Data Driven Manufacturing

Data Driven Manufacturing

De meilleurs résultats grâce à des données intelligentes

Les entreprises de production sont constamment à la recherche de solutions pour optimiser leurs processus de production. La plupart d'entre elles se distinguent déjà par une organisation très « Lean » en raison de l'intégration du modèle Lean Six Sigma, mais une efficacité améliorée, ainsi qu'une productivité et une rentabilité accrues demeurent les objectifs et défis traditionnels. Les entreprises de production collaborent aussi étroitement avec leurs sous-traitants et acheteurs, de sorte que la synchronisation de tous les processus entrants et sortants avec ces parties prenantes est essentielle dans le cadre de l'excellence opérationnelle. Pour y satisfaire, elles ont besoin d'une vision complète et en temps réel de la chaîne de production. L'utilisation des données joue ici un rôle crucial. Et à juste titre, car l'analyse des données et leur utilisation intelligente permettent aux entreprises de production de réaliser des améliorations opérationnelles importantes.

Les entreprises de production axées sur les données utilisent différentes sources de données afin d'aboutir à des perspectives, de dégager des tendances et de les transposer en actions ciblées ayant pour but de rationaliser encore le processus de production et de mettre en œuvre les ressources efficacement. Ici, il ne s'agit pas uniquement des données « classiques », souvent réactives, générées par des applications transactionnelles, telles qu'un ERP, mais aussi de données en temps réel issues d'innovations technologiques, comme la technologie des capteurs et l'Internet des Objets. La première étape consiste à capter et réunir toutes ces données.

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Le but ultime est d'arriver à mieux comprendre l'ADN de la chaîne de production, pour ainsi pouvoir mieux orienter (ou corriger) les processus d'entreprise. Une meilleure lisibilité et/ou compréhension s'acquiert notamment en analysant les données, mais aussi en établissant des corrélations entre les données. L'une des évolutions de l'analyse des données est celle des « prescriptive analytics ». En appliquant cette technique d'analyse à l'entretien d'une machine et en faisant appel, à cet effet, à l'intelligence artificielle de capteurs, il est possible de prévoir la nécessité de procéder à un entretien des machines et installations, et de prévenir ainsi des incidents et des interruptions de production inopinées.

La réalité nous apprend toutefois que les entreprises de production disposent d'une quantité toujours croissante de données, mais qu'elles n'en font pas grand chose. Cette situation est encore renforcée par la complexité de l'environnement de données - les fournisseurs de logiciels et de matériel n'ont souvent pas développé leurs applications de manière à ce que les données puissent être lues facilement et converties en connaissances exploitables. Entre-temps, la technologie nécessaire est disponible et devient aussi de plus en plus abordable. Les possibilités ont fortement augmenté, aussi pour les environnements de production plus anciens. Pensez par exemple à la réduction constante des coûts pour le stockage des données.

Notre expertise

Le département Data Insights de Realdolmen montre aux entreprises de production comment elles peuvent tirer parti de l'amélioration des possibilités technologiques. Data Insights met l'accent sur les données, plus précisément sur la garantie de la qualité des données, et sur la lisibilité des données. Car si elles ne sont pas de qualité et lisibles, les données sont inutiles. Data Insights radiographie l'ADN des données et s'efforce, sur cette base, de créer de la valeur ajoutée business pour les entreprises de production. Elle leur fournit des Business Insights allant bien au-delà de la création de valeur traditionnelle au départ de systèmes transactionnels.

Data Insights dispose d'une gamme multidisciplinaire de méthodologies et solutions, avec une expertise concernant l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement des données.

  • Data Quality, Master Data Management & Data Governance
  • Data Analytics
  • Data Storage
  • Extended dashboarding, visualisation et reporting
  • API-Management
  • Intégration avec les logiciels et le matériel
  • Internet of Things
  • Big Data

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