Les données, nouvelles sources de performances durables dans l’industrie

L’industrie 4.0, celle qui est passée par le prisme de la transformation numérique, est une industrie qui génère au quotidien un certain volume de données. Cette data peut ainsi être précieuse pour améliorer, en continu, les performances opérationnelles. Dans quels secteurs ? Comment analyser ces données ? Que peut apporter une plateforme collaborative ? Les équipes de Visiativ font le point !

Les sources des données dans l’industrie

Avec la transformation numérique, les sources de données industrielles sont multiples. On citera bien sûr les objets connectés comme les beacons, qui vont renseigner sur les cadences et les états des machines, mais aussi les outils digitaux déployés dans l’usine et auprès des collaborateurs.

Big data, Internet of Things et Intelligence Artificielle se combinent donc pour créer un flow de données inédit, qui ne demandent qu’à être utilisées et transformées en actions concrètes !

Les freins à lever pour s’emparer de la puissance des données

Or, si des données sont générées par les objets connectés et les outils digitaux, il n’en reste pas moins qu’il existe plusieurs freins à la performance générée par la data.

Quatre, pour être exact :

• 1. L’accessibilité de l’information, celle-ci étant donnée à la bonne personne, au bon moment, au bon endroit (c’est-à-dire au plus proche des besoins et des prises de décision) ;
  2. La capacité de traitement des données et d’analyse de celles-ci, afin de créer de la valeur à partir de la data en identifiant des actions pouvant être réalisées ;
  3. La mise en œuvre de ces actions, issues à la fois de l’accessibilité de l’information et de son traitement, sur le terrain et au sein de l’espace industriel ;
  4. La sécurité des données, potentiellement sensibles et concernant l’entreprise et son patrimoine, ainsi que ses clients.

Ce que l’on peut attendre des données

Les données générées dans l’industrie sont donc précieuses parce qu’elles sont potentiellement sources de nouvelles actions. On peut en effet en attendre deux types d’actions : celles qui relèvent de la maîtrise de l’outil de production, et celles qui concernent l’amélioration des procédés de production.

Dans le premier cas, on ambitionnera de reproduire les meilleures conditions de production passées, afin de maximiser les performances opérationnelles. Les données permettent alors de réunir les conditions opératoires maximales afin de gagner, sur la durée, en efficacité.

Dans le second cas, on tentera de mieux comprendre les processus de production pour les améliorer. Schématiquement, il s’agira par exemple de passer d’une production de 100 unités par jour, à une production de 120 ou 130. Tout en maintenant, bien sûr, le niveau de qualité attendu par les clients.

Les activités sur lesquelles les données peuvent avoir un impact

Interprétées, transformées en actions, ces données peuvent avoir un impact sur de nombreux pans de l’activité industrielle.

Citons notamment :

• • Le choix des machines au moment de lancer une nouvelle ligne de production, en se concentrant sur celles qui apportent le meilleur rapport cadence / qualité ;
  • Le Service après-vente (SAV), pour repérer les retours réguliers des clients et lancer des actions correctrices en conséquence, voire organiser des rappels pour anticiper les pannes ;
  • La Qualité, pour repérer les process qui entraînent le moins de retours et le moins de pannes de l’outil de production, sur lesquels se concentrer pour les commandes à venir ;
  • La maintenance, afin de réduire les durées d’indisponibilité des lignes de production…

Le rôle d’une plateforme collaborative

Pour atteindre cet idéal d’une data générée puis utilisée par l’ensemble des services de l’entreprise, il convient de mettre à la disposition des collaborateurs une plateforme collaborative de type PLM. Celle-ci vous assurera de placer entre les mains de la bonne personne les bonnes informations. De plus, elle aidera à la circulation de la donnée entre des services décloisonnés et mis en lien de manière constante. De plus, elle assurera l’ouverture des process aux personnes extérieures (fournisseurs, clients…), selon des autorisations définies en amont, pour obtenir de nouvelles données à réutiliser au plus vite !

– Que signifie l’expression Big Data ?

L’expression « Big Data » signifie mégadonnées, grosses données ou encore données massives. Elle désigne donc un ensemble très volumineux de données, qui dépasse les compétences des outils classiques de gestion de bases de données. Elle implique une notion de valorisation : ces données peuvent être réutilisées par une structure (une entreprise, une institution…) pour créer de la valeur.

– D’où viennent les données du Big Data ?

De partout ! Smartphones, géolocalisation, SMS, machines dans une usine, informations climatiques, objets connectés « wearable »… Les données du Big Data sont issues de très nombreuses sources. D’où la nécessité de s’équiper d’outils novateurs et puissants pour les traiter.

– Quel est le lien entre Big Data et Intelligence Artificielle ?

L’intelligence artificielle et le Big Data sont deux technologies pleines de promesses pour les entreprises. Elles sont intimement liées : le potentiel de ces deux technologies repose sur leur convergence. En effet, l’IA permet d’exploiter les données du Big Data, et le Big Data permet à l’IA de se perfectionner !

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