Maintenance prédictive, les données du culte

En France, plus de 21 000 demandes d'assistance quotidiennes concernent des véhicules en panne¹. Dans un contexte inflationniste du coût moyen des réparations² (+6,2 % en 2024 vs 2023), principalement dû à l’augmentation des pièces de rechange (+7,3 %), les gestionnaires de flottes cherchent le meilleur moyen d’optimiser les coûts d’entretiens de leur parc.

La maintenance apparaît comme l’un des principaux facteurs de dépense des flottes. Ce poste peut atteindre 10 % à 15 % du coût total de possession d’un véhicule. À cause des frais de réparations, mais aussi du temps d’immobilisation des véhicules. D’où la nécessité de les anticiper au maximum grâce à la maintenance prédictive.

Gain de temps et baisse des coûts

La prédiction repose sur l’analyse des données générées par les systèmes embarqués de la voiture (IoT et IA). L’ensemble des données fournies par le véhicule (vitesse, consommation, usure des pièces…) analysées par des algorithmes prédictifs favorise l'anticipation des défaillances imminentes et suggère des interventions préventives ciblées. Grâce à l’intelligence artificielle et les logiciels de gestion de maintenance assistée par ordinateur (GMAO), les prédictions deviennent plus fiables à même de réaliser une intervention corrective précise et anticipée.

Une analyse menée au niveau industriel par Bosch a permis de démontrer que les programmes de maintenance prévisionnelle entraînaient « une augmentation de 10 % du retour sur investissement, une baisse de 25 à 30 % des coûts de maintenance, une réduction de 70 à 75 % des pannes et une diminution de 35 à 45 % des temps d’arrêt ». Analysées et contextualisées ces données permettent d’optimiser le fonctionnement des véhicules et son impact environnemental, mais aussi d’améliorer la sécurité des collaborateurs.

1 : Bilan 2023 Union des assisteurs

2 : Source SRA Observatoire annule auto 2024 sinistres collision