Dépensez-vous trop pour remplacer votre équipement trop tôt ou attendez-vous qu'il tombe en panne ? L'analyse des actifs peut vous aider à économiser de l'argent et à éviter des erreurs coûteuses. En analysant des données telles que les notes d'état, les journaux de maintenance et l'historique des pannes, vous pouvez prendre des décisions plus judicieuses sur le moment de réparer, de remplacer ou de mettre à niveau les actifs.
Voici ce qu'il faut savoir :
- Analyse prédictive peut réduire les temps d'arrêt non planifiés jusqu'à 80% et les coûts de maintenance de 5-10%.
- Modèles fondés sur le risque hiérarchiser les investissements en fonction des probabilités et des conséquences réelles des défaillances, ce qui permet d'économiser jusqu'à 60% en dépenses d'investissement.
- Systèmes de données normalisés améliorer la précision et permettre une meilleure planification du cycle de vie.
- Objectifs de développement durable peuvent être intégrées dans les décisions CAPEX, garantissant ainsi une valeur à long terme.
Des entreprises comme UtilityCo et Trenitalia ont déjà économisé des millions en utilisant ces méthodes. Que vous gériez des services publics, des systèmes ferroviaires ou d'autres infrastructures, l'approche est claire : utiliser les données pour réduire le gaspillage, améliorer la fiabilité et aligner les dépenses sur vos priorités.
Le retour sur investissement de l'analyse des actifs : Statistiques clés pour les économies de CAPEX et la maintenance prédictive
Étude de cas : Transformer la planification du capital à SRP
Construire une base de données pour l'analyse des actifs
Pour prévoir les défaillances et prendre des décisions plus judicieuses en matière de dépenses, il est essentiel de disposer de données propres et centralisées. Cependant, de nombreuses organisations commencent par avoir des données dispersées dans différents systèmes - des cartes SIG dans un coin, des ordres de travail dans un autre et des relevés de capteurs ailleurs. Cette fragmentation rend difficile l'établissement de priorités pour les investissements.
La solution ? Tout consolider. Rassemblez les données internes telles que les dates d'installation, les journaux d'entretien et l'historique des pannes, et combinez-les avec des données externes telles que les conditions météorologiques, l'activité sismique et les tendances du marché. Cela permet de créer un entrepôt de données unifié [3][1]. Pour les services publics, cela signifie souvent l'intégration de systèmes tels que les systèmes d'information géographique (SIG), les systèmes de gestion des pannes (OMS) et les systèmes de gestion de l'eau. SCADA les plates-formes, qui fonctionnent traditionnellement de manière isolée [3][4]. En rassemblant toutes ces informations, vous établissez une base solide pour prendre des décisions plus judicieuses en matière de dépenses d'investissement (CAPEX).
La qualité des données est tout aussi importante que leur centralisation. Réglez les problèmes tels que les enregistrements manquants ou en double et assurez-vous que les données correspondent à vos besoins en matière de prise de décision. [3][7]. Créez une boucle de rétroaction dans laquelle vos objectifs de décision déterminent le type de données que vous collectez, puis affinez continuellement leur qualité pour atteindre ces objectifs. [8]. N'attendez pas la perfection - commencez par des actifs dont les données sont "suffisamment bonnes" pour montrer leur valeur, et développez-les ensuite.
"Les données utilisées doivent respecter des normes d'intégrité déterminées par les besoins décisionnels du système de gestion du patrimoine d'infrastructure. - Académies nationales des sciences, de l'ingénierie et de la médecine [8]
Centralisation des stocks d'actifs
Le décloisonnement des données n'est pas seulement un défi technique, c'est aussi un défi organisationnel. La réussite passe souvent par une collaboration entre les équipes informatiques, d'exploitation et de maintenance, et ce dès le départ [3][7]. Le soutien de la direction peut également encourager les départements à partager plus librement leurs données [3][4].
De nombreuses organisations mettent en place un centre d'excellence numérique pour guider cette transformation. Cette équipe centralisée s'occupe de l'expertise technique, développe des processus standardisés et assure une formation cohérente dans l'ensemble de l'entreprise. [3]. Les équipes interfonctionnelles doivent régulièrement examiner les progrès accomplis, cocréer des solutions et s'adapter rapidement en fonction du retour d'information.
Votre installation technique doit permettre une surveillance en temps réel. Équipez les actifs critiques de capteurs et d'outils de télésurveillance afin d'alimenter votre système centralisé en données sur les performances. [4]. Même si vous ne pouvez pas installer des dispositifs IoT sur chaque actif, l'exploitation de données structurées peut encore vous permettre de réaliser des économies de 10% à 20% [3] en permettant l'analyse prédictive.
Normalisation de la collecte des données et de la notation des conditions
Des évaluations incohérentes de l'état d'une pompe peuvent perturber même les meilleures analyses. Par exemple, si un inspecteur juge une pompe "passable" et qu'un autre qualifie une pompe similaire de "médiocre", vos modèles prédictifs ne disposeront pas d'une base de référence fiable. La solution consiste à utiliser des systèmes de notation normalisés auxquels tout le monde adhère.
Une bonne approche combine deux mesures clés : une note de santé (probabilité de défaillance) et une note de criticité (impact de la défaillance). Les scores de santé s'appuient sur des données internes telles que l'âge de l'actif et l'historique de la maintenance, ainsi que sur des facteurs externes tels que l'exposition aux conditions météorologiques [3]. Les notes de criticité tiennent compte des coûts de réparation, des interruptions de service, des risques pour la sécurité et des effets sur l'environnement. [3]. Ensemble, ces scores vous permettent de classer les investissements par ordre de priorité en fonction du risque réel et non de votre intuition.
Le passage de feuilles de calcul dispersées et de connaissances informelles à un système centralisé et objectif peut améliorer considérablement la prise de décision. [10][3]. Par exemple, en 2021, un service public nord-américain a remplacé sa règle obsolète de remplacement des câbles "à trois reprises" par un modèle d'apprentissage automatique fondé sur des données normalisées. Le résultat ? Elle a prédit 45% de pannes en utilisant seulement 20% de ses données et a réduit ses dépenses d'investissement de 40% à 60%. [3].
Maintenir la qualité et la gouvernance des données
Une fois que vos inventaires sont centralisés et normalisés, le maintien de la gouvernance devient essentiel. Avant d'étendre l'analyse à l'ensemble de votre portefeuille, définissez votre architecture de données et votre cadre de gouvernance. [7]. Il s'agit notamment d'établir des règles claires concernant la propriété des données, la fréquence des mises à jour et les processus de validation.
Votre collecte de données doit servir directement à la prise de décision. Concentrez-vous sur la collecte des détails qui influencent réellement la hiérarchisation des projets, plutôt que de recueillir des informations non pertinentes. [9]. Impliquer les experts en la matière dès le début pour s'assurer que vos modèles de données reflètent les conditions réelles. [3]. Cette structure permet de prendre des décisions d'investissement précises et fondées sur le risque, qui se traduisent par des économies importantes en termes de dépenses d'investissement.
Les plateformes en nuage deviennent le choix privilégié par rapport aux systèmes sur site, car elles offrent l'évolutivité et la flexibilité nécessaires pour gérer les informations provenant d'un réseau croissant d'actifs connectés. [7]. Alors que le partage des données se développe à travers les réseaux en nuage et les réseaux tiers, des mesures de cybersécurité robustes sont essentielles - en particulier pour les services publics qui doivent se conformer à la législation sur la protection de l'environnement et les droits de l'homme. NERC CIP normes [7]. Traitez vos données comme n'importe quel autre actif critique, en appliquant le même niveau de soin et de rigueur que pour l'infrastructure physique.
Convertir les données en priorités d'investissement
Une fois que vous avez construit une base solide de données fiables, l'étape suivante consiste à transformer ces informations en décisions d'investissement intelligentes. Des données centralisées et normalisées sur les actifs vous permettent de transformer les chiffres bruts en plans réalisables. C'est là que le cadres décisionnels multicritères jouent un rôle clé. Ces cadres évaluent le risque en tant que combinaison de deux facteurs: le Probabilité d'échec (influencée par des facteurs tels que l'état, l'âge et l'environnement d'exploitation) et la Conséquence d'un échec (impact sur la sécurité, les niveaux de service et les coûts) [2][3]. En utilisant cette approche, vous pouvez identifier où votre capital aura le plus d'impact, en transformant les données en investissements prioritaires.
L'objectif ultime est de gérer les risques tout en maintenant les coûts totaux du cycle de vie aussi bas que possible. Philippe Jetté, chef de produit pour la planification des investissements en actifs chez IBM, Il l'explique de la manière suivante :
"Lorsque nous parlons de minimiser les coûts du cycle de vie, nous incluons également les risques" [2].
Cette perspective considère les défaillances potentielles en fin de vie comme des coûts réels, ce qui permet de réduire les dépenses liées au cycle de vie jusqu'à 20%-40% [11].
Utilisation de cadres décisionnels multicritères
Les cadres décisionnels multicritères aident à trouver un équilibre des objectifs multiples et concurrents comme la fiabilité, la sécurité, la conformité réglementaire et même les objectifs environnementaux. [2][4]. Par exemple, les services publics peuvent avoir à décider si le remplacement d'un transformateur vieillissant réduirait les pannes plus efficacement que la modernisation d'une sous-station, tout en respectant le budget et en atteignant les objectifs de réduction des émissions de carbone. En attribuant des notes à chaque facteur, les plateformes d'analyse peuvent classer les actifs et recommander des actions qui permettent d'obtenir les meilleurs résultats. réduction maximale des risques pour chaque dollar dépensé [2][3].
La modélisation de scénarios devient alors essentielle. Les planificateurs peuvent effectuer des analyses de type "what-if" pour voir comment des changements - comme une réduction du budget de 10% - pourraient affecter les coûts et les risques à long terme. [2]. Ce type d'anticipation permet de justifier les dépenses proactives auprès des équipes financières et des régulateurs.
Optimiser l'allocation du capital entre les actifs
La modélisation de scénarios jette les bases de l'optimisation de l'allocation du capital dans l'ensemble de votre portefeuille d'actifs. Les analyses permettent une optimisation transversale des actifs, ce qui vous aide à déterminer où le prochain dollar aura le plus d'impact. Au lieu d'évaluer les actifs un par un, une mesure unifiée du risque permet de comparer différentes options - qu'il s'agisse de remplacer un transformateur, de réparer un pont ou de moderniser un véhicule de la flotte - afin d'obtenir le plus grand bénéfice global. [3].
Les moteurs d'optimisation utilisent des algorithmes pour recommander les meilleures stratégies - réparer, remettre à neuf ou remplacer - pour des milliers d'actifs à la fois [2][3]. Cette approche permet d'identifier les actifs remplacés trop tôt, libérant ainsi 5%-15% du capital du portefeuille pour d'autres priorités. [1]. Par exemple, une grande compagnie ferroviaire a utilisé cette méthode pour hiérarchiser les tâches de maintenance annuelles en se basant sur des données d'état plutôt que sur des normes générales. Cette méthode a permis d'économiser plus de 30 000 heures-personnes par an et de réorienter $20 millions d'euros de dépenses de remise en état des moteurs vers des investissements plus prioritaires. [1]. En découvrant ces économies, les analyses permettent de réinvestir dans des projets qui offrent une plus grande valeur.
Maintenance prédictive et planification du cycle de vie
Après avoir décidé où allouer les ressources, le prochain grand obstacle est de trouver le bon moment pour ces investissements. L'analyse prédictive fait passer la maintenance d'un calendrier rigide à une approche plus souple, basée sur les conditions. Cela signifie que vous pouvez traiter les problèmes avant qu'ils ne fassent boule de neige et ne deviennent coûteux. À titre d'exemple, les temps d'arrêt non planifiés coûtent chaque année aux fabricants industriels la somme stupéfiante de $50 milliards d'euros. [5]. En outre, l'utilisation de la maintenance prédictive peut prolonger la durée de vie des actifs de 20% à 40%. [15]. En prévoyant les besoins en composants, les entreprises peuvent éviter de remplacer des pièces trop tôt ou de faire face à des défaillances catastrophiques. Examinons de plus près comment les modèles de simulation jouent un rôle dans l'évaluation de la détérioration des actifs et des risques de défaillance.
Simulation de la détérioration et de la défaillance des actifs
Les modèles prédictifs s'appuient sur un mélange de données internes - telles que les relevés de capteurs et les journaux de maintenance - et de facteurs externes, tels que les conditions météorologiques ou l'activité sismique, pour calculer des paramètres tels que le "score de santé" et la "criticité" [12][3]. L'apprentissage automatique va encore plus loin en analysant les données historiques pour affiner les prédictions [5]. Ce processus continu établit un équilibre entre la précision (éviter les arrêts inutiles causés par de fausses alarmes) et le rappel (s'assurer que les vrais problèmes ne passent pas inaperçus). [6].
Par exemple, un grand fabricant de produits chimiques a utilisé l'analyse prédictive sur les extrudeuses et a réduit les temps d'arrêt non planifiés de 80%, économisant ainsi environ $300 000 par actif. [5].
Coordonner la maintenance avec les cycles d'investissement
Le véritable pouvoir de la maintenance prédictive se manifeste lorsqu'elle est intégrée à la planification des investissements à long terme. Au lieu de traiter la maintenance et le remplacement comme des décisions distinctes, les plateformes d'analyse avancée calculent le coût total de possession (TCO) pour déterminer quand il est plus rentable de remplacer un bien que de le réparer [13]. Cette approche permet d'allonger la durée de vie des actifs, de retarder les remplacements et de libérer des fonds pour des projets plus importants [3].
L'adoption de la maintenance prédictive peut donner des résultats impressionnants : elle peut réduire le temps de planification de la maintenance de 20% à 50%, augmenter le temps de fonctionnement des équipements de 10% à 20% et réduire les coûts globaux de maintenance de 5% à 10% [5]. Un bon point de départ consiste à tester cette approche sur des actifs critiques dotés d'une couverture de capteurs suffisante et d'un historique de défaillances documenté. Une fois les avantages économiques démontrés, la mise à l'échelle devient une étape logique. [12][6]. Ces stratégies prédictives permettent non seulement d'affiner les calendriers de maintenance, mais aussi de prendre des décisions plus judicieuses en matière de dépenses d'investissement.
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Aligner la planification des dépenses d'investissement sur le développement durable et la conformité
Lorsque vous prenez des décisions en matière d'investissement aujourd'hui, vous préparez essentiellement le terrain pour votre profil d'émissions pendant des décennies. Qu'il s'agisse de nouveaux équipements ou de la modernisation d'actifs existants, ces choix ont un impact direct sur les émissions, la consommation d'énergie et même les effets en aval de vos produits. [18]. Tout comme la priorisation des risques et de la maintenance, l'intégration de la durabilité dans la planification des dépenses d'investissement est essentielle pour garantir la valeur à long terme des actifs. En fait, la Agence internationale de l'énergie a indiqué qu'en 2024, environ 1 000 milliards de milliards ont été investis dans des systèmes énergétiques à faible teneur en carbone [18]. Cependant, malgré ces progrès, seuls 6% des entreprises du classement Fortune 500 avaient fixé des objectifs climatiques pour 2030 ou plus tôt, d'ici 2023, tandis que les 33% avait des objectifs à plus long terme [18].
"La composition des immobilisations d'une entreprise est la pièce maîtresse de sa performance climatique actuelle, et son plan d'investissement - et en particulier ses dépenses d'investissement - est la clé pour comprendre l'avenir climatique d'une entreprise". - Ilmi Granoff, Senior Fellow, Sabin Center for Climate Change Law [18]
Des outils d'analyse avancés permettent désormais d'aligner les objectifs environnementaux sur l'affectation des capitaux. En comparant différents scénarios de portefeuille - avec et sans contrainte carbone - ces outils permettent de hiérarchiser les projets qui offrent le plus d'avantages environnementaux par dollar dépensé. [2][16]. Certaines plateformes calculent même le "rendement carbone", qui mesure le nombre de tonnes d'équivalents CO₂ évités par dollar investi, ce qui garantit que les investissements maximisent l'impact environnemental. [16].
Pour relever ces défis en matière de durabilité, il faut des outils qui permettent non seulement d'évaluer les émissions, mais aussi de modéliser les réductions potentielles de carbone.
Modélisation des scénarios de réduction des émissions de carbone
Les jumeaux numériques basés sur la physique et les simulations dynamiques changent la donne lorsqu'il s'agit de comprendre comment les rénovations ou les remplacements affectent les performances en matière d'énergie et de carbone. [19]. Par exemple, des simulations dynamiques ont montré que les économies d'énergie de 30% à 40% peut être atteint avec un investissement de seulement 1,5 million d'euros. 1% de la valeur totale d'un actif [19].
"Chaque bâtiment est très différent. L'utilisation de valeurs de référence, de moyennes et d'approximations au niveau des actifs peut donc représenter un risque. Si vous voulez vraiment des données précises, vous devez faire des simulations dynamiques de la performance des bâtiments". - Steffen Walvius, responsable énergie et carbone, Europe continentale, CBRE [19]
Les analyses permettent également d'identifier les "actifs échoués", c'est-à-dire ceux qui risquent de ne pas atteindre les objectifs futurs en matière d'énergie ou d'émissions, ce qui permet de procéder à des mises à niveau proactives avant l'application des sanctions réglementaires. [17]. Lors de l'évaluation du retour sur investissement des projets axés sur le développement durable, certaines organisations prennent en compte la valeur actuelle nette des coûts futurs du carbone, sur la base de la tarification réglementaire prévue [17]. Pour les objectifs à court terme, en particulier ceux qui concernent des gaz à effet de serre puissants comme le méthane, l'utilisation de facteurs de potentiel de réchauffement planétaire sur 20 ans (PRP20) est plus précise. Le méthane, par exemple, est 86 fois plus puissant que le CO₂ sur 20 ans, ce qui donne une image plus claire de son impact sur le climat à court terme par rapport à la mesure standard sur 100 ans. [16].
S'il est essentiel d'optimiser les résultats en matière de carbone, la création d'une documentation complète garantit la conformité et la transparence.
Création d'une documentation de conformité prête à être auditée
Les normes réglementaires évoluant rapidement, les entreprises ont besoin d'une documentation claire et défendable pour prouver leur conformité. Les systèmes de planification des investissements en actifs (PIA) permettent de transformer les politiques de durabilité en processus reproductibles et vérifiables, en liant les dépenses d'investissement aux résultats de l'entreprise et aux attentes des parties prenantes. [2][14].
"Un processus PIA à long terme fondé sur des données... transforme la politique en un processus de décision reproductible et vérifiable - et non en un exercice ponctuel sur une feuille de calcul. - Philippe Jetté, chef de produit, IBM [2]
Ces systèmes avancés permettent également de se conformer à des cadres tels que "totex" (dépenses totales) et RIIO (revenu = incitations + innovation + résultats), qui récompensent les efforts déployés pour améliorer la fiabilité et l'efficacité énergétique. [14]. Ils produisent des rapports dans les formats recommandés par les régulateurs, y compris des évaluations des risques physiques tels que les inondations ou les incendies. [17]. Ce type de documentation prête à l'audit est inestimable pour justifier les décisions d'investissement auprès des régulateurs, des conseils d'administration ou des auditeurs externes. Bien qu'il ne soit pas nécessaire de disposer de données parfaites pour commencer, les organisations peuvent utiliser des approximations, telles que les dates d'installation, et affiner leurs modèles au fur et à mesure que des données plus détaillées sur l'état des installations sont disponibles. [2].
Mesurer le retour sur investissement et élargir les portefeuilles
Une fois que vous avez mis en œuvre l'analyse des actifs, il est essentiel de montrer sa valeur et d'étendre systématiquement son utilisation à l'ensemble de votre portefeuille. En s'appuyant sur des connaissances antérieures en matière d'investissement en actifs basé sur le risque, cette approche permet de réaliser des économies mesurables en termes de dépenses d'investissement (CAPEX). Commencez par suivre les indicateurs clés dès le début et validez les résultats par des projets pilotes.
Quantifier les économies et la réduction des risques
Pour bien comprendre le retour sur investissement (ROI) de l'analyse, il est important de prendre en compte à la fois la valeur créée et les coûts cachés des données de mauvaise qualité. Une formule couramment utilisée est la suivante : (Valeur du produit des données - Temps d'arrêt des données) / Investissement dans les données [20][21]. Voici comment cela se décompose :
- Valeur du produit des données: Comprend les économies réalisées en évitant les défaillances et en réduisant les déchets d'inventaire.
- Temps d'arrêt des données: Désigne les périodes pendant lesquelles des données manquantes ou inexactes retardent les décisions et réduisent la productivité. [20][21].
Les entreprises qui adoptent des pratiques modernes de transformation des données ont fait état d'un retour sur investissement de 194%, atteignant souvent le seuil de rentabilité en moins de six mois. [22]. L'analyse peut également stimuler la productivité des développeurs et réduire le temps passé à retravailler les données de 60%. [22]. Lorsque les analystes consacrent 20% moins de temps à la collecte et à la préparation des données, ils peuvent se concentrer sur la prise de décisions plus efficaces. [22].
Au-delà de ces économies mesurables, il existe des avantages qualitatifs à suivre, tels que l'amélioration de la confiance dans les données, une meilleure conformité réglementaire et une rentabilité plus rapide des initiatives de l'entreprise. [20][22]. Documenter chaque temps d'arrêt évité, en notant les heures économisées et le coût associé par heure. [23]. Ce suivi détaillé renforce les arguments en faveur de l'extension de l'analyse à d'autres catégories d'actifs.
Une fois le retour sur investissement clairement établi, la prochaine étape logique consiste à étendre ces analyses à l'ensemble du portefeuille d'actifs.
Extension de l'analyse à des portefeuilles complexes
Pour une mise à l'échelle efficace, commencez par une démonstration de faisabilité axée sur des actifs à fort impact. Choisissez des actifs avec des données fiables et des implications CAPEX significatives - comme les transformateurs ou les disjoncteurs - pour démontrer rapidement la valeur. [14][3]. Après avoir prouvé le retour sur investissement dans le cadre d'un projet pilote, établir des priorités pour les déploiements ultérieurs en fonction de l'impact CAPEX/OpEx, du temps nécessaire pour obtenir des résultats et de la qualité des données. [3].
"Un processus AIP [Asset Investment Planning] à long terme, basé sur des données, transforme la politique en un processus de décision reproductible et vérifiable - et non en un exercice ponctuel sur une feuille de calcul. - Philippe Jetté, chef de produit, Asset Investment Planning, IBM [2]
Pour que le processus de mise à l'échelle se déroule sans heurts, il convient d'établir un Centre d'excellence numérique (CoE). Ce pôle centralisé de scientifiques et d'ingénieurs spécialisés dans les données assure la cohérence entre les départements ou les sociétés d'exploitation [3]. Le CdE peut également normaliser les processus et gérer le vivier de talents afin de maintenir des analyses de haute qualité au fur et à mesure de l'expansion. [3]. Utiliser des processus ETL pour intégrer des données cloisonnées provenant de systèmes ERP, SCADA et GIS dans une source unique et unifiée. [14].
Lors de la mise à l'échelle, modéliser les actifs principaux (tels que les poteaux électriques) avant les actifs dépendants (tels que les bras transversaux) afin de maintenir une cohérence logique. [3]. Ce séquençage garantit que les interdépendances entre les types d'actifs sont correctement prises en compte dans les plans d'investissement. Une fois les analyses réalisées, appliquer un cadre unifié de mesure des risques pour évaluer le retour sur investissement de différentes catégories d'actifs - par exemple, comparer les transformateurs aux câbles souterrains. [3][14]. Cette optimisation croisée des actifs peut permettre de réaliser des économies de 10% à 20% tout en améliorant la fiabilité et la performance du réseau. [3].
Conclusion
Les économies de dépenses en capital (CAPEX) proviennent de l'utilisation de données propres et unifiées, de la concentration sur des priorités basées sur le risque et de l'intégration de la durabilité dans la prise de décision. En passant de feuilles de calcul cloisonnées à un système de données unifié, les entreprises peuvent réduire considérablement leurs dépenses d'investissement tout en maintenant, voire en améliorant, la fiabilité de leur réseau. [3]. N'attendez pas d'avoir des données parfaites pour commencer. Utilisez ce dont vous disposez déjà, donnez la priorité aux 20% critiques qui génèrent 80% de performance, et affinez votre approche au fil du temps. [2]. Cette stratégie unifiée ouvre la voie à des investissements plus intelligents et fondés sur le risque.
L'évaluation du risque devient plus précise lorsqu'elle est calculée comme le produit de Probabilité d'échec et Conséquence d'un échec. Cette méthode permet de cibler les actifs à haut risque et d'éviter les remplacements prématurés et les pannes coûteuses. [2][3]. Il permet de passer d'une prise de décision instinctive à une analyse fondée sur des données, en offrant un processus transparent et reproductible qui rend compte de chaque dollar dépensé.
L'intégration de la durabilité dans ces stratégies garantit que les investissements s'alignent sur les objectifs environnementaux à long terme. Les portefeuilles d'infrastructures gérant aujourd'hui dix fois plus d'actifs qu'il y a vingt ans, les approches fondées sur les données sont essentielles pour équilibrer les coûts, les risques et les considérations environnementales. [7]. Par exemple, l'analyse avancée pourrait permettre d'économiser 1,4 milliard de tonnes en reportant ou en évitant seulement 31,3 milliards de tonnes des 1,4 billion de tonnes nécessaires pour moderniser le réseau d'ici à 2040. [7].
Commencez par vous concentrer sur les actifs à fort impact et exploitez les données EAM/CMMS et SIG existantes. [2][14]. La mise en place d'un centre d'excellence numérique peut contribuer à maintenir la cohérence de l'ensemble de votre portefeuille. [3]. Ensemble, ces étapes transforment les données brutes des actifs en informations exploitables, permettant des investissements plus intelligents qui économisent les dépenses d'investissement et tiennent la promesse d'une prise de décision fondée sur les données.
FAQ
Comment l'analyse prédictive permet-elle de minimiser les temps d'arrêt imprévus ?
L'analyse prédictive minimise les temps d'arrêt imprévus en utilisant des données en temps réel provenant de capteurs et d'équipements pour repérer les signes avant-coureurs de défaillances potentielles. En détectant ces problèmes à temps, les équipes peuvent programmer la maintenance à l'avance, ce qui permet d'éviter les pannes soudaines et de maintenir le bon fonctionnement des opérations.
Cette méthode renforce la fiabilité des équipements, prolonge la durée de vie des actifs et garantit une utilisation plus efficace des ressources, tout en économisant du temps et de l'argent.
Comment les données sur les actifs peuvent-elles être centralisées et normalisées pour une meilleure prise de décision ?
Pour rassembler les données sur les actifs sous un même toit et les rendre cohérentes, commencez par mettre en place un cadre solide de gestion des données. Définissez clairement les types d'informations dont vous avez besoin, tels que historique de l'entretien, évaluation de l'état de santé, la consommation d'énergieet les calendriers du cycle de vie. Veillez à ce que chaque équipe et chaque site recueille ces données de la même manière. Utilisez une taxonomie unifiée et stockez toutes les données dans une plateforme unique et consultable - comme un système basé sur le cloud - pour simplifier l'accès et réduire le travail manuel.
Veillez à la qualité des données. Validez les informations lors de la collecte, utilisez des unités cohérentes (par exemple, les pouces pour les dimensions ou les kilowatts pour la consommation d'énergie) et effectuez des audits réguliers pour repérer et corriger les lacunes ou les erreurs. Attribuez des rôles clairs pour la propriété des données, établissez des calendriers de mise à jour et mettez en place des contrôles d'accès pour que les informations restent exactes et sécurisées.
Une fois que vos données sont centralisées et normalisées, vous pouvez exploiter les outils d'analyse pour découvrir les tendances, prévoir les risques et planifier les investissements de manière plus intelligente. Cela vous permet également de suivre efficacement les indicateurs de durabilité. Avec ce système en place, vous prendrez de meilleures décisions, vous prolongerez la durée de vie de vos actifs et vous réaliserez des économies mesurables.
Comment l'analyse des actifs permet-elle d'aligner la planification des dépenses d'investissement sur les objectifs de développement durable ?
L'analyse des actifs transforme les données relatives à la maintenance et à la performance en informations pratiques, aidant ainsi les planificateurs d'investissement à prendre des décisions éclairées. des décisions tenant compte des risques qui s'alignent sur les objectifs de développement durable. En examinant des éléments tels que l'état des actifs, la consommation d'énergie, les émissions et les impacts du cycle de vie, ces outils permettent de trouver des moyens de réduire les déchets, d'allonger la durée de vie des actifs et de réduire le carbone incorporé. Cette méthodologie permet d'atteindre des objectifs tels que la neutralité carbone, l'intégration des énergies renouvelables et le respect des réglementations environnementales.
Les outils d'analyse modernes permettent également la modélisation de scénarios, ce qui permet aux planificateurs de comparer les options d'investissement sur la base de facteurs tels que le coût total de possession, la fiabilité et l'impact sur l'environnement. Cela permet de s'assurer que les investissements ne se contentent pas de générer des revenus. les rendements financiers mais aussi des améliorations environnementales mesurables, telles que la réduction de la consommation d'énergie et des émissions. L'adoption de stratégies fondées sur des données permet aux propriétaires d'actifs de respecter les normes ESG, d'améliorer la transparence et de trouver un équilibre entre performance optimale et durabilité.
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