Quand la technologie vient au secours de la location de matériel
De nombreuses sociétés de location s'efforcent à maximiser leur temps de disponibilité pour répondre à une demande accrue tout en surmontant les problèmes d'approvisionnement. Selon Ritchie Bros, société spécialisée dans la vente aux enchères de matériel, elles peuvent davantage exploiter la technologie et les données pour ainsi relever ces défis et prendre de meilleures décisions.
L'analyse des données de la flotte, l'approvisionnement en pièces en temps réel, ainsi que l'apprentissage et l'intégration des machines ne sont que quelques-unes des dernières tendances technologiques du secteur de la location. Celles-ci aideront les propriétaires d'équipements à prendre les défis de cette année 2022 à bras le corps, selon le webinaire «Inside Edge» organisé par Ritchie Bros.
Guy Cremer, responsable des achats chez Boels Rental, Alexander Schuessler, fondateur et président de SmartEquip, et Phil Mause, directeur général de Rouse Analytics ont notamment mis en lumière la façon dont les solutions et services numériques peuvent aider les entreprises de location de toutes tailles. Ainsi, ces technologies peuvent assurer une disponibilité et une rentabilité maximales de leurs équipements et contrer les problèmes actuels de la chaîne d'approvisionnement mondiale.
Outils de conseil à la revente
Le secteur de la construction se remet lentement mais sûrement de la pandémie et se retrouve confronté à un allongement des délais de la réception de nouveaux équipements. Des solutions technologiques s’offrent à lui pour l’aider à traverser cette période délicate. «En 2022, il s'agit de faire plus avec moins», a affirmé Phil Mause. «Les entreprises se battent pour obtenir des équipements, elles doivent donc maximiser le temps de fonctionnement et la valeur qu'elles tirent de leurs actifs. Le fait de les déployer stratégiquement là où ils seront le plus utilisés et où ils auront le meilleur rendement sera d'une importance capitale.»
Un autre élément peut les aider: les outils numériques fournissent maintenant des conseils et des solutions pour améliorer l’optimisation des opérations des propriétaires de flotte. Ainsi, choisir le meilleur moment pour se débarrasser d’un actif est une décision cruciale dans ce contexte tendu au niveau de la chaîne d’approvisionnement. En collectant des données sur plus de 64 milliards d'euros de flotte et 25 milliards d'euros de volume annuel de transactions de location, Rouse Services fournit aux propriétaires l'évaluation la plus récente de leurs machines et leur révèle le meilleur moment pour les vendre. Traditionnellement, de nombreuses machines doivent être vendues après 6 ou 7 ans. Mais qu’en est-il lorsque leurs remplaçantes ne sont pas disponibles avant 6 à 12 mois? Ne serait-il pas plus sage de continuer à générer des revenus de location pendant un an ou deux, au risque de devoir faire face à des réparations et à une maintenance plus coûteuses?
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De nombreuses sociétés de location, comme Boels Rental, ont besoin de connaître toutes les données relatives à la flotte pour calculer le coût total de possession (TCO) - et la valeur de revente en est un élément important. Avant de procéder à des travaux d'entretien plus importants, les gestionnaires de flotte veulent savoir combien de temps ils devront encore garder le véhicule pour que cela soit rentable. Rouse Services met à disposition des tableaux de bord permettant notamment de faciliter ce genre de prise de décision.
Démocratisation et «Machine Learning»
Les sociétés d'équipement n'ont pas besoin d'être des multinationales pour bénéficier de ces informations. Cette «démocratisation» de la technologie a également été évoquée par Alexander Schuessler, dont la plateforme SmartEquip permet désormais aux petites et moyennes entreprises de location de bénéficier des mêmes avantages en matière d'approvisionnement en pièces détachées que les multinationales. Quelle que soit la taille de l'entreprise, SmartEquip maintiendra automatiquement les informations de base des articles de l'entreprise de location à jour, ce qui réduira considérablement les coûts de la main-d'œuvre de l'entreprise, et améliorera son flux d'approvisionnement ainsi que son efficacité administrative.
Les nouveaux processus de commande en ligne écourtent le délai de livraison des pièces de rechange. La réduction des coûts initiaux n'est rien comparée aux avantages résultant de la réduction du temps nécessaire pour qu'une machine soit à nouveau opérationnelle - et rentable. «L'impact le plus important s'est produit sur le plan opérationnel», confirme monsieur Schuessler. «La rationalisation des réparations à l'aide de logiciels permet de réduire les coûts de service et de remettre l'équipement au travail plus rapidement. C'est généralement l'impact le plus important d'une bonne gestion des achats.»
Alexander Schuessler a également parlé du potentiel énorme que recèle l’apprentissage automatique (appelé «Machine Learning»): «Nous sommes maintenant dans un monde où une machine peut non seulement vous avertir que la pression d'huile est mauvaise, mais aussi détecter la raison probable derrière ce problème. Nous passons d'un monde où la machine avertit le technicien, qui reçoit l'alerte de son système télématique et passe des commandes à partir de son système d'approvisionnement, à un monde où la machine commande elle-même la pièce.»