La Digital Factory est bien plus qu’un concept ou une expression de plus en plus courante : il s’agit d’une méthodologie tournée vers l’entreprise du XXIe siècle, celle qui doit nécessairement être liée à la technologie et à la numérisation.
Auteur : Juan José Colás, CCO de Lantek
Des situations comme celle de la pandémie de la Covid-19 ont mis en évidence qu’il ne suffit plus de faire des prévisions, il faut passer à l’action. L’industrie se doit d’être numérique, au risque de ne plus exister, tout simplement.
Dans cette nouvelle dimension d’usine numérisée, les informations se sont imposées comme acteur majeur, devenant parmi les plus importants capitaux de la société. La possibilité de rendre l’usine réellement intelligente dépendra de leur bonne gestion, pour marquer cette différence qui nous permettra d’obtenir des avantages concurrentiels sur le marché.
Dans l’industrie comme dans d’autres domaines, les besoins en informations et traitement des données croissent à un rythme si élevé que les solutions TI classiques peuvent désormais difficilement les couvrir. Les sociétés se trouvent alors face à un dilemme : ou elles sont débordées par le nombre de données à traiter, ou elles ne sont pas en mesure de déterminer la valeur qui peut être obtenue des informations qu’elles possèdent. Quoiqu’il en soit, elles ont plus que jamais besoin de filtrer et sélectionner celles qui seront les plus essentielles pour une prise de décision assurée. Selon un rapport d’IDC, la valeur mondiale du marché du Big Data cette année même atteindra les 202 000 millions de dollars. Existe-t-il encore aujourd’hui une société qui peut penser que les informations ne sont pas synonymes de pouvoir ?
Le Big Data pour créer de meilleures analyses fonctionnelles
Le Big Data, qui a révolutionné de manière significative la manière d’aborder les solutions vis-à-vis de problèmes classiques, établit comme base une utilisation pratique des informations et leur efficace analyse en temps réel.
Le secteur industriel a aujourd’hui besoin d’une compréhension totale de son écosystème professionnel, pour avoir une vision à 360° de toutes les parties qui y interviennent, qu’il s’agisse des marchés de leur clientèle, des produits, de la concurrence, des employés, partenaires, fournisseurs, du cadre légal... Pour cette raison, pour conserver sa compétitivité, le monde industriel besoin de créer de la valeur ajoutée à partir des données structurées et non structurées stockées dans ses systèmes.
Un déploiement correct du Big Data favorisera la prise immédiate de décisions et améliorera l’expérience avec la clientèle. Il optimisera également l’approvisionnement en matériaux, grâce à la détermination des tendances de vente et il facilitera les tâches de maintenance par le biais de l’analyse des données générées par les machines. Finalement, l’entreprise bénéficiera d’une vision indispensable pour réagir face à n’importe quelle situation.
Tout cela se traduit par une intelligence de fabrication. Ce concept fait référence à la combinaison harmonieuse d’un type de systèmes logiciels qui sont utilisés pour réunir les données de fabrication d’une entreprise issues de plusieurs sources afin d’élaborer des rapports, des analyses et des graphiques visuels, ainsi que pour le transfert des données entre les systèmes au niveau de l’entreprise et de l’usine.
De bons outils d’analyse adaptés permettent de créer une nouvelle structure ou phase qui aidera les usagers à trouver ce dont ils ont besoin, quelle que soit leur provenance. L’objectif principal est de convertir de grandes quantités de données de fabrication en une connaissance réelle, et stimuler les résultats professionnels en fonction de ces nouvelles connaissances. Afin d’aider les usines à atteindre leurs objectifs de productivité, efficacité et compétitivité.
Mais pour tirer un meilleur profit de cette technologie, son implémentation optimale est nécessaire. Les solutions doivent être déployées à l’image d’un système permettant la collecte et le stockage de données structurées comme non structurées issues de n’importe quelle source. Ces données sont conservées dans des systèmes de dossiers qui sont catégorisés en bases pour leur compréhension.
À un second niveau, là où entrent en jeu les outils d’analyse, les données sont étudiées et ordonnées pour l’obtention de résultats. À leur tour, ceux-ci permettent d’atteindre l’objectif professionnel en se traduisant par des actions spécifiques.
Pour atteindre cet objectif, les entreprises doivent faire face à de nombreux défis, comme l’absence d’experts qualifiés dans la science des données, la qualité même des données, les aspects concernant la cybersécurité ainsi que la protection des informations confidentielles et le cadre légal toujours plus strict. Elles doivent également prendre en compte l’évolution rapide de la technologie qui peut entraîner des corrections vis-à-vis d’une obsolescence informatique à court terme.
Les solutions d’analyse appliquées au Big Data sont le point de confluence d’autres importants outils et technologies, comme l’IA, le Cloud et la connectivité. Ainsi, une bonne détermination des besoins de chaque atelier, tout comme une composition appropriée des solutions et une bonne méthodologie, seront essentielles pour tracer la voie vers une usine numérisée.
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Solutions pour la transformation des tôles
