Tout bien considéré, le boom actuel des données et des solutions pour les analyser, dans l’industrie manufacturière contemporaine, est dû à cinq technologies qui évoluent rapidement. Toutes favorisent la création instantanée, la transmission rapide et un traitement analytique diligent des données digitales dans le secteur industriel.

En premier, la puissance de traitement à distance du cloud offre aux entreprises des capacités d’évolutivité, de flexibilité et de réactivité sans précédent de leurs processus, basés sur les données digitales.

En deuxième, l’apparition des surpuissants logiciels d’analyse avancés et la vitesse de circulation des données permettent d’avoir de larges visions en terme réel, grâce au filtrage de volumes massifs de données opérationnelles.

En troisième, les réseaux autorégulés de capteurs et connecteurs, dédiés au contrôle machine, sont de plus en plus sophistiqués, se multiplient et accroissent sans cesse le flux de données.

En quatrième, la tendance au « tout connecté » suscite de nouveaux modes d’interaction automatisée et humaine – par exemple entre clients ou membres du personnel.

Enfin, en cinquième, les données des réseaux sociaux favorisent le marketing en temps réel et font émerger de nouvelles manières de collaborer à l’intérieur des organisations et au-delà.

Penchons-nous brièvement sur des cas d’application concrets qui nous monteront que les entreprises industrielles n’ont désormais plus d’autre choix que d’avoir une stratégie d’analyse de données.

Lentement mais sûrement, les produits fabriqués industriellement se dotent d’un grand nombre de technologies de collecte de données. Les avions et les locomotives modernes, par exemple, contiennent des milliers de capteurs. Ceux-ci fournissent aux constructeurs et aux utilisateurs de vastes matrices de données, indiquant les actions à entreprendre ou les améliorations à apporter aux modèles ou aux services.

Il existe même à ce stade – Uber et Airbnb en sont d’excellents exemples – un bon nombre d’entreprises dont la valeur provient exclusivement de données digitales plutôt que de l’exploitation d’actifs physiques. Elles sont implantées dans des secteurs qui semblaient naguère à l’abri de toute disruption en raison de leur supposée nature physique. Personne n’aurait pu imaginer gérer la plus grande affaire hôtelière au monde sans posséder un seul hôtel ou la plus importante compagnie de taxis sans posséder un seul véhicule.

Il y a toutes les raisons de croire que des entreprises spécialisées dans l’analyse de données pourraient également jouer un rôle disrupteur dans l’univers industriel sans posséder de produits ni d’actifs physiques.

Imaginez, par exemple, que vous êtes un constructeur de pompes industrielles, utilisées dans des secteurs comme l’énergie ou les mines. Si une start-up innovante installe sur vos pompes en service des capteurs et des logiciels d’analyse de données, elle sera en mesure de collecter des données qui auraient pu être les vôtres, puis de proposer à vos clients des services reposant sur ces données.

Laisser des tiers commercialiser ses données est un risque énorme pour tous les constructeurs d’équipements, dont la valeur des produits se dégraderait alors significativement. Ainsi, l’obsession des industriels, comme des start-ups, doit être de conquérir ou de conserver par tous les moyens le contact avec le client final. Lui seul vous garantit la souveraineté sur vos précieuses données. Par conséquent, vous devez commencer sans attendre à travailler sur vos stratégies de données – afin d’en conserver la maîtrise.

 

Les avantages créés par une stratégie d’analyse de données

Pour affiner un peu le choix, nous pouvons identifier cinq grands avantages en termes de création de valeur à l’analyse de données dans le secteur industriel.

 

Optimiser l’expérience client

Condenser les données transmises par des produits connectés et en tirer des principes d’action entraîne une création de valeur instantanée pour les entreprises, y compris les entreprises industrielles, leurs clients et les clients de leurs clients. Par exemple, l’expérience automobiliste est renouvelée, modifiée et considérablement améliorée si les logiciels embarqués sont automatiquement mis à jour par le constructeur à partir des données transmises. Savoir « ce qu’il y a maintenant » et « ce qu’il y aura ensuite » est la grande force de l’analyse de données. Selon le même principe, l’expérience client est instantanément améliorée par des services liés aux cycle de vie industriel, comme ceux proposés par Schneider Electric et d’autres groupes spécialisés dans l’équipement industriel, les fermes éoliennes ou les produits de construction. Le profilage de la clientèle à partir de données dans le but d’offrir des services personnalisés est en plein essor dans le secteur industriel.

 

Optimiser les performances du produit

Un produit connecté et intelligent peut offrir davantage de valeur qu’un objet brut. Grâce aux compteurs intelligents et aux données collectées, les compagnies d’électricité améliorent la gestion de leur réseau et de l’énergie. La gestion de la qualité et de la garantie peut être optimisée par le biais de logiciels SAV et d’applications d’intelligence artificielle, utilisant les données des produits connectés et de leurs composants. Dans les machines industrielles, les composants connectés permettent d’identifier avec précision les pièces qui auront le plus besoin d’être inspectées, entretenues ou remplacées.

 

Optimiser l’efficience de la main-d’œuvre

Les analyses de données peuvent évidemment aider à la gestion du personnel dans les secteurs industriels. Les travailleurs pétroliers seront sécurisés par la surveillance de leurs balises portables. Dans un même souci de protection du personnel, les compagnies de distribution d’eau peuvent utiliser des capacités d’analyse prédictive pour anticiper les ruptures de canalisation. Analyser les données de localisation des travailleurs permet non seulement d’améliorer leur sécurité, mais aussi de réduire la durée des immobilisations en optimisant les interventions complexes sur le terrain.

 

Optimiser l’efficience opérationnelle

Utiliser des outils élaborés pour analyser des données industrielles brutes peut faciliter grandement l’optimisation de l’efficience opérationnelle globale. Il est possible de parvenir à des consommations minimales d’eau, d’électricité et de matières premières en affinant les réglages grâce aux analyses de données. Par ailleurs, les flottes de transport à l’intérieur et à l’extérieur des usines peuvent être plus productives et bénéficier des plannings de maintenance plus prédictifs. Mais ce n’est pas tout. Avec l’analyse de données, les cycles de maintenance des outils de production, les portefeuilles produits et les coûts de garantie peuvent être optimisés.

 

Optimiser le portefeuille de nouveaux produits et services

Les analyses de données sont le socle de propositions commerciales entièrement nouvelles. Dans le secteur industriel, les informations fournies par les données sont utilisées pour créer nombre de services autour des produits et de la gestion des opérations, ainsi que de nouvelles approches marketing et de commercialisation des données. Certaines entreprises utilisent également les données collectées comme éléments de base de nouveaux services de maintenance.

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