Les donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 captur\u00e9es sous diverses formes et constituent un \u00e9l\u00e9ment essentiel des processus depuis des si\u00e8cles \u2013 des simples marqueurs et notes de comptage aux feuilles de calcul complexes et au stockage cloud. Aujourd'hui, la quantit\u00e9 et le volume de donn\u00e9es complexes, ou big data, cr\u00e9\u00e9es et stock\u00e9es sont stup\u00e9fiants, avec environ 2,5 milliards de gigaoctets g\u00e9n\u00e9r\u00e9s chaque jour.<\/p>\n
Dans le secteur manufacturier, la quantit\u00e9 de donn\u00e9es cr\u00e9\u00e9es et distribu\u00e9es augmente rapidement gr\u00e2ce \u00e0 des technologies plus intelligentes et interconnect\u00e9es comme l\u2019intelligence artificielle (IA), l\u2019apprentissage automatique (ML) et les appareils de l\u2019Internet des objets (IoT) d\u00e9sormais int\u00e9gr\u00e9s aux syst\u00e8mes op\u00e9rationnels.<\/p>\n
Toutefois, sans une ma\u00eetrise approfondie de l\u2019utilisation et de l\u2019analyse des m\u00e9gadonn\u00e9es, les donn\u00e9es seront r\u00e9duites \u00e0 de simples chiffres.<\/p>\n
Entre l\u2019utilisation de ces technologies de fabrication intelligente et la gestion des ensembles de donn\u00e9es traditionnels, les fabricants disposent de plus de points de donn\u00e9es sur le atelier<\/a> Plus que jamais. Pour elles, optimiser le retour sur investissement technologique passe par la mise en place de mod\u00e8les analytiques sophistiqu\u00e9s, qui leur permettront de d\u00e9finir, d'\u00e9tudier et d'en tirer des conclusions concr\u00e8tes pour prendre les bonnes d\u00e9cisions et optimiser les r\u00e9sultats commerciaux. En utilisant les bons leviers d'analyse, aucune donn\u00e9e n'est oubli\u00e9e.<\/p>\n Les discussions autour de la fabrication moderne tournent souvent autour des technologies con\u00e7ues pour automatiser les processus afin de permettre des gains d'efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle \u00e0 grande \u00e9chelle. Avec l'av\u00e8nement de Industrie 4.0<\/a>, nous avons assist\u00e9 \u00e0 une augmentation de la vitesse d\u2019adoption de cette technologie, et le rythme de la transformation num\u00e9rique s\u2019est encore acc\u00e9l\u00e9r\u00e9 depuis que la pand\u00e9mie de COVID-19 a donn\u00e9 un coup d\u2019acc\u00e9l\u00e9rateur \u00e0 la num\u00e9risation.<\/p>\n De nombreuses entreprises s'efforcent d\u00e9sormais d'am\u00e9liorer leur efficacit\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 des outils et solutions intelligents. Cependant, il est essentiel de faire la distinction entre efficacit\u00e9 et intelligence.<\/p>\n Par exemple, de puissants capteurs IoT ont augment\u00e9 l\u2019efficacit\u00e9 des processus en permettant de surveiller et d\u2019enregistrer les actifs de fabrication en temps r\u00e9el, comme le suivi virtuel de l\u2019emplacement et du contenu des bacs dans les installations de production et l\u2019automatisation du r\u00e9approvisionnement des stocks \u00e0 la demande.<\/p>\n Cependant, l'utilisation d'analyses performantes permet un niveau d'intelligence sup\u00e9rieur qui facilite l'optimisation. L'analyse des donn\u00e9es permet au fabricant d'identifier les axes d'am\u00e9lioration de l'efficacit\u00e9 et de r\u00e9duction des co\u00fbts, que ce soit en r\u00e9organisant les s\u00e9quences de production, en reconfigurant le produit \u00e0 partir de pi\u00e8ces issues de ce bac ou en sugg\u00e9rant des composants plus \u00e9conomiques.<\/p>\n Gr\u00e2ce \u00e0 l'analyse des donn\u00e9es, les fabricants peuvent d\u00e9sormais se rapprocher de leurs objectifs d'am\u00e9lioration continue et d'optimisation des processus, ce qui en fait une caract\u00e9ristique essentielle des usines intelligentes. Il est donc crucial pour les entreprises manufacturi\u00e8res d'exploiter efficacement les donn\u00e9es, ajoutant ainsi une couche d'intelligence suppl\u00e9mentaire \u00e0 leurs op\u00e9rations pour les aider \u00e0 identifier et \u00e0 combler les lacunes tout en am\u00e9liorant les processus existants. Bien que cela puisse repr\u00e9senter un d\u00e9fi pour certains, la mise en \u0153uvre de cadres et d'outils d'analyse comparative tels que le Indice de pr\u00e9paration de l'industrie intelligente (SIRI)<\/a> afin que les entreprises puissent piloter et \u00e9tendre leur transformation num\u00e9rique et am\u00e9liorer encore davantage leurs op\u00e9rations et leurs processus.<\/p>\n Le secteur manufacturier a connu son lot de changements au fil des ans, \u00e9voluant consid\u00e9rablement \u00e0 chaque nouvelle vague de disruption. La transition, passant d'investissements ponctuels dans de nouvelles technologies \u00e0 la construction d'usines intelligentes, avec un plan de transformation num\u00e9rique \u00e9labor\u00e9 d\u00e8s le d\u00e9part, est d\u00e9j\u00e0 en cours. Mais les leaders visionnaires du secteur souhaitent conna\u00eetre l'avenir et les \u00e9tapes n\u00e9cessaires pour y parvenir.<\/p>\n \u00c0 mesure que davantage de donn\u00e9es sont exploit\u00e9es et analys\u00e9es par les usines modernes du futur, ces usines commencent \u00e9galement \u00e0 apprendre \u00e0 \u00e9valuer les contextes, \u00e0 s\u2019adapter aux contraintes et \u00e0 prendre des mesures qui correspondent le plus \u00e9troitement aux r\u00e9sultats pr\u00e9d\u00e9finis par l\u2019organisation \u2013 avec peu ou pas d\u2019intervention humaine.<\/p>\n \u00c0 terme, la puissance de l'analyse des donn\u00e9es et de l'automatisation permettra d'alimenter la prochaine g\u00e9n\u00e9ration d'usines intelligentes, donnant naissance \u00e0 des \u00e9cosyst\u00e8mes de fabrication v\u00e9ritablement autonomes, aboutissement des premiers efforts de l'Industrie 4.0. Si l'Industrie 5.0 est encore loin d'\u00eatre une r\u00e9alit\u00e9, l'av\u00e8nement d'\u00e9cosyst\u00e8mes de fabrication autonomes constituerait une nette avanc\u00e9e par rapport \u00e0 l'Industrie 4.0.<\/p>\n Le r\u00f4le principal jou\u00e9 par l\u2019analyse de donn\u00e9es de pointe est appel\u00e9 \u00e0 devenir la caract\u00e9ristique d\u00e9terminante de cette nouvelle \u00e8re de fabrication o\u00f9 la production peut \u00e9quilibrer de mani\u00e8re transparente la production de masse avec la demande de personnalisation.<\/p>\n La transformation num\u00e9rique et les technologies intelligentes et interconnect\u00e9es ont permis aux fabricants d'aujourd'hui de conna\u00eetre un succ\u00e8s sans pr\u00e9c\u00e9dent. Tout au long du processus de num\u00e9risation, des machines de pointe et des syst\u00e8mes complexes, ainsi que le big data, l'IA, le ML et l'IoT, ont contribu\u00e9 \u00e0 propulser les usines de nouvelle g\u00e9n\u00e9ration et \u00e0 optimiser leurs capacit\u00e9s. Cependant, les montagnes de donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par une usine moderne seraient inutiles sans l'importante base de l'analyse de donn\u00e9es, qui permet d'interpr\u00e9ter et d'extrapoler des informations critiques exploitables.<\/p>\n Gr\u00e2ce \u00e0 l'analyse des donn\u00e9es, les usines du futur et les \u00e9cosyst\u00e8mes enti\u00e8rement autonomes peuvent devenir r\u00e9alit\u00e9 dans le cadre d'une phase avanc\u00e9e de l'Industrie 4.0. Cependant, pour atteindre cette \u00e9tape, les fabricants doivent comprendre leurs lacunes et comment les combler. Indice de pr\u00e9paration de l'industrie intelligente<\/a>Des rep\u00e8res sectoriels bien d\u00e9finis et des feuilles de route claires ouvriront la voie \u00e0 la transformation recherch\u00e9e par les fabricants.<\/p>\n Vous souhaitez \u00e9valuer votre industrie intelligente et comparer ses performances avec celles de vos concurrents\u00a0? Consultez le site https:\/\/siri.incit.org\/assessment\/request-assessment<\/a> ou contactez-nous au contact@incit.org<\/a> pour en savoir plus.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Data has been captured in various forms and has been an essential part of processes for centuries \u2013 from simple tallying markers and notes to complex spreadsheets and cloud storage. 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Des usines enti\u00e8rement automatis\u00e9es aux \u00e9cosyst\u00e8mes de fabrication autonomes<\/h2>\n
L'analyse des donn\u00e9es : l'\u00e9pine dorsale de la transformation industrielle<\/h2>\n