Ce concept de vente d’un rĂ©sultat en tant que service est communĂ©ment appelĂ© « servitization ». Hier simple modèle de consommation, c’est aujourd’hui une approche commerciale plus large, dans laquelle les dĂ©penses d’investissement pour un Ă©quipement reprĂ©sentent de plus en plus un obstacle aux yeux de l’acheteur. Souvent, il est bien plus intĂ©ressant d’avoir accès au mĂŞme Ă©quipement moyennant des frais mensuels, basĂ©s sur une utilisation Ă  l’heure ou encore sur le dĂ©bit.

Grâce Ă  la servitization, les fabricants trouvent de nouveaux moyens de se rapprocher de leurs clients Ă  travers des modèles Ă©conomiques inĂ©dits. Pour ce faire, ils Ă©tablissent une relation suivie, basĂ©e sur des transactions mensuelles alignĂ©es sur la consommation, le dĂ©bit, la disponibilitĂ© ou l’exploitation des Ă©quipements plutĂ´t que sur une transaction ou une vente ponctuelle attribuant la responsabilitĂ© de la maintenance au prestataire de services.

La servitization appelle des produits plus intelligents

Pour rendre la possible, les Ă©quipementiers doivent concevoir des produits plus intelligents, capables de collecter les informations nĂ©cessaires Ă  une facturation prĂ©cise de leurs clients. Ils doivent Ă©galement s’assurer que leurs Ă©quipements fonctionnent en permanence, et gĂ©nèrent les donnĂ©es dont ils ont besoin pour prĂ©voir les opĂ©rations de maintenance qui Ă©viteront les pannes. Grâce Ă  l’Internet des Objets (IdO), des capteurs emmagasinent les informations d’utilisation, de dĂ©bit ou de performances pertinentes pour alimenter le processus de gestion en tant que service.

Grâce Ă  un jumeau numĂ©rique de la machine, le fabricant et le client sont tous deux en mesure d’en surveiller les performances et d’utiliser les algorithmes d’apprentissage automatique afin d’Ă©valuer le degrĂ© d’efficacitĂ© de son utilisation.

La valeur ajoutée de la servitization

Faire des services une part croissante et dynamique de votre activitĂ©, c’est accĂ©der Ă  de nouvelles sources de revenus et amĂ©liorer vos marges tout en Ă©vitant la banalisation et en Ă©rigeant la durabilitĂ© en vĂ©ritable facteur de diffĂ©renciation.

Prenons un exemple fictif. Soit une entreprise qui produit des machines à laver. Cette entreprise souhaite mettre en place un modèle de « lavage en tant que service », dans lequel elle facturerait ses clients en fonction du nombre de lavages réalisés chaque mois par leurs appareils.

Si, comme moi, le client fait partie d’une famille de cinq personnes, qui utilise la machine quotidiennement, il paiera davantage qu’une personne seule qui ne l’utilise qu’une fois par semaine. Le dĂ©nominateur commun est que la machine Ă  laver doit fonctionner Ă  pleine performance chaque fois que nĂ©cessaire.

Réinventer les modèles de services

Cette nouvelle offre de service requiert des contrats basés sur les résultats, qui incluent des mesures de performances des cycles de lavage et des accords de niveaux de service (SLA) garantissant une disponibilité à 100 %.

Afin de proposer une expĂ©rience immersive aux clients, une application peut leur fournir des donnĂ©es en temps rĂ©el sur leurs cycles de lavage : le moment oĂą ils se terminent, combien de cycles ont Ă©tĂ© exĂ©cutĂ©s dans le mois, le coĂ»t, l’empreinte carbone, les performances de la machine…

Ces informations sont Ă©galement utilisĂ©es par le fabricant et par une sociĂ©tĂ© de maintenance tierce pour gĂ©rer le cycle de vie complet des services, dans tous ses aspects : de l’installation Ă  la facturation en passant par la garantie, l’Ă©mission de tickets de service, les interventions sur site, les rĂ©parations en atelier, la facturation et les solutions de financement.

Le modèle de service rĂ©duira Ă©galement l’impact environnemental global de la machine en permettant une surveillance de la consommation d’Ă©nergie et d’eau, ainsi qu’une prise en charge de la mise hors service et du recyclage afin de maintenir l’Ă©quipement dans l’Ă©conomie circulaire.

Des services prĂ©cis afin de rĂ©duire les coĂ»ts et d’amĂ©liorer l’expĂ©rience client

La disponibilitĂ© des donnĂ©es relatives aux machines aide le fabricant et le partenaire de maintenance Ă  repenser leurs opĂ©rations de . Ils s’appuient sur une planification avancĂ©e basĂ©e sur l’IA pour hiĂ©rarchiser les interactions, amĂ©liorer l’utilisation des ressources et rĂ©duire les temps de dĂ©placement.

Lorsqu’un technicien de service est dĂ©pĂŞchĂ© pour rĂ©parer une machine, il doit avoir toutes les pièces nĂ©cessaires et toutes les informations de dĂ©pannage Ă  portĂ©e de main via un appareil mobile. Il peut mĂŞme ĂŞtre guidĂ© dans son travail de rĂ©paration grâce Ă  des lunettes Ă  rĂ©alitĂ© augmentĂ©e. Le problème peut ainsi ĂŞtre rĂ©solu en une intervention, ce qui Ă©vite les longs dĂ©lais provoquĂ©s par une commande de matĂ©riel après le rendez-vous.

Révolutionner le retour sur investissement en augmentant les performances des équipements et en allongeant leur durée de vie

Grâce Ă  la visibilitĂ© accrue garantie par les capteurs d’IdO intĂ©grĂ©s aux machines Ă  laver, le fabricant est dĂ©sormais en mesure d’assurer un suivi continu des performances de tous les Ă©quipements utilisĂ©s. Il peut ainsi surveiller leur Ă©tat et leurs performances par rapport aux accords de niveau de service.

Le fabricant peut Ă©galement tirer parti des donnĂ©es Ă©mises par toutes les machines et, grâce Ă  des algorithmes d’intelligence artificielle, identifier des tendances ou encore anticiper le risque de dĂ©faillance. Il peut aussi proposer des opĂ©rations de maintenance prĂ©ventive afin de limiter les pannes et de renforcer le service client. Enfin, ces informations peuvent ĂŞtre transmises aux Ă©quipes de recherche et de dĂ©veloppement afin qu’elles Ă©liminent tout problème rĂ©current au moment de concevoir la prochaine gĂ©nĂ©ration de la machine.

Un cycle de service de lavage vraiment complet

Il est Ă©vident que le modèle Ă©conomique « en tant que service » perdurera – dans nos vies privĂ©es bien sĂ»r, mais aussi de plus en plus au sein des entreprises modernes, auxquelles il permettra de dĂ©gager des gains dans tous les domaines.

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– Vice-prĂ©sident ERP et Supply Chain numĂ©rique chez SAP

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