétiques grâce à l’optimisation

L’énergie et les services publics constituent sans doute l’un des postes les plus importants de votre budget annuel, mais quelle part de ces dépenses est réellement nécessaire ? Avec un bâtiment commercial moyen gaspillant 30 % de toute l’énergie qu’il consomme, il y a de fortes chances qu’elle soit inférieure à ce que vous pensez.

Les systèmes de gestion de l’énergie constituent une tendance émergente dans le secteur de la gestion de la maintenance. Dans certains environnements, les technologies basées sur l’intelligence artificielle peuvent aider à suivre la consommation d’énergie en temps réel, à identifier les habitudes de consommation et à favoriser une gestion plus intelligente des bâtiments. Par exemple, les technologies d’intelligence artificielle associées aux systèmes IoT, aux tableaux de bord de gestion à distance et aux systèmes de gestion technique des bâtiments peuvent aider à identifier les déperditions d’énergie, les performances insuffisantes des systèmes de chauffage, de ventilation et de climatisation (CVC) ou d’autres problèmes opérationnels à l’origine de gaspillages.

Cependant, l’intelligence artificielle appliquée à la gestion énergétique repose souvent sur une modélisation énergétique avancée, sur l’intégration de systèmes de gestion technique des bâtiments et sur des données à l’échelle du bâtiment, éléments que de nombreuses organisations n’ont aujourd’hui pas encore aujourd’hui intégrés dans leur plateforme de gestion de la maintenance. Les systèmes de gestion énergétique basés sur l’IA constituent donc une piste importante pour le secteur, mais ne représentent généralement pas le point de départ le plus pratique pour les équipes de maintenance qui s’emploient encore à consolider leurs fondations en matière de données et de flux de travail. Aujourd’hui, les outils les plus courants sont les thermostats intelligents pour les systèmes de chauffage, de ventilation et de climatisation (CVC) et les systèmes d’éclairage reposant sur l’intelligence artificielle, qui peuvent aider à adapter la consommation d’énergie à l’utilisation des espaces et aux habitudes d’occupation.

La stratégie de ServiceChannel en matière d’IA privilégie les flux de travail opérationnels et la maîtrise des coûts en misant sur une meilleure précision des ordres de travail et une détection plus efficace des anomalies, plutôt que sur la modélisation énergétique. Cela aide les équipes de maintenance à améliorer les aspects de leurs opérations énergétiques sur lesquels elles peuvent agir dès maintenant, par exemple en identifiant les tendances inhabituelles dans les ordres de travail, en réduisant les dépenses de maintenance superflues et en assurant la continuité des réparations sans alourdir le travail de vérification manuelle.

Au fil du temps, des données opérationnelles de meilleure qualité pourront fournir des informations exploitables sur les problèmes récurrents qui impactent les équipements, les performances des prestataires et les actifs susceptibles de contribuer à une consommation d’énergie excessive. Au lieu de compter sur l’IA pour contrôler directement chaque système du bâtiment, les professionnels de la gestion de la maintenance peuvent commencer par recourir à l’automatisation des tâches routinières assistée par l’IA afin d’améliorer les processus de maintenance qui exercent une influence quotidienne sur la performance énergétique.

3. Identifier les risques de sécurité

L’intelligence artificielle est actuellement étudiée dans le cadre de la surveillance de la sécurité et du contrôle d’accès dans divers établissements commerciaux. Dans certains environnements, des systèmes spécialisés peuvent analyser des séquences vidéo, surveiller les points d’accès, faciliter la détection des intrusions et signaler toute activité inhabituelle plus rapidement qu’un simple examen manuel.

Toutefois, leur adoption reste limitée et est généralement prise en charge par des plateformes de sécurité spécialisées plutôt que par des systèmes standard de gestion de la maintenance. Ces outils nécessitent souvent des caméras spécialisées, des systèmes de contrôle d’accès, des processus de sécurité, des modèles d’apprentissage automatique et du personnel qualifié pour gérer les alertes et les interventions.

ServiceChannel AI ne gère pas la sécurité physique. Nous nous concentrons sur la disponibilité des équipements et l’automatisation des processus, ce qui aide les responsables de la maintenance à améliorer la manière dont ils examinent, acheminent, hiérarchisent et résolvent les interventions de maintenance.

Cette distinction a son importance. Pour la plupart des équipes chargées de la gestion de la maintenance, l’application la plus concrète de l’intelligence artificielle ne consiste pas à remplacer les systèmes de sécurité ou à surveiller les flux des caméras. L’idée est plutôt d’utiliser l’IA pour optimiser les processus opérationnels qui permettent d’améliorer l’efficacité opérationnelle, de garder les bâtiments ouverts et l’équipement en état de marche, et de traiter plus rapidement les demandes d’intervention.

4. Les logiciels de gestion de la maintenance pour le bâtiment : des rapports et analyses plus intelligents

Un programme d’analyse complet est essentiel à la réussite de toute équipe de FM. En analysant les données de équipements, les responsables de la maintenance peuvent améliorer la visibilité, prendre des décisions basées sur les données et planifier des initiatives stratégiques tout en gardant un œil sur le budget et les objectifs à long terme.

C’est dans la transformation des données des équipements en informations exploitables que l’IA apporte le plus de valeur ajoutée immédiate. Au lieu de s’appuyer sur un tri manuel, des rapports isolés ou des intuitions, les outils basés sur l’IA peuvent analyser les données, identifier des tendances, signaler des anomalies et favoriser des décisions plus rapides fondées sur une vision plus globale des données historiques.

ServiceChannel fait figure de pionnier dans ce domaine, en proposant des fonctionnalités d’analyse intégrées et de détection des anomalies s’appuyant sur plus de 300 millions d’ordres de travail. Ces fonctionnalités d’IA aident les équipes à agir plus rapidement, à éviter les retards et à améliorer la cohérence des décisions tout au long des processus de maintenance.

Les logiciels de gestion de la maintenance (FM) basés sur l’IA peuvent contribuer à une meilleure visibilité sur les dépenses d’investissement et d’exploitation, les performances des actifs, celles des prestataires et la prévision de la demande. En s’appuyant sur des données plus solides pour prendre chaque décision, les organisations peuvent hiérarchiser les tâches avec davantage d’assurance et choisir la ligne de conduite la plus logique et la plus rentable.

Un autre avantage des systèmes d’IA dans l’analyse FM est la cohérence. L’analyse prescriptive, qui s’appuie sur des années de données relatives aux équipements, peut aider aussi bien les responsables expérimentés que les nouveaux collaborateurs à prendre des décisions plus éclairées tout en réduisant leur travail de recherche manuelle.

Stratégies de mise en œuvre de l’IA dans la FM

La mise en œuvre réussie d’outils d’IA dans les systèmes et processus de gestion des équipements nécessite une approche stratégique. Commencez par évaluer dans quelle mesure vos systèmes existants sont prêts pour de nouvelles capacités d’IA. Comparez ensuite soigneusement les solutions disponibles et suivez les meilleures pratiques clés pour déployer celles qui s’alignent sur vos objectifs commerciaux.

Évaluation du niveau de préparation numérique

Pour déterminer dans quelle mesure vos processus de gestion de la maintenance sont prêts pour l’intégration du système d’IA, pensez à :

• Infrastructure existante : votre matériel gère-t-il la puissance massive de traitement des données des systèmes d’IA ? Êtes-vous sûr d’avoir mis en place des mesures pour protéger les données sensibles ? Disposez-vous d’une connectivité et d’une capacité cloud adéquates ?
• Qualité des données : toutes les données de maintenance sont-elles numérisées et accessibles ? Avez-vous utilisé des structures de données et des étiquettes uniformes entre les services ou les sites ? Dans quelle mesure êtes-vous confiant dans l’exactitude de vos données ?
• Personnel : les responsables de la maintenance, les techniciens de maintenance et les autres membres de votre équipe possèdent-ils les compétences techniques nécessaires pour apprendre à utiliser de nouveaux outils alors que vous commencez à mettre en œuvre l’IA ? Prenez-vous déjà des mesures pour préparer votre équipe aux changements en expliquant les principaux avantages de l’utilisation de l’IA ?

Si vous n’êtes pas sûr des réponses aux questions clés sur l’infrastructure et la qualité des données, envisagez de mener un audit technique. Les enquêtes auprès des employés et les évaluations de performance peuvent vous aider à évaluer le niveau de préparation des responsables de la maintenance et du reste de votre équipe de gestion de la maintenance.

Sélection de solutions FM alimentées par l’IA

Lorsque vous comparez des solutions FM alimentées par l’IA, gardez à l’esprit ce qui suit :

• Vos objectifs commerciaux : répertoriez vos principaux défis et objectifs opérationnels.
• Systèmes existants : dans la mesure du possible, recherchez des solutions qui peuvent s’intégrer de manière transparente à vos plateformes existantes.
• Évolutivité : maintenez votre organisation agile en choisissant des solutions qui peuvent évoluer avec vous, telles que la plateforme optimisée par l’IA de ServiceChannel.
• Expertise du fournisseur : déterminez si le fournisseur a de l’expérience dans votre secteur d’activité spécifique et effectuez une diligence raisonnable approfondie.

Meilleures pratiques d’intégration

Une fois que vous avez choisi les bons outils pour votre entreprise, adoptez ces meilleures pratiques pour mettre en œuvre l’IA :

• Utiliser une stratégie progressive, mettre en œuvre de nouveaux outils dans un service ou un site, puis s’étendre progressivement
• Maintenir la qualité des données au fil du temps pour prendre en charge des analyses précises
• Trouver des moyens de déployer l’automatisation des services et d’autres outils d’IA au lieu des flux de travail existants, plutôt que de créer de nouveaux processus autour des outils
• Déterminer les indicateurs clés de performance (KPI) que vous utiliserez pour suivre la réussite au fil du temps
• Veiller à ce qu’un contrôle humain soit toujours exercé sur les décisions ayant une incidence sur les dépenses, le choix des prestataires, la conformité ou la stratégie en matière d’actifs

RSI et avantages commerciaux

Les bonnes solutions d’IA peuvent apporter des améliorations financières et opérationnelles mesurables aux organisations. Votre retour sur investissement (ROI) provient d’économies substantielles, d’une meilleure efficacité opérationnelle, d’une meilleure gestion des actifs et d’une prise de décision plus éclairée.

Économies de coûts et gains d’efficacité

Une plateforme à source unique de vérité, telle que ServiceChannel, garantit la visibilité de toutes les tâches, communications, actifs et processus de paiement. Elle augmente votre niveau de contrôle pour favoriser une plus grande efficacité opérationnelle et un meilleur chiffre d’affaires.

La technologie de l’IA appliquée à la gestion de la maintenance peut renforcer les avantages liés à la centralisation des données des équipements. En identifiant les tendances, les anomalies et les problèmes de maintenance récurrents, l’IA peut aider les responsables de la maintenance et les directeurs à mieux anticiper les besoins, à réduire les retards et à prendre des décisions plus éclairées en matière de dépenses.

L’optimisation de la consommation d’énergie réduit encore davantage les dépenses sans compromettre l’efficacité. Vous libérerez de la place dans le budget tout en progressant vers les objectifs de vos initiatives de développement durable. De plus, l’automatisation des calendriers de maintenance réduit les pertes de main-d’œuvre et limite les heures supplémentaires pour votre organisation.

Amélioration des performances des actifs

Grâce à l’intelligence artificielle qui soutient votre programme de gestion de la maintenance, vous pouvez renforcer la gestion des actifs. Une meilleure visibilité permet aux responsables de la maintenance de suivre de plus près le cycle de vie des actifs, tandis que les analyses peuvent aider à identifier les problèmes récurrents, les schémas de maintenance inhabituels et les actifs susceptibles de nécessiter une attention particulière.

Une meilleure visibilité ouvre la voie à des interventions plus précoces avant que de petits problèmes ne deviennent des responsabilités importantes. Par conséquent, vos actifs peuvent fournir des performances optimales au profit de toute votre organisation.

Prise de décision améliorée

L’IA est capable d’analyser d’énormes volumes de données et de fournir des informations très pertinentes en quelques secondes seulement. Avec une plateforme optimisée par IA comme celle de ServiceChannel, vous pouvez améliorer votre prise de décision basée sur les données pour de meilleurs résultats. De plus, vous pouvez prendre des décisions clés plus rapidement, afin de vous adapter plus rapidement aux changements inattendus. Vous serez mieux placé pour modifier les priorités et les ressources au bon moment afin de maintenir une expérience client exceptionnelle.

Transformez vos opérations de FM avec ServiceChannel AI

L’intelligence artificielle appliquée à la gestion de la maintenance offre de nombreuses possibilités, allant de la maintenance prédictive à la gestion de la consommation d’énergie, en passant par la surveillance de la sécurité. Mais les avantages les plus concrets proviennent souvent de l’IA intégrée qui s’inscrit dans les processus de travail quotidiens, aidant les responsables de la maintenance à améliorer la visibilité, à renforcer la flexibilité et à prendre des décisions qui permettent aux opérations de fonctionner à leur plein rendement.

C’est précisément là-dessus que se concentre ServiceChannel AI. Grâce à des fonctionnalités d’analyse intégrées, à l’intelligence des flux de travail et à la détection des anomalies, qui s’appuient sur plus de 300 millions d’ordres de travail, ServiceChannel aide les équipes à transformer les données opérationnelles en actions concrètes. Avec ServiceChannel, plus besoin d’attendre de voir ce que l’avenir nous réserve. Les équipes peuvent se lancer dès aujourd’hui grâce à des fonctionnalités qui ont un impact immédiat, telles que l’analyse avancée et l’intelligence des flux de travail.

Découvrez comment ServiceChannel AI aide les équipes à passer d’une gestion réactive des urgences à une exécution proactive. Réservez une démo dès aujourd’hui.