La maintenance prédictive encore trop peu appliquée
Quelque 47% des dirigeants d'entreprises industrielles semblent bien connaître les possibilités de la maintenance prédictive, comme le révèle une étude d'Axians, qui s'est penchée sur l'application de la maintenance prédictive avec PanelWizard et a interrogé 211 dirigeants, tous directeurs d'entreprises de production et industrielles.
un sujet qui Intéresse mais des connaissances insuffisantes
C'est un sujet qui intéresse clairement, car deux tiers des cadres disent vouloir appliquer la technologie dans leur propre organisation. Mais cela ne se traduit pas toujours dans la pratique. Un tiers seulement des personnes interrogées estiment que leur propre organisation fait un usage suffisant de la maintenance prédictive. Les connaissances insuffisantes sont de loin la raison principale qui explique que les entreprises ne recourent pas assez à la maintenance prédictive. Cela contraste fortement avec le fait que seuls trois dirigeants sur dix indiquent avoir besoin d'aide pour la mise en œuvre, tandis que 37% rejettent l'aide extérieure et que les autres répondants n'ont pas d'opinion à ce sujet. Toutefois, un spécialiste externe peut aider à collecter suffisamment de données - c'est le deuxième obstacle le plus important - en l'absence d'un bon dossier commercial et à les traduire dans la pratique.
Pas de stratégie claire
Moins de la moitié des entreprises ont déjà pris la première mesure nécessaire: la collecte active de données à partir de machines. Encore moins nombreux sont ceux qui ont une stratégie claire en matière de maintenance prédictive. Beaucoup ont du mal à extraire des informations de contrôle pertinentes des données recueillies sur les machines et la production.
Le temps d'arrêt comme principale menace
Près des deux tiers des répondantss ont cité les temps d'arrêt des machines comme l'une des plus grandes menaces pour leur organisation. Et quatre cadres de l'industrie sur dix qualifient de 'trop longue' la durée moyenne d'immobilisation des machines dans leur entreprise. En même temps, on est très conscient des possibilités de réduire les temps d'arrêt des machines. Le grand intérêt des gestionnaires pour l'utilisation de la maintenance prédictive leur donne de l'espoir à cet égard.
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