Alors que l’industrie manufacturière continue d’adopter des solutions numériques, les plateformes de données basées sur le cloud changent la donne en matière de gestion des données manufacturières. Par le passé, les entreprises avaient du mal à gérer les grandes quantités de données générées par leurs processus de production, ce qui entraînait des inefficacités, des erreurs et des pertes d’opportunités. Heureusement pour elles, ce temps est révolu.
Avec l’essor des plateformes de données basées sur le cloud, les fabricants peuvent s’offrir un moyen efficace et rentable de gérer et de stocker de vastes quantités de données générées par divers processus. Désormais, non seulement est-il possible de les collecter à partir des dispositifs IoT et des machines sur les lignes de production, mais aussi d’acquérir des informations issues de la gestion de la chaîne d’approvisionnement, du contrôle de la qualité et même de la satisfaction du service au client final. Inutile de préciser que tout se passe en temps réel.
Les plateformes de données basées sur le cloud transforment la manière dont les fabricants collectent, analysent ou stockent les données et les utilisent. Elles leur permettent de les monétiser, de prendre les bonnes décisions et d’augmenter l’OEE (efficacité globale des équipements).
Toute cette technologie change aussi leur façon de penser et influence la prise de décision et le développement commercial. Car ces plateformes sont très souvent équipées d’outils d’analyse avancés – algorithmes d’intelligence artificielle (IA)/apprentissage machine (ML) et fonctions de visualisation des données (BI), qui permettent aux fabricants d’obtenir des informations exploitables et des capacités prédictives en temps réel.
Dans cet article, je vais approfondir la question :
- la façon dont les plateformes de données basées sur le cloud computing révolutionnent la gestion des données de fabrication,
- certains des principaux avantages des plateformes de données pour l’industrie manufacturière,
- les éléments essentiels de ces plateformes,
- et enfin, comment ils peuvent s’intégrer dans la stratégie de données de l’organisation.
Pourquoi les plateformes de données sont-elles essentielles pour l’industrie manufacturière ?
L’industrie manufacturière subit une transformation numérique importante et une stratégie de données appropriée joue un rôle crucial dans cette évolution. Dans l’environnement commercial actuel, qui évolue rapidement, les données sont la nouvelle monnaie et leur gestion efficace peut faire la différence entre le succès et l’échec.
Les plateformes de données basées sur le cloud offrent un moyen évolutif et rentable de stocker, de gérer et d’analyser les données générées par les différents processus de fabrication. Avec la complexité croissante des données, les solutions traditionnelles sur site ne sont tout simplement plus adaptées pour gérer le volume d’informations généré par les installations de fabrication modernes.
Ces plateformes offrent aux fabricants un accès en temps réel à des données critiques provenant du monde entier, ce qui leur permet de prendre rapidement des décisions éclairées et d’être agiles. En outre, les plateformes de données facilitent la collaboration entre les différents services et parties prenantes au sein d’une entreprise manufacturière. Grâce à un accès sécurisé aux données – un élément essentiel de la gouvernance des données – les équipes peuvent travailler ensemble en toute transparence et prendre des décisions fondées sur des informations partagées, ce qui se traduit par une efficacité, une productivité et une rentabilité accrues.
Comment définir une bonne stratégie en matière de données
La stratégie de données est essentiellement un plan complet qui décrit la manière dont une organisation va ingérer, conserver, gérer, analyser et utiliser les données pour atteindre ses objectifs commerciaux. En d’autres termes, elle définit une approche de la monétisation des données à l’échelle de l’entreprise.
Et devinez quel est l’objet résultant de la mise en œuvre de la stratégie de données ?
C’est une plateforme de données !
C’est pourquoi la définition d’une stratégie de données appropriée est très importante dans le processus de conception d’une plateforme de données moderne, et elle comporte plusieurs étapes clés :
- Définition de l’objectif commercial : identifier le rôle des données dans la réalisation des objectifs commerciaux d’une organisation – une étape très importante qui est souvent oubliée,
- Détermination de l’étendue des données : définir les types de données pertinentes et les sources à partir desquelles elles sont collectées,
- Définition des politiques de gouvernance des données : lignes directrices pour la gestion des données tout au long de leur cycle de vie. Cela comprend la qualité des données, la sécurité des données, la confidentialité des données et la conformité,
- Choisir la technologie : quel type de matériel/logiciel faut-il utiliser pour mettre en œuvre la plateforme de données moderne ? Ce choix a un impact crucial sur la conception et l’architecture de la plateforme de données moderne,
- Élaboration d’un plan de gestion des données : définir comment les données seront collectées, stockées, gérées ou analysées.
Des objectifs commerciaux différents
En fonction de l’objectif commercial que les entreprises manufacturières souhaitent atteindre, leur stratégie en matière de données peut différer ; la technologie sous-jacente peut donc varier.
Par exemple :
- Si l’objectif est de mettre en œuvre des analyses en temps réel afin d’améliorer le contrôle de la qualité, la plateforme de données moderne nécessitera une infrastructure robuste et évolutive capable de traiter de grandes quantités de données en temps réel.
- En revanche, si l’objectif est d’améliorer la gestion de la chaîne d’approvisionnement, la plateforme de données moderne devra être intégrée à divers systèmes informatiques et bases de données afin de fournir une vision globale de l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement.
Que sont les plateformes de données basées sur le cloud et comment fonctionnent-elles ?
Les plateformes de données offrent aux entreprises une solution puissante en établissant un référentiel centralisé qui intègre sans effort des données provenant de diverses sources et de divers systèmes informatiques. Cette intégration transparente garantit que les personnes au sein de l’organisation peuvent accéder facilement à toutes les données essentielles dans un endroit sécurisé et unifié. En rationalisant la gestion des données, ces plateformes offrent aux entreprises un moyen complet et efficace d’exploiter leurs précieuses informations.
Au cœur de ces plateformes se trouve la gouvernance des données, un élément essentiel qui protège les données de fabrication sensibles tout au long de leur cycle de vie et garantit la conformité avec les réglementations en matière de confidentialité des données. Le concept de gouvernance des données consiste à accorder un accès approprié aux données aux bonnes personnes et au bon moment. Pour y parvenir, il est essentiel d’adopter une approche structurée de la gestion des données, comprenant l’établissement de politiques et de procédures relatives aux données, l’identification des responsables et des propriétaires des données, la mise en œuvre de normes de qualité des données et le déploiement de mesures robustes de sécurité des données.
Le flux de données à travers ces plateformes commence par l’ingestion des données, qui englobent à la fois les données brutes et les données pré-agrégées. Ces données sont ensuite stockées dans un emplacement centralisé (il peut s’agir, par exemple, d’un lac de données Data Lake, d’un entrepôt de données Data Warehouse ou d’un lac de données Data Lakehouse – selon le domaine et les besoins), ce qui permet à diverses parties prenantes, telles que les responsables de la production, les analystes de données et même les algorithmes d’apprentissage automatique, d’y accéder.
Une fois les données agrégées au sein de la plateforme de données, les entreprises manufacturières peuvent exploiter et monétiser leurs données.
En accédant aux données historiques des actifs et en comprenant leur comportement, les usines peuvent améliorer leurs processus de production, optimiser la gestion de la chaîne d’approvisionnement et élaborer des stratégies efficaces d’atténuation des risques. Ce type de prise de décision fondée sur des données revêt une importance particulière dans l’industrie manufacturière, car même de petites améliorations de l’efficacité peuvent permettre de réaliser des économies substantielles et d’améliorer la compétitivité globale.
Intégration transparente avec les systèmes informatiques
Les données de fabrication pures (OT) ne suffisent souvent pas à fournir une vue d’ensemble des processus de production. L’implication de multiples systèmes informatiques, non seulement dans l’atelier mais aussi dans les différents départements des entreprises industrielles, tels que la gestion de la relation client (CRM), la planification des ressources de l’entreprise (ERP) et un large éventail de systèmes de gestion de la chaîne d’approvisionnement, ajoute à la complexité.
La technologie cloud permet une intégration transparente entre divers systèmes informatiques, ce qui simplifie l’accès aux données et leur corrélation pour les entreprises. En outre, les plateformes de données peuvent facilement s’adapter aux nouveaux systèmes au fur et à mesure de leur mise en œuvre. Cette agilité permet aux entreprises d’intégrer rapidement de nouveaux systèmes dans leurs opérations de fabrication sans perturber les flux de données existants.
En facilitant cette intégration, les silos de données sont démantelés, ce qui permet aux entreprises de mieux comprendre les interrelations entre les différents processus et de découvrir des opportunités d’optimisation. Les entreprises peuvent ainsi exploiter efficacement leurs données pour améliorer l’ensemble de leurs opérations et accroître leurs performances globales.
Plateformes de données sur site ou dans le cloud
L’un des principaux inconvénients des plateformes Big Data sur site est le facteur coût. La mise en place et la maintenance de l’infrastructure nécessaire entraînent des dépenses d’investissement initiales substantielles et des dépenses opérationnelles permanentes. Il s’agit notamment des dépenses liées au matériel, aux logiciels, à l’espace du centre de données, au refroidissement, à l’alimentation électrique et à l’assistance 24 heures sur 24 du service informatique.
L’évolutivité est une autre limite des plateformes de données traditionnelles non hébergées. Elles possèdent une capacité limitée et ne peuvent traiter qu’un certain volume de données. À mesure que les volumes de données augmentent, les entreprises doivent ajouter des serveurs ou mettre à niveau le matériel existant, ce qui peut être à la fois long et coûteux. L’augmentation ou la réduction de la capacité de la plateforme demande également beaucoup de temps.
Avec le cloud, la situation est différente : il est possible d’augmenter ou de réduire automatiquement l’ensemble de l’infrastructure juste à temps, lorsque c’est nécessaire, presque instantanément, ce qui est en même temps très rentable. Sur le plan financier, le cloud élimine également l’investissement nécessaire pour les ressources matérielles et logicielles, ainsi que pour leur maintenance.
C’est au vendeur qu’il incombe de veiller à ce que tout fonctionne – n’est-ce pas génial ?
Certes, à première vue, lorsque vous commencez à additionner les coûts d’abonnement des différents services ++cloud, cela peut sembler coûteux, mais en fin de compte, lorsque vous prenez en considération tous les coûts liés à l’approche sur site, le cloud l’emporte presque toujours.
Visualisation des données et business intelligence
Composantes essentielles de toute stratégie efficace de gestion des données, la visualisation des données et la business intelligence (BI) sont des aspects fondamentaux intégrés à la plateforme de données. Ces outils jouent un rôle essentiel dans la transformation des données brutes en informations exploitables, en particulier pour les entreprises manufacturières confrontées à la complexité de l’analyse des données de technologie opérationnelle (OT).
Les fournisseurs de cloud offrent un large éventail de fonctionnalités de visualisation des données et de veille stratégique, permettant aux fabricants d’obtenir des informations complètes sur leurs activités. Grâce à des tableaux de bord personnalisables et à des visualisations interactives, les utilisateurs peuvent analyser sans effort des données provenant de sources multiples, ce qui permet d’identifier rapidement les corrélations, les tendances et les modèles. En outre, ces outils facilitent la génération de rapports complets qui offrent une vision globale de l’ensemble de l’organisation, y compris des comparaisons de performances entre différentes usines et équipes. En tirant parti de ces visualisations et de ces capacités de BI, les entreprises manufacturières peuvent obtenir des informations précieuses qui leur permettent de prendre des décisions éclairées et d’optimiser leurs opérations.
Analyse avancée et apprentissage automatique
L’IA est désormais la plus grande tendance mondiale, et pas seulement dans le monde de l’informatique, il n’est donc pas surprenant que les fournisseurs de cloud s’empressent d’élargir leur portefeuille avec de plus en plus de capacités d’analyse de données qui peuvent aider les fabricants à analyser leurs données en temps réel et à en extraire des informations.
Dans l’industrie manufacturière, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour un large éventail d’applications. Par exemple, la maintenance prédictive est un cas d’utilisation populaire où l’IA alimentée par des données historiques d’OT est utilisée pour prédire quand l’équipement est susceptible de tomber en panne, de sorte que la maintenance peut être programmée avant qu’une panne ne se produise. Cela peut aider les fabricants à éviter des temps d’arrêt coûteux et à améliorer leur OEE et d’autres indicateurs clés de performance.
Un autre cas d’utilisation est la détection des anomalies, où l’analyse avancée est utilisée pour identifier des modèles ou des comportements inhabituels dans les données de fabrication. Cela peut aider les fabricants à identifier et à résoudre rapidement les problèmes susceptibles d’avoir un impact sur la qualité ou la sécurité des produits.
En outre, les modèles de ML peuvent être utilisés pour optimiser les processus de production et la qualité du produit final simplement en analysant les données IIoT (Internet industriel des objets) sous-jacentes.
Enfin, les entreprises industrielles peuvent tirer parti de l’IA et de la ML pour des cas d’utilisation non liés à la technologie de l’information, tels que la prévision précise de la demande pour leurs produits, l’optimisation des calendriers de production ou l’amélioration de la chaîne d’approvisionnement et de la logistique.
Cependant, aucun de ces objectifs commerciaux ne peut être atteint sans une plateforme de données appropriée. En s’orientant vers une approche basée sur le cloud, les fabricants peuvent bénéficier encore plus de l’utilisation de services cloud dédiés et prêts à l’emploi basés sur l’IA.
Tendances et innovations futures
Le monde de la fabrication est en constante évolution, et le besoin de solutions de gestion des données plus sophistiquées et plus efficaces croît avec lui. Ainsi, les plateformes de données basées sur le cloud pour l’industrie manufacturière devraient continuer à évoluer dans les années à venir, en intégrant de nouvelles technologies et fonctionnalités pour répondre aux exigences de l’industrie.
Une tendance qui devrait se poursuivre est l’utilisation d’encore plus d’IA pour obtenir des informations plus approfondies à partir des données OT. Les fournisseurs de services cloud vont proposer davantage d’outils pour l’optimisation autonome et automatique des processus de fabrication, qui pourront être facilement intégrés dans l’entreprise une fois que la plateforme de données cloud sera en place.
Il pourrait s’agir de fonctions telles que le traitement et l’analyse automatisés des données, la détection des anomalies en temps réel et la maintenance prédictive basée sur des modèles d’apprentissage automatique déjà formés, de sorte qu’aucun effort supplémentaire de la part des scientifiques des données ne sera nécessaire pour ajuster les solutions aux besoins des clients.
Un autre domaine d’innovation sera probablement celui de la sécurité et la confidentialité des données. Compte tenu de la quantité croissante de données sensibles générées par les opérations de fabrication, il est essentiel que les plateformes de données soient conçues avec des fonctions de sécurité et de confidentialité robustes pour garantir la protection des données tout au long de leur cycle de vie.
Soyons honnêtes : la mise en œuvre correcte de la gouvernance des données n’est pas simple, et le fournisseur de cloud peut certainement apporter des améliorations et des simplifications.
Résumé
L’adoption d’une plateforme de données pour la fabrication est un impératif stratégique pour les entreprises qui cherchent à prospérer à l’ère de l’industrie 4.0 et peut leur donner un avantage concurrentiel dans le paysage de la fabrication axée sur les données.
Les plateformes de big data classiques sur site ont des limites que les plateformes de données basées sur le cloud peuvent surmonter. Couplées à des capacités de BI et d’IA, elles constituent le meilleur choix en matière de technologie pour la gestion holistique des données.