Le cloisonnement des processus, l'absence de protocoles et la gestion des données entre différents systèmes entraînent inévitablement des problèmes de qualité des données, parmi lesquels les données « manquantes » ou « absentes » constituent l'un des défis les plus critiques dans toute opération de maintenance.
Ces données manquantes peuvent concerner pièces de rechange, immobilisations, fournisseurs de services de maintenance, réparation et révision (MRO) et ont des répercussions sur l'ensemble des processus de maintenance, notamment la gestion des ordres de travail, la planification de la maintenance, la gestion des stocks, etc.
Résoudre ces problèmes ne se résume pas à modifier quelques champs ou à ajuster un format ici et là.
Pour vraiment rendre ces données exploitables, il faut adopter une approche plus approfondie, qui combine techniques intelligentes de nettoyage des données pour le MRO grâce à un travail d'enrichissement de qualité.
Lorsqu'il est mené à bien, ce type de travail permet de compléter les détails techniques manquants, d'aplanir les incohérences et de donner à l'ensemble une structure plus claire et plus homogène.
Ce n'est qu'alors que les équipes de maintenance pourront s'appuyer sur ces données pour leur planification et leurs opérations quotidiennes.
Types d'enrichissement MRO
L'enrichissement des données MRO peut prendre plusieurs formes différentes. Le type précis dépend de la provenance des informations, de la structure du modèle de données que vous enrichissez et des attributs spécifiques que vous ajoutez ou corrigez.
Ces catégories se recoupent souvent, et la plupart des organisations finissent par en utiliser plusieurs plutôt qu'une seule.
Nous présentons ici les méthodes d'enrichissement des données les plus couramment utilisées chez Verdantis.
Enrichissement des données relatives aux pièces de rechange
Les données relatives aux pièces de rechange se trouvent généralement dans la fiche article MRO d'un système SAP ERP donné ou dans un Fiche article dans n'importe quel système ERP Oracle.
Les pièces de rechange, les consommables et les accessoires MRO constituent l'essentiel de cet ensemble de données.
Au fil du temps, en raison de pratiques de gestion des données insuffisantes ou d'une absence totale de gestion responsable des données, notamment lors de besoins d'approvisionnement urgents, ces données ne sont pas intégralement saisies dans le système.
Il en résulte des fiches de données dans lesquelles manquent des informations essentielles telles que les caractéristiques des pièces, les unités de mesure, les propriétés, les spécifications, la catégorie et diverses autres informations clés nécessaires à la prise de décision tout au long du processus de maintenance.
Dans certains cas, il n'est pas possible d'effectuer une demande d'achat en l'absence de ces informations.
Dans d'autres cas, des exceptions sont accordées et une demande d'achat est traitée même si les fiches MRO n'existent pas dans le système ERP.
Enrichissement à partir de sources publiques
Grâce aux innovations en matière d'IA agentique et aux agents IA spécialement conçus à cet effet, les solutions logicielles sont désormais capables d'enrichir de manière autonome et en masse les données MRO, y compris celles spécifiques aux pièces de rechange.
Le centre MRO spécialement conçu par Verdantis Agent d'enrichissement des données Enrichissement automatique par IA navigue sur Internet, identifie les catalogues de fournisseurs certifiés, recherche la fiche de pièce incomplète et récupère des informations clés telles que la référence du fabricant, le nom du fabricant, ainsi que des informations connexes comme les spécifications, les attributs, les unités de mesure, etc.
De plus, l'agent met à jour de manière autonome les informations directement dans le Données de référence MRO, avec une intervention humaine pour la vérification et les validations
Voici une vidéo qui montre comment AutoEnrich fonctionne en temps réel. Vous trouverez à la fin de cet article une démonstration de l'agent IA en action. Ce même enrichissement peut être appliqué de manière groupée à plusieurs enregistrements, même sur des milliers d'entre eux.
Enrichissement à partir de sources propres
Les sources de données propriétaires constituent une autre source couramment utilisée pour enrichir les ensembles de données MRO ; les entreprises dont les opérations de production sont complexes stockent déjà ces données dans des sources telles que :
Un registre numérique répertoriant toutes les pièces et tous les composants nécessaires à l'entretien d'une machine donnée
Il s'agit notamment des cahiers des charges techniques, des plans des équipements, etc.
Qu'est-ce qu'un bon de travail, exactement ? Il s'agit d'un document qui détaille ce qui doit être fait et comment cela doit être réalisé.
Dans toute entreprise manufacturière disposant de sites et d'installations de production, un grand nombre d'ordres de fabrication sont émis.
Ces données relatives aux ordres de travail sont largement utilisées par les techniciens de maintenance ou les agents de terrain pour consigner chaque tâche qu'ils effectuent, qu'il s'agisse du remplacement d'une pièce ou d'une opération réalisée.
Ces informations constituent un registre historique essentiel, détaillant les pièces de rechange utilisées, leurs caractéristiques techniques, les conditions dans lesquelles elles ont été utilisées, ainsi que les actifs ou équipements auxquels elles étaient associées.
Comme indiqué plus haut, il n’est pas rare, notamment en cas de besoins d’approvisionnement urgents, de passer des commandes en dehors des procédures habituelles.
Dans ce genre de cas, il peut être utile de créer ou de mettre à jour la base de données MRO à l'aide des informations relatives aux pièces de rechange figurant sur les factures.
Une grande partie de ces informations essentielles se trouve souvent enfermée dans des documents non structurés, qui comportent parfois des lacunes ou des informations obsolètes, et leur extraction manuelle est à la fois chronophage et exigeante en ressources, en particulier lorsqu'on utilise des méthodes traditionnelles.
Cependant, les agents d'IA spécialement conçus pour traitement avancé des documents, est désormais capable de comprendre le « contexte » d'un document complexe et d'en extraire des données structurées.
Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour mettre à jour la base de données des articles MRO.
La vidéo ci-dessous présente Auto Doc AI, un agent IA capable de traiter des centaines de documents à la fois et d'en extraire des informations structurées sous forme de tableau Excel, de fichier JSON ou de tout autre format, et d'être mis à jour directement dans les données de référence MRO
Augmentation des immobilisations
Les immobilisations sont au cœur de toute opération de maintenance, qu'il s'agisse d'équipements tels qu'une pompe centrifuge utilisée dans une usine chimique, de machines telles que des compresseurs d'air ou des chaudières, ou encore d'infrastructures de site qui permettent la production et la prestation de services.
Si ces données sont inexactes ou incomplètes, et comportent d'énormes lacunes, cela peut poser de réels problèmes.
- Des caractéristiques techniques manquent ? Par exemple, pour un modèle de pompe CP-200X répertorié, dont la pression de service est de 8 bars, mais pour lequel le débit et la puissance du moteur ne sont pas indiqués.
- Une nomenclature incohérente ? Un élément enregistré sous le nom « Pump-01 » dans un système, « PMP_1_Main » dans un autre et « Main Feed Pump » dans un troisième.
- Des classifications peu claires ? Un générateur diesel répertorié dans la rubrique « Systèmes électriques », alors qu'il devrait figurer dans la rubrique « Production d'électricité – Générateurs ».
Cela peut perturber la maintenance préventive, fausser le suivi du cycle de vie des actifs et entraîner des dépenses inutiles.
Pour éviter ces problèmes, les organisations ont besoin d'une solide approche de gestion des données de référence des actifs, un système qui garantit l'exactitude, la cohérence et la fiabilité des informations.
Enrichissement à partir de sources publiques
Afin d'améliorer la qualité des données relatives aux immobilisations, l'agent de Verdantis, Auto Enrich, complète les registres internes avec des informations issues de sources externes fiables.
Il s'agit notamment des bases de données des équipementiers, des catalogues techniques publics, des bibliothèques de normes industrielles et d'autres sources de référence faisant autorité.
En exploitant ces bases de données, le moteur d'enrichissement peut compléter automatiquement les informations manquantes ou incomplètes, telles que les informations relatives au fabricant et au modèle, les spécifications techniques de chaque pièce, les codes de classification sectorielle (UNSPSC, ECLASS, etc.), les puissances nominales, les dimensions et d'autres attributs essentiels.
Chaque fiche d'actif est ensuite validée et mise en conformité avec des descripteurs normalisés issus de ces sources fiables. Cela garantit que le fichier de référence des actifs est complet, cohérent et techniquement exact.
Grâce à un ensemble de données plus clair et plus homogène, les organisations peuvent plus facilement mettre en œuvre la planification de la maintenance préventive, la modélisation de la fiabilité, la gestion du cycle de vie des actifs, le suivi financier et d'autres processus opérationnels essentiels.
Enrichissement à partir de sources propres
Dans la plupart des organisations, les informations relatives aux actifs existent déjà au sein de leurs propres systèmes, mais elles sont souvent dispersées entre différents formats et référentiels.
L'agent AutoDoc de Verdantis extrait ces informations en analysant des documents techniques, des plans d'ingénierie, des fichiers numérisés, des PDF et d'autres documents non structurés.
Grâce à des techniques avancées de traitement du langage, il identifie les champs clés tels que le type d'actif, les limites de performance, les détails d'installation et les données historiques d'utilisation, puis les convertit en enregistrements clairs et structurés.
L'agent répertorie également les données relatives aux matériaux et aux pièces de rechange, en établissant des hiérarchies parent-enfant précises ainsi que les informations sur les fournisseurs auprès desquels ces pièces ont été achetées.
Voici une vidéo qui montre comment l'agent extrait les données de différents fichiers PDF et les associe aux données de la nomenclature :
Ce qui confère à l'enrichissement des actifs immobilisés tout son impact, c'est son intégration dans d'autres domaines. Verdantis synchronise les données enrichies relatives aux actifs avec :
- Répertoires de pièces de rechange (par exemple, mise en correspondance des actifs avec les pièces de rechange et les pièces de remplacement nécessaires)
- Systèmes de planification de la maintenance (par exemple, l'alignement des actifs sur les calendriers de maintenance préventive)
- Systèmes financiers (par exemple, pour le suivi des amortissements, l'évaluation des actifs ou les audits)
Cette synchronisation multisystème garantit que les données enrichies relatives aux actifs sont exploitables dans tous les services, apportant ainsi une valeur ajoutée transversale, de l'ingénierie aux finances.
Y compris les historiques d'entretien et les tendances d'utilisation.
Qui établissent un lien entre les actifs spécifiques et les pièces dont ils ont besoin
Ce document présente l'historique des performances
Ces données peuvent être exploitées pour obtenir des informations originales sur les achats, notamment la classification des dépenses d'investissement (CAPEX), l'évaluation des actifs et les plans d'amortissement.
Configuration des fixations et détails dimensionnels
Ces documents peuvent fournir des informations sur les caractéristiques techniques d'origine des équipements, les garanties et les données relatives aux fournisseurs.
Les bases de données basées sur la technologie RFID ou les codes-barres contiennent souvent des identifiants importants.
Enrichissement des données fournisseurs
A fichier des fournisseurs fiables est essentiel pour réduire les risques liés aux achats, garantir la conformité et prendre des décisions d'approvisionnement éclairées.
Pourtant, de nombreuses entreprises dont les activités reposent largement sur la maintenance, la réparation et la révision (MRO) sont confrontées à des problèmes tels que les doublons dans les fiches fournisseurs, les coordonnées manquantes et les formats de dénomination incohérents, autant de facteurs qui nuisent à l'efficacité des achats.
Enrichissement à partir de sources publiques
- Dénominations des personnes morales : General Electric Company
- Type de fournisseur (fabricant d'équipement d'origine, distributeur, prestataire de services, etc.) : Fabricant d'équipement d'origine (OEM) – Siemens, Distributeur – Fastenal, Prestataire de services – Emerson
- Pays d'immatriculation : Allemagne (pour Siemens AG)
- Coordonnées (e-mail, téléphone, adresse) : [email protected]
- Certifications de qualité et affiliations professionnelles pertinentes : ISO 9001, adhésion à l'API
Enrichissement à partir de sources propres
La plupart des entreprises disposent déjà d'informations précieuses sur leurs fournisseurs, mais celles-ci sont généralement dispersées entre les bons de commande, les factures, les contrats, les portails d'approvisionnement et divers outils d'achat. L'agent IA de Verdantis rassemble ces informations éparpillées en lisant et en structurant les données provenant :
Indiquez les conditions des fournisseurs, les références des pièces, les schémas de commande et les délais de livraison.
Afficher le statut d'exécution, les écarts et les conditions de paiement appliquées.
Elles doivent inclure les conditions négociées, les clauses de conformité et les attentes en matière de niveau de service.
Offrir une visibilité sur les performances des fournisseurs, leur politique tarifaire et leur disponibilité.
En compilant et en harmonisant ces informations, l'IA crée un profil de fournisseur unifié qui reflète à la fois les comportements transactionnels réels et les relations contractuelles.
Cela peut notamment consister à regrouper les fiches fournisseurs en double ou alternatives sous un seul identifiant fournisseur global et à organiser les correspondances entre produits et fournisseurs.
Verdantis prend également en charge la synchronisation de bout en bout des données fournisseurs enrichies entre les systèmes d'approvisionnement (tels que SRM), les principaux progiciels de gestion intégrée (ERP) (SAP, Oracle) et les plateformes d'approvisionnement, garantissant ainsi la cohérence à l'échelle de l'ensemble de l'environnement.
Grâce à des processus intelligents de mise en correspondance, de déduplication et d'harmonisation des données, les entreprises disposent d'un fichier fournisseurs de référence précis, consolidé et prêt à être utilisé à des fins stratégiques. Il en résulte une amélioration des décisions d'approvisionnement, un meilleur respect des contrats et une rationalisation plus efficace du parc fournisseurs.
Impact et facteurs de valeur
Même si l'enrichissement des données peut sembler être un processus anodin, les avantages liés à des données « complètes » et fiables sont multiples.
Une transparence totale sur la disponibilité des pièces – La base de données ne comportant aucune information manquante, le service des achats n'a pas besoin de se demander si la fiche d'une pièce de rechange donnée est absente du système.
Grâce aux spécifications et aux catégories définies, le processus d'approvisionnement est rationalisé et les demandes d'achat erronées sont réduites au minimum, ce qui se traduit directement par une maîtrise des frais généraux.
Synchronisation des processus de maintenance – Grâce à la synchronisation des nomenclatures numériques et au regroupement des données provenant de plusieurs sources au sein d'un référentiel central, il est possible de prévoir avec précision les besoins et la demande en pièces de rechange MRO spécifiques.
C'est une condition préalable à optimisation des niveaux de stock MRO et évite totalement les cas d'interruption de service dus à des ruptures de stock.
Solution d'enrichissement des données MRO de Verdantis
Découvrez comment nos agents IA cartographient, enrichissent et gèrent de manière intelligente les données relatives aux pièces de rechange afin de garantir la précision de l'ensemble de vos opérations de maintenance, de réparation et de révision (MRO)
Questions fréquentes
En quoi Verdantis se distingue-t-il des autres prestataires d'enrichissement de données MRO ?
Verdantis utilise des modèles d'IA entraînés à partir de plus de 100 millions de pièces et de plus d'un milliard de points de données pour offrir une précision inégalée dans l'enrichissement et la classification des données MRO. Contrairement aux services basés sur des règles ou manuels, notre IA « agentique » apprend en permanence à partir des tendances du secteur, s'améliorant au fil du temps tout en minimisant l'effort interne.
En quoi consiste l'enrichissement des données MRO, au-delà de la simple correction des fautes d'orthographe ou de mise en forme ?
L'enrichissement des données MRO va bien au-delà de simples corrections. Il consiste notamment à compléter les attributs manquants, à harmoniser les synonymes, à aligner les pièces sur des taxonomies normalisées, à supprimer les doublons et à associer les matériaux aux équipements ou aux nomenclatures correspondants. Il en résulte des données structurées, consultables et fiables, prêtes à être utilisées dans le cadre des opérations.
En quoi l'enrichissement des données MRO contribue-t-il à améliorer la gestion des achats et des stocks ?
Des données précises et enrichies permettent d'éliminer les pièces en double, d'identifier les articles obsolètes et de garantir la cohérence des descriptions de pièces. Cela permet de prendre des décisions d'approvisionnement plus éclairées, de réduire les dépenses non contrôlées, d'améliorer les négociations avec les fournisseurs et de maintenir des niveaux de stock optimaux sur plusieurs sites.
Comment Verdantis gère-t-il les données MRO multilingues dans le cadre de ses opérations internationales ?
Verdantis prend en charge le nettoyage et l'enrichissement des données dans plusieurs langues. La plateforme traduit, localise et met en correspondance les termes équivalents d'une région à l'autre, garantissant ainsi la cohérence entre les sites mondiaux tout en réduisant la prolifération des pièces et les malentendus.
Verdantis contribue-t-il à la mise en place de processus de gouvernance après l'enrichissement des données ?
Oui. Au-delà de la réalisation d'un projet ponctuel d'enrichissement, Verdantis assure une gouvernance continue. Sa plateforme basée sur l'IA garantit que les nouvelles entrées de données respectent les normes, ce qui permet d'éviter les doublons et de réduire au minimum l'introduction d'éléments obsolètes dès la source.
Pourquoi l'enrichissement des données MRO est-il essentiel pour les secteurs à forte intensité d'actifs ?
Dans les secteurs fortement tributaires des actifs, les données relatives aux pièces de rechange ont une incidence directe sur l'efficacité des achats, la bonne exécution des opérations de maintenance et la planification des stocks. Des données enrichies garantissent l'exactitude des descriptions des pièces, éliminent les doublons et associent les pièces de rechange aux équipements correspondants, ce qui contribue à réduire les temps d'arrêt, à éviter les surstocks et à diminuer les dépenses indirectes.
