Les temps d'arrêt machines non planifiés estimés à plus de 700 Mrds € de pertes annuelles
12 juillet 21 | e.bonus | #3248 :: rss
Selon une étude réalisée par Senseye, les grandes entreprises internationales du secteur industriel perdent plus d'une journée de production chaque mois et des milliards d'euros chaque année à la suite de pannes machines non programmées. Basée sur les résultats d'une enquête menée en 2021 auprès de 72 entreprises internationales phares du secteur industriel et manufacturier, celle-ci révèle que les sites de grande envergure perdent en moyenne 323 heures de production par an en raison de temps d'arrêt machines non planifiés.
En additionnant la perte de chiffre d'affaires, les pénalités financières, l'inoccupation des équipes et le redémarrage des lignes, le coût moyen d'une heure de temps d'arrêt machine s'élève environ à 450 000 €, soit 145 millions € par site et par an. Le coût financier de ces arrêts-machines s'élèverait à 724 milliards €, soit l'équivalent de 8% de leur chiffre d'affaires annuel.
«L'enquête de Senseye sur les coûts des arrêts-machines non planifiés montre que les industriels ont le potentiel de réaliser d'énormes économies en anticipant leurs arrêts machines. Cela passe par l'adoption généralisée d'applications logicielles et de pratiques de maintenance s'appuyant sur les nouvelles technologies», commente Victor Voulgaropoulos, analyste industriel chez Verdantix, cabinet indépendant de recherche et de conseil sur les technologies.
Si le secteur automobile est le plus touché, les fabricants de PGC (Produits de Grande Consommation) perdent tous les mois en moyenne 25 heures de production, au coût horaire estimé de 19 800 €. Pour l'ensemble des entreprises du secteur figurant au classement FG500, cela représente 1,5 million d'heures par an, soit une perte annuelle de plus de 29 milliards €. Pour 72% des entreprises interrogées dans ce secteur, la maintenance prédictive est devenue un objectif stratégique.
L'étude de Senseye met d’ailleurs en avant qu’une entreprise sur cinq (20%) a d'ailleurs constitué une équipe en interne pour déployer des projets de maintenance prédictive. 51% des entreprise interrogées déclarent quant à elles avoir mis en place une forme de surveillance d'état de leurs équipements. 87% déclarent avoir déjà collecté des données pouvant servir dans le cadre d'une maintenance prédictive.
Reproduction interdite sauf accord écrit d'Emballage Digest ou mention du support