Pour pouvoir utiliser les données télématiques, notamment pour élaborer des cas d'utilisation, il faut d'abord qu'elles soient disponibles. Les défis liés à la disponibilité des données ne se situent pas strictement au niveau de l'équipementier individuel, comme on pourrait le penser au départ. Ils peuvent être aussi granulaires que des machines spécifiques d'un même équipementier.

Par exemple, un OEM peut fournir des données sur les heures de fonctionnement pour certains modèles et pas pour d'autres. Cela signifie que vous ne pouvez pas compter sur cette machine OEM spécifique pour fournir les mêmes données. Il se peut que certains modèles de machines ne fournissent pas certaines données, ou même que des machines particulières ne les fournissent pas.

Des données télématiques inexactes fournissent des prédictions erronées et ne permettent pas de réaliser des cas d'utilisation précis. S'appuyer sur un cas d'utilisation fondé sur des données inexactes ne fait que gaspiller du temps, de l'argent et des ressources. À l'inverse, les cas d'utilisation fondés sur des données télématiques précises et connues améliorent la prise de décision, augmentent la productivité et l'efficacité, et réduisent les coûts. Plus vos données sont exactes, meilleur est le retour sur investissement, sans dépenses supplémentaires.

Les données inexactes peuvent provenir de machines dont la configuration présente un problème télématique quelconque.

Les valeurs des données sont généralement exactes. Cependant, des données fournies avec des anomalies peuvent saboter les analyses et rendre les données inutiles.

De même, des données inexactes apparaissant dans certains compteurs, comme les heures de fonctionnement, posent un problème. Par exemple, un compteur d'heures d'exploitation ne devrait que s'incrémenter, mais nous avons vu des cas où les heures d'exploitation augmentaient et diminuaient. Encore une fois, ces données inexactes peuvent être "nettoyées", mais elles brisent les rapports et les analyses jusqu'à ce qu'elles le soient.

La fréquence des données fait référence à la fréquence à laquelle nous interrogeons les données du nuage OEM, et il y a des considérations importantes ici.

Différents cas d'utilisation nécessitent différentes fréquences de mise à jour des données. Par exemple, le suivi de la consommation de carburant et la planification du ravitaillement nécessitent idéalement une mise à jour des données toutes les heures. En revanche, une mise à jour hebdomadaire des heures de fonctionnement peut être suffisante pour un cas d'utilisation de maintenance planifiée.

Cependant, ce n'est pas parce que nous interrogeons les données toutes les 5 minutes que l'équipementier les met à jour à la même fréquence. Une bonne analogie pour illustrer les implications de cette situation est de considérer ce qui se passe avec un Google Doc en ligne.

Supposons qu'un OEM écrive quelque chose dans un Google Doc quand il le souhaite, par exemple, toutes les 20 minutes ou toutes les heures. En tant que Proemion (ou le propriétaire de la machine), je consulte le Google Doc toutes les 5 minutes, mais cela ne signifie pas que le document va être mis à jour à la même fréquence que je l'interroge, voire pas du tout. Je ne peux pas changer cela. Si l'équipementier ne fournit des données qu'une fois par heure, je ne peux pas obtenir de mises à jour plus fréquentes - ce n'est pas quelque chose que je peux influencer. En tant que Proemion, nous ne pouvons que montrer et conseiller aux propriétaires de machines de demander aux OEM de fournir les données selon leurs besoins, une fois que les propriétaires de machines sont les propriétaires des données.

La mise à jour du nombre total d'heures de fonctionnement est cruciale, même si elle est effectuée assez rarement. Par exemple, pour une machine qui doit être entretenue toutes les 500 heures, vous créez généralement un ticket de maintenance 40 ou 50 heures de fonctionnement à l'avance et vous ouvrez le ticket à 450 heures, par exemple. Mais, bien sûr, cela représente plus d'une semaine de travail à l'avance, donc même si les heures de fonctionnement ne sont pas mises à jour tous les jours, ce n'est pas si important.

La fréquence n'est aussi critique que pour certains cas d'utilisation. Mais si l'on considère un cas d'utilisation de gestion du carburant, comprenant la surveillance des niveaux de carburant des machines, les besoins de ravitaillement, l'approvisionnement auprès des fournisseurs, la commande et la facturation, le besoin de mises à jour plus fréquentes des données devient évident. Il faut alors suivre le niveau de carburant et le carburant consommé au moins toutes les deux heures.

Les entreprises de construction et de location doivent régulièrement déplacer des machines. Pour ce faire, elles doivent connaître la position GPS actualisée de leurs machines afin de pouvoir envoyer leur transporteur au bon endroit pour récupérer la machine dont le déplacement est prévu. Se tromper peut coûter cher - le temps perdu à localiser une machine, plus l'effet d'entraînement du nouveau site qui ne reçoit pas la bonne machine au bon moment, signifie une perte de productivité et les coûts qui y sont associés. Par conséquent, une fréquence de données AEMP d'une fois toutes les 1 à 2 heures est généralement acceptable pour ce cas d'utilisation.