IoT et gestion du patrimoine : un outil inadapté

Après les smartphones et les smart cities dont les noms nous promettent des objets et des villes intelligentes, l’IoT (Internet of Things) est le dernier mot à la mode dans le domaine de la gestion. En connectant les objets à internet, les données acquises par les multiples capteurs seraient la solution pour prendre des décisions efficaces. Qu’en est-il en réalité ?

 

Présentée comme le Web 3.0, l’Internet des objets reste pour le moment surtout connu du grand public à travers la domotique (piloter à distance les appareils et systèmes d’un local) et les dispositifs de santé permettant de surveiller les signaux vitaux et les données médicales (quantified self). Les capteurs reliés à une application en ligne permettent de récolter des informations presque en continu et de lancer des alertes.

 

Dans l’Industrie 4.0, de nombreuses entreprises font appel à l’IoT dans le cadre de la maintenance de leurs machines. Elles sont surveillées sous toutes leurs coutures en temps réel, et les données générées sont ensuite transmises à des logiciels de traitement pour être analysées. Comparées à des indices de références, les informations recueillies permettent de détecter les signes de défaillance potentielle. Associé au machine learning de l’intelligence artificielle, l’IoT procurent des datas contribuant à la mise en place d’une maintenance prédictive afin de lancer la réparation avant la panne.

 

Au niveau des bâtiments et des infrastructures, les capteurs peuvent être utiles pour mieux contrôler des éléments en temps réel (température, énergie, éclairage). Mais dans le cadre particulier de la gestion patrimoniale, le volume exponentiel de données généré sur le réseau ne sert à rien. Pourquoi ? Tout simplement parce que le cycle de vie d’un actif inerte se compte en dizaines d’années, ce qui n’est pas forcément pertinent avec des fréquences d’acquisition de données à la minute de l’IoT. L’échelle de temps est différente.

 

En outre, l’IoT ne permet pas de projeter le vieillissement du parc et de simuler des scénarios de maintenance pour améliorer sa performance. Le machine learning ne couple pas le vieillissement et les actions de maintenance, ne permettant pas non plus de s’améliorer sur les bonnes pratiques.

 

Pour gérer votre patrimoine immobilier et établir des plans pluriannuels de maintenance, vous disposez déjà d’un nombre considérable de sources d’information. Vous n’avez pas besoin d’être assailli par plus de datas via l’IoT qui génère plus de bruit que d’informations en ce qui concerne les bâtis. Au lieu de prioriser les investissements qui créent de nouvelles données, commencez par exploiter celles dont vous disposez. Vous devez d’abord transformer les renseignements que vous avez en votre possession en données de bonne qualité et utiles (voir article 5 caractéristiques d’une donnée utile). En clair, recensez vos données et définissez une problématique claire et précise en adéquation avec les variables disponibles.

 

Pour enrichir vos données et les manier facilement dans des solutions d’analyse, Oxand peut vous aider. Plus efficace et rapide que la création d’un logiciel maison, Oxand Simeo est un dispositif qui s’intègre à votre écosystème informatique. Il récupère et capitalise les données essentielles afin d’évaluer l’état de votre patrimoine et les risques associés. Nous utilisons une méthode de Data Analytics faisant ressortir les aspects les plus importants des grands volumes d’information en votre possession. Les représentations graphiques fournies par Oxand Simeo mettent en évidence des données clefs difficilement observables par l’analyse directe. Ces tableaux de bord dynamiques vous aident à interpréter vos données et prendre des décisions en conséquence.

 

Plus agile et spécialisée que les multinationales, Oxand s’adapte à vos besoins spécifiques. Bien sûr, si vous utilisez déjà l’IoT pour une partie de votre activité, il est toujours possible de coupler Oxand Simeo aux flux d’informations continus si certains peuvent enrichir des données. Par exemple, l’un de nos clients se sert de capteurs pour monitorer des systèmes de refroidissement. Les alertes de fuites nous permettent de signaler une dégradation de l’actif et nous avons pris en compte les données de l’IoT dans ce cas particulier.

 

Mais il est inutile d’investir dans la mise en place de capteurs coûteux pour améliorer immédiatement la performance de votre patrimoine immobilier. La structuration d’un processus d’analyse des données comme Oxand Simeo est une étape essentielle qui apporte des gains énormes. Même en partant de peu de données, nous pouvons rapidement cartographier l’ensemble des zones à risque de votre parc et vous aider à réaliser des économies sur le plan pluriannuel de maintenance de l’ordre de 15 à 30%. Il suffit de commencer par la collecte des données utiles.