Optimisez votre flotte en regardant une seule métrique: les heures de fonctionnement.

L'une des principales préoccupations des propriétaires de flottes mixtes est la faible quantité de données télémétriques reçues via l'interface standard AEMP 2.0 (ISO 15143-3).

Cet article montre comment être plus efficace en suivant une seule mesure, les heures de fonctionnement, disponible via AEMP. L'analyse de cette mesure permettra d'adapter la capacité de votre flotte aux besoins de votre entreprise.

Modes d'utilisation de la flotte

Le nombre d'heures de fonctionnement est la mesure la plus simple et la plus largement disponible pour les machines dans l'industrie de la construction. Cette mesure est importante pour les propriétaires de machines, car elle permet de déterminer le vieillissement du parc, les besoins de maintenance et la progression des travaux.

Les données suivantes sont basées sur les heures de fonctionnement de machines réelles utilisées dans le monde entier dans le secteur de la construction. La figure montre la moyenne mensuelle des heures de travail des machines et le nombre moyen de jours dans un mois où le moteur a fonctionné. Chaque point représente une machine.

Figure 1: Fleet utilization patterns

Les machines de la première colonne du graphique sont rarement utilisées. Ces machines ne sont actives qu'un jour par mois et pendant très peu d'heures en moyenne. De l'autre côté, si nous regardons les colonnes de droite, nous voyons des machines qui sont utilisées tous les jours du mois. Et en déplaçant nos yeux vers le haut, nous voyons des machines qui, en plus d'être utilisées quotidiennement, le sont pendant de longues heures chaque jour. La machine située en haut à droite du graphique est utilisée chaque jour pendant 22 heures en moyenne.

Compléter la vue sur votre flotte

Avant d'approfondir l'analyse, signalons un inconvénient de cette représentation : plusieurs machines peuvent se chevaucher simultanément, et nous ne verrions qu'un seul point dans le graphique. Il est donc difficile de connaître le schéma d'utilisation de l'ensemble du parc en un coup d'œil. Nous pouvons compléter le graphique précédent par une carte thermique montrant combien de machines se trouvent dans chaque point.

Figure 2: Fleet utilization heat map

En observant la carte thermique, on constate que la plupart des machines travaillent entre 20 et 26 jours par mois, entre 3 et 9 heures par jour.

Plonger dans les données de votre flotte

Revenons au graphique précédent et poursuivons l'analyse. Nous pouvons maintenant regrouper les machines en fonction de leurs habitudes d'utilisation. Nous reflétons ces clusters dans les couleurs des points :

  • Les machines vertes sont des machines à faible utilisation
  • Les machines orange sont des machines à forte utilisation
  • Les machines violettes sont des machines aberrantes
  • les machines sans modèle d'utilisation clair qui ne correspondent pas aux deux groupes principaux.

Finalement, nous pouvons tracer certaines limites dans le graphique qui nous permettent d'examiner des groupes d'intérêt plus fins. Nous utilisons des bandes de couleur pour définir ces limites.

Commençons par diviser le graphique en deux grandes zones avec la limite horizontale rose. Dans la zone inférieure, nous avons les machines qui travaillent moins de 9 heures par jour. La zone supérieure contient les machines qui fonctionnent plus de 9 heures par jour et qui sont supposées travailler en équipe et être exposées à une utilisation beaucoup plus importante.

Divisons maintenant le graphique en sections verticales avec des bandes de couleur supplémentaires. Ces bandes séparent les machines en groupes de machines qui travaillent

  • jusqu'à 2 jours par semaine (orange),
  • jusqu'à 5 jours par semaine (vert),
  • jusqu'à 6 jours par semaine (rouge) et
  • jusqu'à 7 jours par semaine (bleu).

Recherche d'un modèle de machine spécifique

Jusqu'à présent, nous avons examiné l'ensemble de la flotte. Commençons par examiner les machines d'un seul modèle : le modèle type 1.

Figure 3: Model Type 1 utilization patterns

Le graphique pour le modèle de type 1 utilise la même représentation que celle que nous avons expliquée ci-dessus. Au lieu de montrer toutes les machines du parc, ce graphique analyse un sous-ensemble du parc, uniquement les machines du modèle de type 1.

Nous avons également calculé quelques valeurs agrégées pour les deux machines : vert (machines à faible utilisation) et orange (machines à forte utilisation). Nous constatons que les machines de type 1 du cluster vert sont utilisées près de 3 heures par jour, 6 jours par mois. Et elles vieillissent à un rythme de 202,94 heures par an.

Les machines de type 1 du cluster orange sont utilisées près de 6 heures par jour, 22 jours par mois. Et elles vieillissent à un rythme de 1566,52 heures par an.

Il semble que les machines du groupe vert soient sous-utilisées par rapport à celles du groupe orange.

Analyse de la capacité excédentaire

Voyons maintenant quelle est la capacité excédentaire du cluster vert par rapport au cluster orange. Les machines du modèle de type 1 dans le cluster vert ont une capacité excédentaire de :

1,566.52hoursyearmachine202.94hoursyearmachine=1,363.52hoursyearmachine 1,566.52 \frac{hours}{year \cdot machine} - 202.94 \frac{hours}{year \cdot machine} = 1,363.52 \frac{hours}{year \cdot machine}

Étant donné que nous avons 48 machines dans le cluster vert, la capacité excédentaire totale est de :

48 machines1,363.52hoursyearmachine=65,451.84hoursyear48 \spacemachines \cdot 1,363.52 \frac {hours}{year \cdot machine} = 65,451.84 \frac{hours}{year}

Si nous voulions exprimer cette capacité excédentaire en nombre de machines, nous pourrions diviser la capacité excédentaire par le vieillissement moyen des machines du cluster orange :

65451.84hoursyear1566.52hoursyearmachine=41.78 machines\cfrac {65451.84 \frac{hours}{year} }{1566.52 \frac{hours}{year \cdot machine}} = 41.78 \space machines

Nous avons donc 41 machines en trop.

Optimiser la taille de la flotte

En examinant simplement les heures de fonctionnement, nous pouvons commencer à prendre des décisions sur le dimensionnement de la flotte. Bien sûr, d'autres questions sont pertinentes pour prendre la décision finale de redimensionner la population d'un modèle particulier de machines :

  • Cette capacité excédentaire résulte-t-elle de la répartition des chantiers et du besoin de machines redondantes, du manque d'opérateurs et de la demande ?
  • Voulons-nous maintenir cette capacité supplémentaire pour faire face aux pics de demande ?
  • Devrions-nous réduire le nombre de machines de ce modèle ?
  • Devrions-nous acheter un modèle plus bas de gamme ou louer pour couvrir les machines à faible utilisation ?

L'analyse des heures de fonctionnement des machines n'est qu'un point de départ pour prendre de bonnes décisions concernant la capacité et le dimensionnement de votre parc. Elle ne vous donnera pas de réponses directes. Néanmoins, elle constitue la base de l'élaboration d'un cadre décisionnel auquel votre expertise commerciale pourrait contribuer.

Tirez le meilleur parti des données de votre flotte.

Comme le montre cet article, vous pouvez commencer à tirer profit des données de votre flotte dès maintenant. Vous n'avez pas besoin d'attendre pour obtenir toutes les mesures souhaitées, car les plus simples donnent déjà des résultats à forte valeur ajoutée lorsqu'elles sont examinées avec soin. Vous avez besoin de la bonne expertise.

Nous sommes des experts en télématique, en analyse de données et en gestion de flotte mixte. Si vous avez besoin d'aide pour obtenir les bonnes informations sur les données de votre flotte, n'hésitez pas à nous contacter.