Définition : Continuité numérique

Quels sont les bénéfices de la continuité numérique ? 

Dans le contexte industriel, la continuité numérique implique l’utilisation de systèmes intégrés, tels que les solutions de Gestion de Données de Produit (PDM) et de Gestion du Cycle de Vie du Produit (PLM), pour centraliser les données et faciliter l’accès et le partage des informations pertinentes en temps réel (quelle différence entre PDM et PLM ?). Cette intégration permet une meilleure collaboration interdépartementale, une réactivité accrue aux changements du marché, et une prise de décision plus rapide et plus éclairée à tous les niveaux de l’entreprise.

La continuité numérique contribue également à l‘optimisation des processus de production, à la réduction des délais de mise sur le marché et à l’amélioration de la qualité des produits. Elle joue un rôle crucial dans la transformation numérique des entreprises industrielles, leur permettant de rester compétitives dans un environnement de plus en plus axé sur la technologie.

Quelles sont les technologies qui permettent la continuité digitale ? 

En combinant plusieurs technologies, les entreprises industrielles peuvent réaliser une continuité numérique efficace, en assurant un flux d’information fluide et intégré à travers toutes les phases du cycle de vie du produit :

• Logiciels de CAO/FAO (Conception et Fabrication Assistées par Ordinateur) essentiels pour la conception de produits et leur fabrication, permettant une conception précise et une production efficace,
• Systèmes de Gestion de Données de Produit (PDM) pour stocker et gérer les données techniques liées au développement de produits, y compris les dessins, les modèles 3D, et les spécifications,
• Enterprise Resource Planning (ERP) qui intègrent les processus commerciaux essentiels, tels que la gestion des commandes, l’inventaire, la comptabilité, et les ressources humaines, permettant un flux d’informations transparent et une meilleure prise de décision,
• Gestion du Cycle de Vie du Produit (PLM) pour gérer toutes les informations relatives au cycle de vie d’un produit, depuis sa conception, en passant par sa fabrication, jusqu’à sa mise hors service. Ils centralisent les données du produit, facilitant l’accès et la collaboration entre les différents départements,
• Cloud pour stocker et accéder aux données et aux applications de manière centralisée et sécurisée, facilitant ainsi la collaboration et l’accès aux informations en temps réel,
• Internet des Objets (IoT) qui connecte les machines et les équipements à Internet, permettant la collecte et l’analyse en temps réel des données opérationnelles, ce qui est crucial pour l’optimisation des processus et la maintenance prédictive,
• Intelligence Artificielle (IA) et Machine Learning pour l’analyse de grandes quantités de données pour dégager des tendances, optimiser les processus, et même prédire les tendances futures.