Most fleets take a preventative approach to maintenance – pulling a truck off the road for scheduled service based on a predetermined number of miles or hours in operation. Unfortunately, when minor problems arise between service intervals what started as a minor issue can rapidly spiral into a more expensive repair that forces a vehicle out of service. The following are 3 reasons to shift to predictive maintenance programming.
La connectivité, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle révolutionnent les pratiques de maintenance dans l'industrie du camionnage. Avec des données télématiques en temps réel alimentant des algorithmes basés sur le cloud, les flottes peuvent passer à un programme de maintenance prédictive à partir des plans réactifs ou préventifs qui sont monnaie courante aujourd'hui. Cette transition peut être intimidante, mais apprendre à déployer des pratiques de maintenance prédictive en vaut la peine. Où commencer?
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1) Évitez les gros problèmes en résolvant plus tôt les problèmes mineurs.
Contrairement à un système réactif, la maintenance prédictive met l'accent sur les décisions basées sur les données. Au lieu de réparer un camion en cas de panne ou avant la fin de vie d'un composant, des algorithmes entraînés peuvent aider à repérer les maillons faibles.
Les équipes de maintenance peuvent corriger les problèmes avant qu'ils ne provoquent des temps d'arrêt et bénéficier de la durée de vie de chaque composant du véhicule. De plus, en couplant une technologie capable de résoudre automatiquement des problèmes tels que le gonflage automatique des pneus (ATI), le nombre de problèmes nécessitant une intervention manuelle peut être réduit jusqu'à 90 %, ce qui engendre un degré élevé de confiance et d'engagement de l'utilisateur.
2) Des algorithmes formés donnent une image plus précise de la santé du véhicule et des composants.
Comme le garçon qui criait au loup, une plainte courante parmi les flottes qui investissent dans les nouvelles technologies est le nombre de fausses alertes avec des informations incomplètes. Cette désinformation amène les conducteurs à désactiver les notifications, ce qui réduit la valeur du système.
Alors que les premiers jours de l'ajout de capteurs aux véhicules entraînaient des pratiques d'alerte basées sur des seuils, des algorithmes entraînés peuvent désormais identifier les problèmes près de 70 % plus tôt sans fréquents faux positifs.
En tirant parti de l'apprentissage automatique, des programmes tels que l'entretien des pneus peuvent dépasser les pratiques d'entretien basées sur les alertes des systèmes de surveillance de la pression des pneus (TPMS) basés sur des seuils et les pratiques d'entretien manuel. Et à chaque kilomètre, les informations générées par le système deviennent plus intelligentes.
3) Planifiez les temps d'arrêt au lieu de faire face à des temps d'arrêt d'urgence coûteux.
L'apprentissage automatique peut évaluer d'innombrables variables. Une gestion efficace des pneus comprend des éléments tels que la géographie, la température, les dommages aux pneus déjà accumulés et le profil de pression pour diagnostiquer et classer les problèmes par gravité, ce qui aide à planifier la maintenance de manière rentable.
For example, by coupling active inflation with machine learning, fleets utilizing Aperia Technologies’Connexion Halo regularly trim unplanned tire-related downtime by 90%. The result is decreased on-road breakdowns, reduced technician diagnostic time, and increased automation of routine tasks.
These reasons enable fleet managers to confidently decide where and when to service vehicles, minimizing disruptions and maximizing equipment utilization. Some predictive maintenance systems for fleets are still maturing. However, ATIS technology and predictive analytics can transform fleet tire maintenance. Connexion Halo, by Aperia Technologies, has been on the road for 50+ billion miles and is available now.
Les pannes de pneus sont fréquentes et entraînent des conséquences importantes. Les pneus doivent également être vérifiés et entretenus plus que tout autre composant d'un camion et bénéficient donc le plus de l'ajout de l'automatisation associée à des capteurs et à des analyses. Cependant, que vous commenciez par les pneus ou un autre domaine d'intérêt pour votre flotte, la construction d'une base de maintenance prédictive permettra des investissements plus importants dans les pratiques de maintenance prédictive, se traduisant par plus d'économies et d'efficacité.
