Moderniser le système de gestion des actifs de votre entreprise en adoptant IBM Suite d'applications Maximo (MAS) constitue une opportunité importante d'améliorer la fiabilité, de réduire les coûts et de fournir des informations prédictives sur l'ensemble de vos opérations. MAS introduit des applications modulaires telles que Health, Monitor, Predict, Visual Inspection et Assist, qui vont bien au-delà de la gestion traditionnelle du travail et des actifs.
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Mais ces fonctionnalités avancées s'accompagnent d'une condition préalable souvent sous-estimée : des données propres, structurées et fiables.
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Bien que l'intégrité des données ait toujours été importante pour Maximo, la transition vers le MAS, en particulier lorsque vous vous développez vers des applications modulaires, la rend essentielle. Les services modulaires et les API sont fragiles lorsqu'ils sont confrontés à des valeurs incohérentes ou à des relations rompues.
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La mauvaise qualité des données ne fait pas que créer du bruit ; elle nuit à la logique, aux modèles d'apprentissage et à l'automatisation que le MAS est conçu pour fournir. Dans l'ensemble, votre investissement dans un système de gestion d'actifs moderne devient dilué et difficile à gérer.

Le nettoyage des données est stratégique, pas une tâche de nettoyage technique

Lorsque les organisations planifient le MAS, la plupart des efforts se concentrent sur les aspects techniques du déploiement : licences, infrastructure, conteneurisation, intégrations. Mais MAS est également une suite pilotée par les données. Son succès dépend de la qualité, de l'exhaustivité et de la cohérence des données qu'il ingère.
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Alors que vous envisagez d'activer des modules autres que MAS Manage, votre capacité à tirer parti de la suite dépendra de la capacité de vos données à prendre en charge ces applications.

Comment les applications modulaires MAS s'appuient sur des données partagées

Toutes les applications MAS consomment et contribuent à une couche de données partagée. Cette architecture partagée est puissante, mais elle signifie également que les lacunes ou les incohérences dans vos données se répercutent sur l'ensemble de la suite.
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Voyons comment les principaux modules MAS dépendent des principaux domaines de données :

MAS Santé

Calcule les scores de santé des actifs à l'aide de l'historique des défaillances, des relevés de compteurs et des modèles de maintenance. Si les dossiers sont incomplets ou mal classés, les indices de santé deviennent peu fiables.

Prédiction MAS

Développe des modèles d'IA pour détecter les premiers signes de défaillance en fonction des tendances historiques et des données des capteurs. Un historique incohérent ou clairsemé réduit considérablement la précision du modèle.

Inspection visuelle MAS

Connecte l'analyse d'image basée sur l'IA à des enregistrements d'actifs et à des pièces spécifiques. En l'absence de références claires entre les actifs et de relations entre les documents, l'étiquetage des images et l'identification des défauts s'effondrent.

Moniteur MAS

Ingère la télémétrie en temps réel et la met en correspondance avec des actifs et des paramètres connus. Des hiérarchies d'actifs désorganisées ou des appareils non mappés entraînent un bruit d'alerte et une surveillance des angles morts.

Assistance MAS

Présente des recommandations guidées par l'IA à l'aide de données de travail historiques. Les bons de travail et les dossiers de solutions mal documentés affaiblissent la capacité de l'assistant à soutenir efficacement les techniciens.

MAS Manage bénéficie également de la qualité des données

Alors que les applications modulaires placent la barre plus haut, la qualité des données n'en est pas moins importante dans Gérez. Les processus opérationnels de base tels que la planification de la maintenance préventive, le calcul du coût des actifs, la précision des stocks et la conformité réglementaire reposent également sur des données structurées et fiables.
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Même dans Manage, des données médiocres entraînent :

• Actions de maintenance retardées ou incorrectes

• Utilisation inefficace de la main-d'œuvre et des matériaux

• Demandes de garantie non traitées

• Faible risque de reporting et d'audit

Préparation au MAS : quoi nettoyer et pourquoi

En migrant vers MAS, vous avez une opportunité précieuse d'améliorer vos données avant qu'elles ne soient profondément intégrées dans les nouveaux flux de travail, automatisations et modèles d'IA.
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Voici quelques domaines clés sur lesquels il convient de se concentrer :
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Une approche progressive du nettoyage des données

Vous n'avez pas besoin de tout nettoyer en même temps. Une approche par étapes et hiérarchisée, alignée sur votre feuille de route de déploiement du MAS, est à la fois gérable et efficace.

Étape 1 : Profilage des données

Commencez par évaluer les lacunes et les incohérences dans les données. Examinez l'exhaustivité, la duplication, l'intégrité référentielle et l'utilisation des champs dans vos classes d'actifs les plus importantes.

Étape 2 : définir les règles de gestion

Établissez des normes convenues pour les champs obligatoires, les structures de classification, les conventions de dénomination et les plages de valeurs. Ces règles garantissent la cohérence future.

Étape 3 : piloter le nettoyage

Choisissez un site, une catégorie d'actifs ou une région pour tester vos règles. Validez les résultats avec les parties prenantes avant la mise à l'échelle

Étape 4 : Échelle et stade

Appliquez des règles à des ensembles de données plus étendus. Documentez les modifications, suivez les transformations et chargez les données nettoyées dans un environnement intermédiaire à des fins de test et d'UAT.

Choisir MAS n'est que le point de départ

Choisir de déménager au MAS est une étape importante, mais ce n'est que le début de votre gestion d'actifs transformation. La véritable puissance de MAS réside dans la mise en œuvre de sa suite complète d'applications telles que l'IA, l'automatisation, les informations et l'assistance intelligente, qui dépendent toutes de vos données.
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Avec MAS, vous préparez le terrain pour des informations automatisées, un traitement évolutif et des flux de travail axés sur l'intégration.
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Naviam Cloud fournit :

• Hébergement MAS entièrement géré

• Orchestration de conteneurs OpenShift

• Surveillance et évolutivité intégrées

• Gestion des mises à niveau MAS et assistance en matière de licences
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Naviam propose également des projets de nettoyage de données (MODS) moyennant des frais supplémentaires pour les professionnels de l'informatique qui souhaitent améliorer la qualité de leurs données avant de passer au MAS. Compléments de données propres Cloud Naviam, non pas parce que le cloud « l'exige », mais parce que des données propres permettent de maximiser le retour sur investissement dans les fonctionnalités MAS. Le cloud favorise la flexibilité. La qualité des données est source de valeur.
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Pour adapter le nettoyage de vos données à la compatibilité avec le cloud, procédez comme suit :

• Minimisez les données historiques inutiles, sauf si elles sont liées à la conformité

• Renforcer les relations entre les actifs des parents et des enfants

• Standardisez les valeurs utilisées dans les filtres, les indicateurs de performance clés et les applications mobiles

• Réduisez le « bruit des données » qui peut polluer les tableaux de bord

• Maintenir l'auditabilité complète des transformations pour une traçabilité future
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Ne considérez pas la qualité des données comme une tâche de nettoyage, mais comme un outil stratégique. Alignez-le à votre feuille de route. Ressourcez-le comme s'il s'agissait d'une initiative essentielle. Et assurez-vous que le système que vous construisez aujourd'hui peut soutenir les décisions opérationnelles et financières que vous prendrez demain.