Analyse des données ou comment prendre les meilleures décisions pour votre usine.

Alberto Martínez, PDG de Lantek

Combiné au reste des améliorations que l’Industrie 4.0 propose, l’analyse des données est indispensable pour tirer profit des informations. Et quand je parle de profit, pardonnez-moi la redondance, c’est en fait à partir des données elles-mêmes. Selon un rapport Forbes Insights et Ernst and Young, à partir de l’opinion de 1 500 cadres de grandes entreprises à échelle mondiale, 66 % des compagnies, avec une stratégie d’analyse avancée bien définie, améliore leurs marges opérationnelles et leurs bénéfices à plus de 15 %. Il est évident, donc, que sur le chemin de la numérisation, une perspective de croissance importante est donnée par l’analyse efficace des informations que nous générons dans nos entreprises.

Le défi est, par conséquent, de savoir comment structurer toutes ces informations pour optimiser les processus, identifier les secteurs d’amélioration opérationnelle, renforcer la relation avec les clients, pour finalement stimuler la croissance de l’entreprise. Aidés par des logiciels spécifiques et d’autres outils technologiques, les analystes extraient, sélectionnent, traitent, analysent et organisent les données pour établir des patrons, des tendances, des associations, des suivis qui nous aident à prendre les meilleures décisions à tout moment, en utilisant le modèle économique le plus perturbateur possible, en termes de planning de production, de maintenance, de processus, de gestion des stocks... Tout cela, en temps réel, automatiquement, ce qui permet une plus grande réduction des coûts.

Et si ce qui vient d’être décrit ne suffisait pas, le Data Analytics facilite la prise de décisions de façon anticipée. En d’autres termes, il ne sera plus nécessaire d’avoir à envoyer des e-mails aux divers départements pour nous communiquer des données qui prendraient du temps si elles n’étaient pas localisées. Avec la numérisation, nous pourrons savoir avant que le montage ait terminé si, par exemple, le résultat sera optimal, nous pourrons prévoir des scénarios qui peuvent retarder la production et les remédier, même les machines pourront elles-mêmes résoudre les éventualités.

Conclusion : l’analyse des données aide à qu’aucun détail du processus de la production ne nous échappe.

Et comment traduire ce que nous disent les données ? Nous prenons comme point de départ l’analyse réalisée au cabinet de conseil technologique Principa, à partir des quatre types de Data Analytics :

1. Que se passe-t-il ? Il s’agit de l’interprétation des plus basiques. Nous visualisons toutes les données pour faire une analyse descriptive de l’entreprise, des produits, des clients
2. Pourquoi cela se passe-t-il ? Une seconde étape de l’analyse des données descriptive est d’appliquer des outils de diagnostic pour savoir s’il existe des éventuels problèmes et ainsi les résoudre
3. Qu’est-ce qui peut éventuellement se passer ? Les possibilités du Data Analytics en termes de prédiction entrent ici dans le vif du sujet. La probabilité qu’une incidence se produise et que nous puissions la résoudre avant qu’elle ne survienne. Cette capacité de prédire permet de prendre de meilleures décisions
4. Qu’ai-je besoin de faire ? La dernière étape est à partir du modèle prescriptif, à partir duquel il faut analyser ce qui s’est passé, pourquoi et ce qui pourrait survenir pour prendre ainsi des décisions d’ensemble.

Mais le Data Analytics est seulement l’un des piliers de la transformation numérique. Si à cela nous ajoutons la possibilité d’apprendre à partir des données (Machine Learning), et de créer une intelligence artificielle, ainsi que de connecter notre usine avec des détecteurs (Internet des objets) ou de télécharger tous nos Big Data au Nuage, nous aurons atteint alors l’apex de l’Industrie 4.0.

Quel que soit le degré de numérisation d’une usine, il est indispensable de connaître avec des données chacun des processus et avoir ainsi un avantage concurrentiel, qui améliore la rentabilité et nous aide à atteindre des modèles d’entreprise perturbateurs. Si une entreprise ne peut pas réaliser seule la transformation numérique, cette nouvelle Révolution favorise les milieux collaboratifs pour la mettre en œuvre. Aucune excuse ne justifie que nous ne nous transformions pas et que nous soyons plus compétitifs.