L'apprentissage automatique peut faciliter la maintenance prédictive et régulière, ainsi que les processus généraux de maintenance, de réparation et de révision (MRO) que les entreprises utilisent pour prendre en charge et préserver leurs actifs, tels que les véhicules, les équipements et autres éléments utiles.
En général, les plans structurés de maintenance, de réparation et de révision bénéficient de toutes sortes de pratiques d’agrégation et d’analyse de données. L'apprentissage automatique est à l'origine de nombreux nouveaux outils et plates-formes qui travaillent sur des problèmes MRO spécifiques pour aider les entreprises à innover et à rendre la maintenance globale plus efficace et efficiente.
L’un des principaux moyens par lesquels l’apprentissage automatique contribue au MRO consiste à renforcer la précision prédictive.
Un article de Forbes, « 10 façons dont l'apprentissage automatique révolutionne la fabrication », parle de l'amélioration de la maintenance grâce à une plus grande précision prédictive en ce qui concerne les pièces et les composants. L’idée est qu’en intégrant des données provenant de bases de données et d’autres sources, les systèmes d’apprentissage automatique peuvent offrir aux entreprises davantage de business intelligence dans le domaine de la maintenance. Cela permettra à son tour d'ajouter des capacités aux processus de maintenance, de réparation et de révision, et favorisera une maintenance prédictive plus proactive, ainsi qu'une meilleure maintenance planifiée régulière et une meilleure efficacité opérationnelle – par exemple, avoir les bons processus en place pour effectuer la maintenance planifiée et disposer d'un système de reporting plus robuste pour ce qui a déjà été fait.
L’apprentissage automatique peut également être appliqué à un inventaire de maintenance, de réparation et de révision. Les processus MRO reposent sur des stocks de pièces et de produits qui permettront une maintenance efficace. Par exemple, les entreprises conserveront certaines quantités et nombres de pièces détachées pour une flotte de véhicules, telles que des commandes groupées de plaquettes et de mâchoires de frein, de filtres à huile ou tout autre élément couramment appliqué à l'entretien régulier ou prédictif.
La gestion de ces inventaires est, comme chacun peut l’imaginer, une affaire complexe. L’endroit où se trouvent les stocks, la façon dont ils sont étiquetés et le moment où ils sont appliqués à un système de maintenance, de réparation et de révision font toute la différence. Il en va de même pour l'application de processus d'apprentissage automatique qui peuvent améliorer la gestion des stocks MRO ou résoudre les problèmes liés à ces inventaires. Les données manquantes peuvent perturber un processus métier. L’apprentissage automatique peut chercher à sécuriser ces données et à proposer des analyses et des processus plus cohérents. Cela peut également aider à déterminer des facteurs tels que les coûts de main-d'œuvre, ou à ajouter des informations sur le temps moyen entre les pannes, ou à travailler avec un certain nombre d'autres mesures, références et indicateurs pour rationaliser un processus de maintenance, de réparation et de révision et l'améliorer.
À un niveau très basique et fondamental, une approche d'apprentissage automatique ajoute certains avantages : l'avantage de gérer un plus grand nombre de variables prédictives pour créer une meilleure business intelligence. Sa force réside dans son agilité et sa capacité à gérer des données complexes qui assurent la transparence sur toutes sortes d'éléments de maintenance, des inventaires de pièces à la gestion de la main-d'œuvre en passant par la conception à long terme et l'analyse technique.