{"id":35631,"date":"2025-04-14T09:30:15","date_gmt":"2025-04-14T01:30:15","guid":{"rendered":"https:\/\/incit.org\/?p=35631"},"modified":"2025-04-21T14:25:49","modified_gmt":"2025-04-21T06:25:49","slug":"data-driven-or-data-delayed-how-manufacturers-can-leverage-advanced-analytics-to-unlock-data-driven-insights","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/incit.org\/fr\/thought-leadership\/data-driven-or-data-delayed-how-manufacturers-can-leverage-advanced-analytics-to-unlock-data-driven-insights\/","title":{"rendered":"Donn\u00e9es pilot\u00e9es ou donn\u00e9es diff\u00e9r\u00e9es\u00a0? Comment les fabricants peuvent exploiter l'analyse avanc\u00e9e pour obtenir des informations bas\u00e9es sur les donn\u00e9es."},"content":{"rendered":"

Nous vivons dans un monde satur\u00e9 de donn\u00e9es, et les fabricants font de leur mieux pour y faire face. Cependant, selon une \u00e9tude Forrester, 98 % des fabricants peinent \u00e0 exploiter leurs donn\u00e9es. \u00cates-vous convaincu que cela vous semble vrai\u00a0? Vous n'\u00eates pas seul\u00a0: la quantit\u00e9 de donn\u00e9es que les dirigeants doivent g\u00e9rer s'acc\u00e9l\u00e8re \u00e0 un rythme alarmant. pr\u00e8s de 50 pour cent interrog\u00e9s<\/a> Ils affirment que leurs donn\u00e9es ont doubl\u00e9 et qu'elles devraient tripler d'ici cinq ans, d'ici 2030. Mais le probl\u00e8me ne r\u00e9side pas seulement dans l'exc\u00e9dent de donn\u00e9es, mais aussi dans le manque d'analyses efficaces.<\/p>\n

Dans le secteur manufacturier, les donn\u00e9es ne sont pas seulement une ressource\u00a0: elles sont le catalyseur d'une productivit\u00e9 et d'une rentabilit\u00e9 sans pr\u00e9c\u00e9dent. McKinsey & Co. affirme le pouvoir transformateur de l'analytique dans le secteur. Auparavant, les fabricants manquaient de capacit\u00e9s informatiques, mais l'utilisation d'analytiques avanc\u00e9es leur permet d'exploiter leurs donn\u00e9es pour am\u00e9liorer leurs processus, de l'approvisionnement en mati\u00e8res premi\u00e8res \u00e0 la vente de leurs produits finis.<\/p>\n

L'analyse avanc\u00e9e aide \u00e9galement les fabricants \u00e0 r\u00e9soudre des probl\u00e8mes autrefois cach\u00e9s, tels que des goulots d'\u00e9tranglement dissimul\u00e9s ou une ligne de production non rentable, mais tout aussi important, l'analyse permet aux dirigeants de la fabrication d'exploiter des informations en temps r\u00e9el pour prendre des d\u00e9cisions fond\u00e9es sur des faits et piloter la transformation.<\/p>\n

Des analyses de mauvaise qualit\u00e9 entravent les op\u00e9rations de production, conduisent \u00e0 de mauvaises prises de d\u00e9cision et freinent l'innovation en ne relevant pas les d\u00e9fis cruciaux li\u00e9s aux donn\u00e9es. Une \u00e9tude de Deloitte met en \u00e9vidence pr\u00e8s de 70 pour cent des fabricants<\/a> identifier des probl\u00e8mes tels que la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, la contextualisation et la validation comme des obstacles majeurs \u00e0 la mise en \u0153uvre de l\u2019IA, mais des analyses robustes sont essentielles pour surmonter ces obstacles.<\/p>\n

Comprendre les principaux d\u00e9fis de l'analyse de fabrication d'aujourd'hui<\/h2>\n

La derni\u00e8re fois que l'industrie manufacturi\u00e8re a connu une telle transformation, c'\u00e9tait avec l'introduction de l'automatisation au milieu du XXe si\u00e8cle, qui a r\u00e9volutionn\u00e9 la production et l'industrie dans son ensemble. Aujourd'hui, l'analytique est \u00e0 l'avant-garde d'une nouvelle r\u00e9volution, capable de transformer des donn\u00e9es massives en informations exploitables, transformant ainsi le secteur manufacturier de bout en bout. Malheureusement, la quantit\u00e9 de donn\u00e9es dans l'industrie manufacturi\u00e8re augmente \u00e0 un rythme effr\u00e9n\u00e9, acc\u00e9l\u00e9r\u00e9 par l'IA, ce qui exacerbe un probl\u00e8me d\u00e9j\u00e0 important\u00a0: trop de donn\u00e9es, manque de temps ou, parfois, de savoir-faire pour les analyser.<\/p>\n

Un rapport du Manufacturing Leadership Council r\u00e9v\u00e8le que pr\u00e8s des trois quarts des fabricants d\u00e9pendent encore de tableurs (!!!) pour saisir manuellement leurs donn\u00e9es, tandis que 68 % les utilisent encore pour les analyser. Se pose \u00e9galement la question de la fiabilit\u00e9 des donn\u00e9es. Pour beaucoup, la r\u00e9ponse est \u00ab\u00a0non\u00a0\u00bb, seuls 251\u00a0TP4T des fabricants ayant une confiance \u00e9lev\u00e9e dans leurs donn\u00e9es. Parmi les autres d\u00e9fis li\u00e9s aux donn\u00e9es figurent les diff\u00e9rents syst\u00e8mes d'h\u00e9bergement (531\u00a0TP4T), la difficult\u00e9 d'acc\u00e8s aux donn\u00e9es (281\u00a0TP4T) et le manque de comp\u00e9tences pour les analyser efficacement (281\u00a0TP4T).<\/p>\n

Ces d\u00e9fis ne sont pas pr\u00e8s de dispara\u00eetre et soulignent le besoin crucial des fabricants en mati\u00e8re d'analyse avanc\u00e9e. Des outils d'analyse performants peuvent fonctionner \u00e0 des vitesses in\u00e9gal\u00e9es par les tableurs et les humains, permettant ainsi aux fabricants de rationaliser l'int\u00e9gration des donn\u00e9es et d'en garantir la qualit\u00e9. Forbes souligne que les donn\u00e9es devraient \u00eatre le fondement de l'avenir de la fabrication. Des donn\u00e9es pertinentes, combin\u00e9es \u00e0 des analyses sophistiqu\u00e9es, permettent aux fabricants et aux diff\u00e9rentes parties prenantes de prendre des d\u00e9cisions plus \u00e9clair\u00e9es, garantissant ainsi la p\u00e9rennit\u00e9 de leur activit\u00e9, tout en saisissant les opportunit\u00e9s et en minimisant les faiblesses.<\/p>\n

Pourquoi les strat\u00e9gies bas\u00e9es sur l'analyse sont essentielles au succ\u00e8s \u2013 vos 5 \u00e9l\u00e9ments essentiels<\/h2>\n

L'analyse avanc\u00e9e peut pr\u00e9senter \u00e0 la fois des d\u00e9fis et des opportunit\u00e9s, mais ses b\u00e9n\u00e9fices sont bien plus importants lorsque les dirigeants parviennent \u00e0 op\u00e9rer une v\u00e9ritable transformation dans des domaines op\u00e9rationnels essentiels, auparavant inimaginables. Cela inclut l'am\u00e9lioration de la qualit\u00e9, des performances et du rendement, la r\u00e9duction des co\u00fbts et l'optimisation des cha\u00eenes d'approvisionnement. Voici comment les dirigeants peuvent exploiter ces strat\u00e9gies pour relever les d\u00e9fis li\u00e9s aux donn\u00e9es\u00a0:<\/p>\n

1. Abandonnez les feuilles de calcul et adoptez une approche unifi\u00e9e, bas\u00e9e sur l\u2019analyse\u00a0:<\/h3>\n

Les feuilles de calcul obsol\u00e8tes ne suffisent plus \u00e0 r\u00e9pondre aux exigences de l'industrie moderne. L'analytique est particuli\u00e8rement performante lorsqu'une approche unifi\u00e9e des donn\u00e9es est adopt\u00e9e. Gartner estime que les fabricants doivent disposer d'un \u00ab\u00a0cadre et d'un processus orchestr\u00e9s pour d\u00e9velopper, organiser, mettre \u00e0 jour et proposer des donn\u00e9es structur\u00e9es et non structur\u00e9es\u00a0\u00bb. Mais nous allons plus loin en exigeant que chaque strat\u00e9gie soit unifi\u00e9e. L'analytique avanc\u00e9e garantit que tous les acteurs travaillent \u00e0 partir d'une source unique de donn\u00e9es, \u00e9liminant ainsi les silos et am\u00e9liorant l'ensemble des op\u00e9rations.<\/p>\n

2. Arr\u00eatez d\u2019utiliser des processus obsol\u00e8tes et investissez dans des analyses avanc\u00e9es et l\u2019IA\u00a0:<\/h3>\n

Deloitte affirme que l'acc\u00e8s \u00e0 des donn\u00e9es de qualit\u00e9 est une condition pr\u00e9alable \u00e0 l'adoption de l'IA. Les trois quarts des r\u00e9pondants affirment avoir renforc\u00e9 leurs investissements dans la gestion du cycle de vie des donn\u00e9es afin de soutenir leur strat\u00e9gie d'IA g\u00e9n\u00e9rative. Les plateformes analytiques sont \u00e9galement essentielles, car elles permettent d'exploiter les analyses pr\u00e9dictives et prescriptives pour identifier des tendances, optimiser les processus et anticiper les d\u00e9fis futurs, permettant ainsi une prise de d\u00e9cision fond\u00e9e sur les donn\u00e9es.<\/p>\n

3. Corrigez la m\u00e9fiance envers les donn\u00e9es, utilisez l\u2019analyse pour garantir la qualit\u00e9 et la gouvernance des donn\u00e9es :<\/h3>\n

Les recherches de Gartner indiquent que les fabricants doivent s\u2019assurer de cr\u00e9er une solution \u00e9volutive et processus d'\u00e9change de donn\u00e9es ax\u00e9 sur la valeur<\/a> Pour exploiter pleinement les donn\u00e9es informatiques et m\u00e9tiers afin de prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es. \u00ab En appliquant les principes de gouvernance des donn\u00e9es et de l'analytique, les DSI peuvent garantir la qualit\u00e9 des donn\u00e9es n\u00e9cessaire \u00e0 l'\u00e9change de donn\u00e9es au sein d'\u00e9cosyst\u00e8mes complexes. \u00bb<\/p>\n

4. Mettez fin au chaos cloisonn\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 une visibilit\u00e9 bas\u00e9e sur l'analyse :<\/h3>\n

La fragmentation des donn\u00e9es en silos peut, par exemple, affecter le contr\u00f4le qualit\u00e9, ce qui complique la r\u00e9alisation d'analyses approfondies et complique l'identification des causes profondes des d\u00e9fauts et des inefficacit\u00e9s. Des retards dans la prise de d\u00e9cision peuvent \u00e9galement en \u00eatre la cons\u00e9quence ind\u00e9sirable. L'analyse avanc\u00e9e permet de garantir que les silos de donn\u00e9es n'affectent plus l'efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle, en transformant des informations disparates en informations coh\u00e9rentes pour garantir des produits de meilleure qualit\u00e9, des processus rationalis\u00e9s et une prise de d\u00e9cision plus rapide et plus \u00e9clair\u00e9e.<\/p>\n

5. Moins de r\u00e9flexion, plus d\u2019automatisation et de surveillance en temps r\u00e9el :<\/h3>\n

Des capteurs avanc\u00e9s, des outils de surveillance des machines et des syst\u00e8mes de reporting automatis\u00e9s permettent aux fabricants de capturer et d'analyser les donn\u00e9es en temps r\u00e9el. L'analytique transforme ces donn\u00e9es en informations exploitables qui optimisent les processus et pr\u00e9viennent les probl\u00e8mes avant qu'ils ne surviennent. Cette combinaison de donn\u00e9es en temps r\u00e9el et d'analytiques permet aux fabricants d'am\u00e9liorer leur efficacit\u00e9, de r\u00e9duire les temps d'arr\u00eat et de r\u00e9soudre rapidement les probl\u00e8mes.<\/p>\n

De la strat\u00e9gie \u00e0 la r\u00e9alit\u00e9 : comment un client a d\u00e9bloqu\u00e9 des millions gr\u00e2ce \u00e0 des analyses avanc\u00e9es<\/h2>\n

Dans un monde o\u00f9 les donn\u00e9es sont omnipr\u00e9sentes, l'analytique peut avoir des effets transformateurs, transformant les strat\u00e9gies de donn\u00e9es en r\u00e9sultats concrets. Selon Deloitte, Daimler Trucks Asia s'est associ\u00e9 \u00e0 l'entreprise pour mettre en \u0153uvre une plateforme de d\u00e9tection proactive analysant les donn\u00e9es structur\u00e9es et non structur\u00e9es, permettant ainsi de pr\u00e9dire et de prioriser les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 13 mois plus t\u00f4t. En deux ans, cette approche analytique a permis au client de sauver sa vie. $8 millions<\/a> dans les co\u00fbts de garantie, en soulignant \u00e0 quel point l'analyse peut \u00eatre puissante, en garantissant que les dirigeants de la fabrication d\u00e9couvrent des informations auparavant cach\u00e9es, r\u00e9solvent les d\u00e9fis de mani\u00e8re proactive et lib\u00e8rent une valeur commerciale mesurable.<\/p>\n

Agissez maintenant ou prenez du retard : pourquoi adopter un \u00e9tat d'esprit ax\u00e9 sur l'analyse est essentiel<\/h2>\n

Face \u00e0 l'afflux alarmant de donn\u00e9es, les leaders du secteur industriel se trouvent \u00e0 un tournant d\u00e9cisif. Ils doivent non seulement relever les d\u00e9fis, mais aussi saisir cette opportunit\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 la puissance de l'analytique. La marge de man\u0153uvre se r\u00e9duit, ce qui signifie que les dirigeants doivent agir d\u00e8s maintenant pour exploiter le potentiel de leurs donn\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 l'analytique avanc\u00e9e et rester comp\u00e9titifs. En mettant en \u0153uvre l'analytique avanc\u00e9e, les dirigeants peuvent obtenir des informations pr\u00e9cieuses pour acc\u00e9l\u00e9rer la prise de d\u00e9cision, orienter les investissements strat\u00e9giques, fa\u00e7onner les politiques et optimiser l'adoption de technologies innovantes.<\/p>\n

Apr\u00e8s avoir collabor\u00e9 avec un expert en fabrication intelligente comme INCIT, les leaders du secteur manufacturier peuvent utiliser des solutions d'analyse comme XIRI-Analytics apr\u00e8s une \u00e9valuation de maturit\u00e9 num\u00e9rique ou ESG r\u00e9alis\u00e9e par le Smart Industry Readiness Index (SIRI) ou le Consumer Sustainability Industry Readiness Index (COSIRI). L'objectif est de d\u00e9couvrir de nouvelles perspectives bas\u00e9es sur les donn\u00e9es, permettant ainsi aux entreprises manufacturi\u00e8res d'ouvrir la voie \u00e0 une am\u00e9lioration continue. XIRI-Analytics permet aux fabricants de prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es par les donn\u00e9es, d'effectuer des analyses comparatives mondiales, de profiler les co\u00fbts et d'\u00e9tablir des profils de GES pour am\u00e9liorer leur efficacit\u00e9, leur comp\u00e9titivit\u00e9 et leur durabilit\u00e9.<\/p>\n

La plateforme g\u00e9n\u00e9rera et agr\u00e9gera des donn\u00e9es pertinentes pour une analyse approfondie, devenant ainsi un outil transformateur offrant des avantages consid\u00e9rables aux entreprises et \u00e0 diverses parties prenantes, notamment les gouvernements, les d\u00e9cideurs politiques, les entreprises priv\u00e9es, les institutions financi\u00e8res et les soci\u00e9t\u00e9s de capital-investissement. Pour en savoir plus, consultez le site Site Web de l'INCIT<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Nous vivons dans un monde satur\u00e9 de donn\u00e9es, et les fabricants font de leur mieux pour s'y adapter. Cependant, selon une \u00e9tude Forrester, 98 % des fabricants peinent \u00e0 exploiter leurs donn\u00e9es. \u00cates-vous convaincu que cela correspond \u00e0 votre exp\u00e9rience\u00a0? Vous n'\u00eates pas seul\u00a0: la quantit\u00e9 de donn\u00e9es que les dirigeants doivent g\u00e9rer [\u2026]<\/p>","protected":false},"author":3,"featured_media":35632,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[17],"tags":[],"class_list":["post-35631","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-thought-leadership"],"acf":{"topic":"data analytics"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/incit.org\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35631","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/incit.org\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/incit.org\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=35631"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/incit.org\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35631\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":35634,"href":"https:\/\/incit.org\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35631\/revisions\/35634"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/35632"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/incit.org\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=35631"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=35631"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=35631"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}