Lorsque vous entendez parler de transformation numérique, d'usines intelligentes ou d'IIoT dans l'industrie manufacturière, une partie intégrante de ce qui propulse la technologie vers la réalisation d'un changement concret est l'utilisation de données et son analyse. Dans un article à ce sujet, l'auteur Tim Clark, élabore sur ce type d'analyse; ce que les termes signifient, comment ces analyses peuvent améliorer vos processus de fabrication, ainsi que les étapes à suivre afin de tirer le maximum du data obtenu.
La méthode analytique peut être définie par l'utilisation des mathématiques, des statistiques, des modèles prédictifs et du machine learning afin de trouver une tendance dans le data. Clark explique que cette méthode "donne aux manufacturiers le pouvoir de transformer leur data en actions exploitables." Le potentiel qui y réside permet d'éliminer les problèmes de logistique et d'utiliser les commentaires des consommateurs afin d'améliorer le produit en temps réel. Amené à un autre niveau, la valeur des solutions à base d'intelligence artificielle dans une usine peut provenir d'une analyse précise et efficace d'une grande quantité de données complexes sans fatigue.
L'utilisation de cette méthode analytique permet aux usines de générer des données au fil du temps, de faire de l'amélioration continue, de dépister les causes de temps d'arrêt, de contrôler ces temps d'arrêt et la productivité ainsi que de suivre le taux de rendement global de l'équipement. Clark mentionne "la méthode analytique livre une compréhension des défis et opportunités sans précédent."
Celle-ci est devenue essentielle puisqu'elle rend possible la maintenant prédictive et peut mener à des opérations plus simples et efficaces. Les données analytiques provenant de votre usine peuvent aider à identifier certains problèmes de manière plus rapide ainsi qu'à réunir des individus de différents départements dans le but d'apporter des améliorations basées sur des informations quantifiables. Lorsque ceci prend forme, Clark le décrit comme la création d'un "écosystème unifié."
Trouver la solution qui convient davantage à votre usine est primordial. Comme le dit l'auteur, "vous avez besoin d'un objectif, que ce soit pour améliorer la performance ou la qualité du produit, avant d'investir temps et ressources pour l'intégration de solutions."
