Les données ont été capturées sous diverses formes et constituent un élément essentiel des processus depuis des siècles – des simples marqueurs et notes de comptage aux feuilles de calcul complexes et au stockage cloud. Aujourd'hui, la quantité et le volume de données complexes, ou big data, créées et stockées sont stupéfiants, avec environ 2,5 milliards de gigaoctets générés chaque jour.
Dans le secteur manufacturier, la quantité de données créées et distribuées augmente rapidement grâce à des technologies plus intelligentes et interconnectées comme l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique (ML) et les appareils de l’Internet des objets (IoT) désormais intégrés aux systèmes opérationnels.
Toutefois, sans une maîtrise approfondie de l’utilisation et de l’analyse des mégadonnées, les données seront réduites à de simples chiffres.
Entre l’utilisation de ces technologies de fabrication intelligente et la gestion des ensembles de données traditionnels, les fabricants disposent de plus de points de données sur le atelier Plus que jamais. Pour elles, optimiser le retour sur investissement technologique passe par la mise en place de modèles analytiques sophistiqués, qui leur permettront de définir, d'étudier et d'en tirer des conclusions concrètes pour prendre les bonnes décisions et optimiser les résultats commerciaux. En utilisant les bons leviers d'analyse, aucune donnée n'est oubliée.
Si l’automatisation est une question d’efficacité, alors l’analyse est une question d’intelligence
Les discussions autour de la fabrication moderne tournent souvent autour des technologies conçues pour automatiser les processus afin de permettre des gains d'efficacité opérationnelle à grande échelle. Avec l'avènement de Industrie 4.0, nous avons assisté à une augmentation de la vitesse d’adoption de cette technologie, et le rythme de la transformation numérique s’est encore accéléré depuis que la pandémie de COVID-19 a donné un coup d’accélérateur à la numérisation.
De nombreuses entreprises s'efforcent désormais d'améliorer leur efficacité grâce à des outils et solutions intelligents. Cependant, il est essentiel de faire la distinction entre efficacité et intelligence.
Par exemple, de puissants capteurs IoT ont augmenté l’efficacité des processus en permettant de surveiller et d’enregistrer les actifs de fabrication en temps réel, comme le suivi virtuel de l’emplacement et du contenu des bacs dans les installations de production et l’automatisation du réapprovisionnement des stocks à la demande.
Cependant, l'utilisation d'analyses performantes permet un niveau d'intelligence supérieur qui facilite l'optimisation. L'analyse des données permet au fabricant d'identifier les axes d'amélioration de l'efficacité et de réduction des coûts, que ce soit en réorganisant les séquences de production, en reconfigurant le produit à partir de pièces issues de ce bac ou en suggérant des composants plus économiques.
Grâce à l'analyse des données, les fabricants peuvent désormais se rapprocher de leurs objectifs d'amélioration continue et d'optimisation des processus, ce qui en fait une caractéristique essentielle des usines intelligentes. Il est donc crucial pour les entreprises manufacturières d'exploiter efficacement les données, ajoutant ainsi une couche d'intelligence supplémentaire à leurs opérations pour les aider à identifier et à combler les lacunes tout en améliorant les processus existants. Bien que cela puisse représenter un défi pour certains, la mise en œuvre de cadres et d'outils d'analyse comparative tels que le Indice de préparation de l'industrie intelligente (SIRI) afin que les entreprises puissent piloter et étendre leur transformation numérique et améliorer encore davantage leurs opérations et leurs processus.
Des usines entièrement automatisées aux écosystèmes de fabrication autonomes
Le secteur manufacturier a connu son lot de changements au fil des ans, évoluant considérablement à chaque nouvelle vague de disruption. La transition, passant d'investissements ponctuels dans de nouvelles technologies à la construction d'usines intelligentes, avec un plan de transformation numérique élaboré dès le départ, est déjà en cours. Mais les leaders visionnaires du secteur souhaitent connaître l'avenir et les étapes nécessaires pour y parvenir.
À mesure que davantage de données sont exploitées et analysées par les usines modernes du futur, ces usines commencent également à apprendre à évaluer les contextes, à s’adapter aux contraintes et à prendre des mesures qui correspondent le plus étroitement aux résultats prédéfinis par l’organisation – avec peu ou pas d’intervention humaine.
À terme, la puissance de l'analyse des données et de l'automatisation permettra d'alimenter la prochaine génération d'usines intelligentes, donnant naissance à des écosystèmes de fabrication véritablement autonomes, aboutissement des premiers efforts de l'Industrie 4.0. Si l'Industrie 5.0 est encore loin d'être une réalité, l'avènement d'écosystèmes de fabrication autonomes constituerait une nette avancée par rapport à l'Industrie 4.0.
Le rôle principal joué par l’analyse de données de pointe est appelé à devenir la caractéristique déterminante de cette nouvelle ère de fabrication où la production peut équilibrer de manière transparente la production de masse avec la demande de personnalisation.
L'analyse des données : l'épine dorsale de la transformation industrielle
La transformation numérique et les technologies intelligentes et interconnectées ont permis aux fabricants d'aujourd'hui de connaître un succès sans précédent. Tout au long du processus de numérisation, des machines de pointe et des systèmes complexes, ainsi que le big data, l'IA, le ML et l'IoT, ont contribué à propulser les usines de nouvelle génération et à optimiser leurs capacités. Cependant, les montagnes de données générées par une usine moderne seraient inutiles sans l'importante base de l'analyse de données, qui permet d'interpréter et d'extrapoler des informations critiques exploitables.
Grâce à l'analyse des données, les usines du futur et les écosystèmes entièrement autonomes peuvent devenir réalité dans le cadre d'une phase avancée de l'Industrie 4.0. Cependant, pour atteindre cette étape, les fabricants doivent comprendre leurs lacunes et comment les combler. Indice de préparation de l'industrie intelligenteDes repères sectoriels bien définis et des feuilles de route claires ouvriront la voie à la transformation recherchée par les fabricants.
Vous souhaitez évaluer votre industrie intelligente et comparer ses performances avec celles de vos concurrents ? Consultez le site https://siri.incit.org/assessment/request-assessment ou contactez-nous au contact@incit.org pour en savoir plus.
