Pourquoi l’Industrie 4.0 a besoin d’une approche analytique basée sur une plate-forme

Si l’« Industrie 4.0 » est devenue un passage incontournable pour les fabricants, il n’est pas tout à fait certain que ses implications soient bien comprises par le plus grand nombre. L’approche repose sur le postulat selon lequel les clients hyperconnectés exigent plus qu’une bonne qualité. Ils attendent que le fabricant se comporte à la fois comme un détaillant et un fournisseur de services.

Dans le cadre de l’expérience client offerte par tout fabricant, un engagement prédictif en temps réel est aujourd’hui davantage un passage obligé qu’un « petit plus » bien utile. Les clients exigent un service plus personnalisé. Ce qui a une forte incidence sur la plate-forme analytique, les fonctionnalités et l’approche de service adoptées par les fabricants.

 

 * * * * * * * * * * * * * * *

Tirer des enseignements d’un plus grand nombre de sources de données est désormais à portée de main, à condition que l’architecture appropriée ait été déployée. SAS mène une étude d’envergure mondiale pour comprendre quelles évolutions de la plate-forme analytique permettraient de supporter une stratégie analytique couvrant l’ensemble de l’entreprise. Serez-vous de la partie ?

 * * * * * * * * * * * * * * *

 

Comprendre les exigences

 

Tout d’abord, les fabricants doivent être en mesure d’intégrer des données provenant d’un maximum de sources. Ceci ne doit pas être négligé, compte tenu du volume de données impliqué. La masse de données générée par l’Internet des objets (IoT) est telle qu’on peut la comparer à un tsunami. Différents types de données coexistent – depuis les données saisies et les données d’usage, jusqu’aux données en streaming – et cette complexité ne fera qu’augmenter. Le contrôle des versions et les API, pour ne mentionner que ces deux aspects, sont susceptibles de mettre les structures informatiques des entreprises à rude épreuve, en particulier dans le secteur de la fabrication. La rapidité d’utilisation est également importante : les clients s’attendent à ce que les entreprises leurs apportent des réponses rapides.

 

Par ailleurs, les fabricants doivent être en mesure de comprendre les signaux provenant des équipements afin, notamment, d’identifier des modèles à mesure que les événements surviennent. Les réponses requises peuvent être extrêmement simples, comme par exemple une alerte, ou alors beaucoup plus complexes et/ou automatisées. Cela signifie que le système doit être capable d’exécuter rapidement des modèles complexes.

 

Répondre aux besoins fondamentaux

 

Il convient cependant de répondre à certaines problématiques d’importance. D’abord et avant tout, les fabricants ont besoin d’une plateforme analytique. Sans elle, rien n’est possible. Reste à savoir si les fabricants envisagent réellement de mettre en place une plate-forme ou de conserver un système reposant sur des outils et fonctionnalités existants. Une plateforme apparaît essentielle à long terme, même si, à court terme, les outils s’avèrent suffisants.

 

« Une plateforme apparaît essentielle à long terme, même si, à court terme, les outils s’avèrent suffisants. »

 

L’utilisation d’une plate-forme traduit également la prise de conscience des fabricants de la nécessité de mettre en œuvre une approche analytique. Ce changement d’état d’esprit a son importance lorsqu’il s’agit de tirer parti des opportunités qui se présentent. L’ouverture de la plate-forme à tous les collaborateurs de l’entreprise, plutôt qu’aux seuls analystes ou data scientists confirmés – c’est à dire la démocratisation des outils analytiques – aura pour effet d’augmenter le retour sur investissement de l’analytique. Après tout, les data scientists sont rares, ce qui n’est pas le cas d’autres types d’employés. Il semble difficile d’enraciner une culture de la donnée sans démocratiser l’accès aux données et aux analyses.

 

Cependant, d’autres problèmes fondamentaux doivent être résolus. Par exemple, les consommateurs ne souhaitent pas tous bénéficier d’une réponse personnalisée, et certains trouvent même cette tendance « effrayante ». Les fabricants doivent comprendre cette réaction et la respecter au même titre que toute autre préférence. Pour réussir sur ce marché, il est fondamental de garantir la confidentialité et la protection des données. Dans le cas contraire, le marché est exposé dans son ensemble, notamment parce que les gouvernements pourraient intervenir par le biais des réglementations, telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) en Europe.

 

Les fabricants doivent également s’intéresser à la question du stockage et de l’utilisation des données. Analyser des données en streaming à proximité de la source permet d’économiser de la capacité de stockage et de la bande passante, car ces données ne nécessitent pas un stockage à long terme. Cependant, la vraie question est de savoir si l’analyse en temps réel est toujours pertinente, ou si le nettoyage des données en vue d’une utilisation ultérieure peut réellement aboutir à des conclusions plus précises dans différents domaines. Il se peut que le stockage soit essentiel, au moins pendant un certain temps, pour créer de la valeur ultérieurement.

 

 

Il semble difficile d’enraciner une culture de la donnée sans démocratiser l’accès aux #données et aux #analyses. #AnalyticsPlatform (cliquez pour tweeter)

 

Profiter du potentiel

 

Une fois mise en œuvre, une plate-forme d’analyse adaptée peut permettre bien plus qu’une simple amélioration de l’expérience client, aussi importante soit-elle. Par exemple, l’engagement et l’analyse en temps réel offrent un énorme potentiel de prévention des failles de sécurité. Il s’agit d’un changement majeur par rapport aux approches antérieures qui consistaient soit à mettre en place des barrières visant à empêcher tout accès frauduleux, soit à gérer des résultats à l’issue de l’événement. En réalité, peut-être ne devrions-nous pas faire de distinction entre la cybersécurité et l’expérience client, car la sécurité figure en tête des préoccupations des consommateurs. Consciente de cette demande, l’entreprise peut prendre des mesures visant à empêcher les accès non autorisés et en faire un argument de vente majeur.

 

Les données en streaming peuvent également permettre aux fabricants de contrôler l’état des moyens de production, tout au long de leur cycle de vie. Les données issues de ce processus peuvent être exploitées afin d’améliorer la fabrication, mais elles sont également essentielles pour l’assurance qualité et même la maintenance prédictive. Elles permettent enfin de mieux comprendre les attentes du client.

 

Il ne fait aucun doute que l’engagement prédictif en temps réel est déjà en train de modifier les attentes des entreprises du secteur de la fabrication et de leurs clients dans le monde entier. La vraie question est de savoir comment tirer le meilleur parti des opportunités et générer une valeur ajoutée optimale à partir d’investissements dans des plateformes d’analyse adaptées et démocratisées.

 

 * * * * * * * * * * * * * * *

Samuel Blanquet : Responsable avant-vente spécialisé dans le secteur de la production, Samuel a rejoint SAS en juin 2016, après avoir successivement travaillé dans le domaine de la gestion du cycle de vie des produits, de la gestion de la relation client et de l’avant-vente. Il s’efforce d’aider ses clients à comprendre les problématiques métiers auxquels ils sont confrontés, notamment celles liées à la gestion du cycle de vie des produits, et à leur proposer des solutions adaptées leur permettant de les résoudre. Son travail dans le domaine du développement stratégique vise à créer de la valeur pour ses clients, notamment en étudiant la manière d’utiliser l’analytique pour aider les fabricants à tirer parti des données issues d’équipements connectés et de capteurs afin d’améliorer leur productivité.

 * * * * * * * * * * * * * * *

 

En complément :

La maintenance prédictive, première application de l’analytique IoT,

Les promesses de l’Industrie 4.0.