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La donnée comme avantage concurrentiel dans la production industrielle

Par Christophe Lambert, Directeur Technique Grands Comptes EMEA, Cohesity

Publication: 16 juin

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Dans l’univers de la production industrielle, défragmenter les données situées dans de trop nombreux silos peut dégager une valeur colossale...
 

Les usines et les entreprises de production industrielles, même les plus modernes, se retrouvent rapidement confrontées aux défis que génère la fragmentation des données. Qui plus est, beaucoup d’entre elles n’en sont même pas conscientes. Leur métier est de concevoir, fabriquer ou perfectionner des produits, et les problèmes associés à ces tâches sont essentiellement matériels, ou du moins ils semblent l’être. Les données numériques sont impliquées, mais sont souvent considérées comme une question secondaire.

Les start-ups du secteur de l’industrie peuvent sembler mieux positionnées pour gérer ce problème, mais cela suppose encore une fois qu’elles en soient conscientes. Pour celles qui le sont, un monde d’avancées technologiques s’ouvre en termes de fabrication. Par exemple, elles peuvent passer d’une conception assistée par ordinateur à son impression 3D pour une fabrication à la demande. Elles peuvent également utiliser les outils de conception les plus récents ainsi que des services clouds pour mener à bien une grande partie de leur activité de gestion au quotidien.

L’un des problèmes que pose d’ailleurs la gestion des activités récurrentes est que l’entreprise peut aisément s’installer dans des cycles classiques de 5 jours par semaine et 8 heures par jour en termes de gestion des données générées. Leur tâche principale se résume alors à s’assurer que les bonnes quantités de matières premières et de pièces détachées sont disponibles auprès des fournisseurs au moment où elles en ont besoin. Leur mission consiste alors à savoir ce qui doit être produit, en quelle quantité, où le livrer et quand. En parallèle elles doivent gérer les flux d’argent : quels clients ont payé et lesquels non, quels fournisseurs doivent être payés et, le cas échéant, lesquels ont une certaine tolérance.

Ce travail quotidien les détourne d’un aspect crucial dans l’économie moderne : que peuvent-elle apprendre de toutes les données générées, à court et à long terme. Il y a, presque toujours, beaucoup à apprendre - et beaucoup à gagner - à pouvoir examiner les données historiques d’un appareil de production. Le seul obstacle, non négligeable, est souvent alors de les trouver et de savoir quelles parties sont valides et lesquelles sont en quelque sorte corrompues. En traitant des données fragmentées dans différents silos, le risque est grand de produire des conclusions non valides. Les données peuvent être mal utilisées et mal comprises, car différentes versions de ces données peuvent être stockées dans différents espaces générés par des applications différentes.

Ce problème est généralement bien pire pour les entreprises de production industrielle bien établies, pour les raisons évidentes : elles ont beaucoup plus de données historiques à traiter, et une grande partie se trouve dans des silos générés par des applications héritées qui ne sont pas utilisées fréquemment, ou parfois même plus du tout. Les données peuvent être difficiles à localiser, ou seulement disponibles dans des formats qui ne sont compatibles avec aucune des applications actuellement sous licence. Pourtant, les informations détenues peuvent être d’une valeur immense à l’échelle de toute l’entreprise, en particulier lorsque les leçons du passé peuvent éviter à une nouvelle équipe de direction de commettre les mêmes erreurs.

Trouver des moyens de défragmenter les données est une capacité vitale pour toutes les entreprises de production industrielle, notamment parce que le volume de données qu’elles collectent ne cesse de croître. Il faut dès à présent, alors que la pression concurrentielle s’intensifie, mettre à jour et exploiter la valeur qu’elles renferment.

La première étape consiste à trouver ces données. Certaines estimations suggèrent que jusqu’à 80 % de ces données sont effectivement peu ou pas visibles dans des applications qui ne sont pas en première ligne. Une grande partie de ces données est conservée dans ce que l’on appelle le stockage secondaire - des sauvegardes de données de production historiques, archivées pour être conservées sur le long terme. C’est là que réside l’un des problèmes critiques des entreprises, dans la mesure où le fait même de qualifier ces données de "secondaires" revient à nier le fait que, de nos jours, toutes les données peuvent jouer un rôle commercial.

Pour ne citer qu’un exemple, les données conservées dans les archives de test et de développement peuvent montrer que les premières tentatives d’un nouveau processus de fabrication ont échoué, et pour quelles raisons. La combinaison de ces données avec des informations nouvelles sur de nouveaux matériaux, outils ou techniques de traitement peuvent par exemple démontrer que ce même processus de fabrication serait désormais rentable.

Pour le découvrir, il faut pouvoir localiser et consulter ces données, puis les analyser en conjonction avec des données provenant d’autres sources - tant au sein de l’entreprise que d’autres sources externes - afin de détecter toute nouvelle opportunité. Le facteur le plus critique est peut-être de pouvoir mettre à disposition ces données pour toute l’entreprise. La clé, par conséquent, est la capacité de localiser et d’accéder à des données qui sont maintenant réparties dans une gamme de services de stockage différents - stockage physique sur site, cloud et même les archives sur bande.

Une fois les données localisées, l’étape d’extraction de valeur peut commencer. Pour ce faire, les sociétés industrielles doivent disposer des bons outils de gestion et d’analyse des données. Il existe aujourd’hui des outils qui fonctionnent aussi bien dans les environnements de stockage sur site, que dans le cloud.

L’utilisation de ces outils permet de regrouper les fonctions de localisation, de sécurisation, de gestion et d’analyse des données dans un seul environnement, plutôt que de laisser les entreprises créer un autre silo de "données envoyées pour analyse".

Que les entreprises soient petites, grandes, récentes ou bien établies, le fait de pouvoir rassembler et interroger toutes les informations stockées dans l’entreprise va permettre de générer de nouveaux gains d’efficacité dans la fabrication et cela pourrait très bien être l’avantage concurrentiel dont les entreprises ont besoin à l’heure actuelle.

http://www.cohesity.com/

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