« PhDsoft grandira dans la crise pétrolière actuelle parce que les entreprises cherchent des moyens de réduire les coûts sans augmenter les risques, et c’est ce que nous faisons », prévoyait au début de l’année le CEO et fondateur de l’entreprise, Duperron Marangon. De fait, nous savons maintenant que le chiffre d’affaires de PhDsoft va terminer 2016 sur une hausse de 30%. Au-delà des crises pétrolières, toutefois, il existe un marché potentiel de $1 billion pour assurer le succès de l’entreprise au moins jusqu’en 2022. Gartner vient de publier le rapport Principales prévisions stratégiques pour 2017 et au-delà: survivre aux vents de tempête de la disruption numérique. « L’innovation des activités numériques crée des effets disruptifs qui ont un large impact sur les personnes et la technologie. Cependant, des effets secondaires en cascade se révéleront souvent plus disruptifs que la disruption d’origine. Les stratèges du numérique doivent identifier activement les effets secondaires lorsqu’ils planifient le changement », dit le résumé.
L’une des hypothèses de planification stratégique du document est que « d’ici 2022, l’IoT (internet des objets) fera économiser aux consommateurs et aux entreprises $1 billion par an en maintenance, services et consommables. Les constats clés étaient les suivants: les actifs sous maintenance dans le monde dépassent $240 billions, avec des coûts de maintenance de $27 billions; le passage à la maintenance prédictive (avec PhDC4D, par exemple) peut souvent économiser 10% à 20% par rapport à la maintenance préventive; l’IoT, correctement déployé, peut ouvrir cette opportunité d’économies de $1 billion (hors nouveaux investissements technologiques). »
Les signaux à court terme sont: des cas d’usage émergents qui montrent l’usage de l’IoT pour entraîner la maintenance prédictive; la prolifération de modèles de jumeaux numériques pour optimiser les efforts de maintenance prédictive d’ici 2020; des comptes rendus d’une efficacité améliorée fondée sur des déploiements d’IoT d’ici 2018; des modèles logiciels d’actifs physiques fournis par les fournisseurs d’ici 2020. L’étude recommande de: identifier les coûts liés à la maintenance planifiée et aux dépenses de consommables; viser une réduction de 10% de ces coûts, sur la base d’un passage à un régime prédictif; bâtir une feuille de route pour mettre en œuvre des projets d’IoT sur le portefeuille, en visant les retours les plus rapides, en se concentrant d’abord sur des actifs plus grands, plus complexes et plus coûteux — là où les arrêts et le gaspillage sont chers — et instrumenter pour livrer des économies de coûts correspondant aux « fruits à portée de main », en commençant par des projets de preuve de concept (POC) aux délais de retour courts afin de créer un élan pour ces projets; continuer à prioriser une instrumentation IoT supplémentaire pour des économies de coûts additionnelles jusqu’à approcher le point des rendements décroissants.
