Dans d’autres articles, nous abordons les avantages des technologies IIoT et la puissance d’avoir un tableau de bord d’analytique d’usine intelligente à portée de main. Ici, nous regardons plus large et explorons le futur proche du manufacturier. Voir en temps réel ce qui se passe dans votre environnement de production permet d’engager les gens et d’appliquer des processus pour améliorer continuellement la performance. Mais à mesure que les fabricants accumulent des données, ils chercheront inévitablement à les monétiser.
Un sujet exploré par Thomas Insights est l’application du machine learning aux données IIoT. Dans leur article Big Data, Better Budgeting: Machine Learning for Facilities Management, ils expliquent comment, à mesure que les données s’accumulent, le machine learning permettra de faire des prédictions. « En établissant les patrons opérationnels, il est facile pour les gestionnaires d’installations de développer une planification système proactive : commandes de pièces, nettoyage, arrêts routiniers et remplacement d’équipement peuvent tous être planifiés aux moments les plus économiques et efficaces. » Avec des prédictions précises sur les possibilités d’incidents ou les temps d’arrêt de maintenance, on budgète plus efficacement.
En pensant plus large, comme nous l’avons noté dans Industrie 4.0 et efficacité — une perspective globale, un nouveau rôle émerge en manufacturier : le CSCO (Chief Supply Chain Officer). L’adoption s’accélère parce qu’après avoir mis en place les initiatives Industrie 4.0 internes, l’étape suivante naturelle est de se connecter aux autres parties prenantes clés de la chaîne de valeur pour partager l’analytique de production en temps réel. Cette chaîne de données, de la matière première au produit fini, promet d’éliminer le gaspillage de la chaîne d’approvisionnement.
Autre promesse : avec des insights en temps réel sur la demande et des données d’approvisionnement actionnables, aussi en temps réel, les entreprises manufacturières gagneront une visibilité sans précédent sur leur propre futur.
Dans un avenir proche, les analystes financiers des entreprises manufacturières verront les métriques de production au moment où elles se produisent. Pendant que les gestionnaires d’opérations se concentreront sur la fluidification de la production, les analystes auront aussi la visibilité sur les impacts immédiats des changements de procédés et pourront bâtir des modèles de prévision bien plus précis.
Au-delà, ces mêmes analystes seront connectés à des piscines de données de plus en plus grandes (big data) à travers toute la chaîne demande/offre.
L’Industrie 4.0 donnera des insights sur les flux de produits réels, mais selon Centgage, dans How Big Data Influences Accounting Today, non seulement les systèmes de production comme l’analytique d’usine intelligente et les ERP seront connectés, mais les entreprises verront la valeur de mutualiser d’autres sources comme les données CRM et même la paie. Les données de ventes pourraient être transmises aux fournisseurs clés pour prévoir bien plus précisément et répondre plus vite à la demande entrante.
Dans leur article compagnon Big Data and Financial Reporting, ils notent : « parce que le Big Data tire de l’information de tant d’endroits, il serait quasi impossible de repérer les tendances avec des tableurs et des techniques traditionnelles. Mais combiné à d’autres outils d’analyse comme la BI et le reporting financier sur tableau de bord, des tendances apparaissent rapidement qui passeraient autrement inaperçues. Les dirigeants voient l’interaction de données autrement déconnectées et son impact sur les finances, tout en créant un modèle prédictif plus précis pour la prise de décision. »
Conclusion : votre investissement dans l’analytique d’usine intelligente, déjà éprouvé pour son ROI rapide, deviendra aussi une pierre angulaire de la gestion future de votre entreprise. Les insights temps réel évolueront vers des prédictions par machine learning et, ultimement, vers une connectivité à travers la chaîne d’approvisionnement. Les entreprises amélioreront leur capacité à prévoir, à réagir vite aux changements économiques, aux signaux de demande et aux goulots d’approvisionnement. Elles amélioreront aussi la prévision et rendront la budgétisation de plus en plus précise.
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