Comment devenir un fabricant axé sur les données en 4 étapes

Au cours des dernières années, dans mes interactions avec des clients du secteur manufacturier du monde entier, une tendance se dégage de façon évidente. Les fabricants qui exploitent des données pour recueillir des renseignements stratégiques et opérationnels fiables disposent d’une avance tangible sur leurs pairs, tant en termes d’avantage concurrentiel que d’efficacité opérationnelle. Ils se montrent également plus résilients face aux réalités émergentes du marché et suffisamment agiles pour s’adapter au changement.

Qu’entend-on par « être axé sur les données »? Existe-t-il un modèle sur lequel se baser pour devenir une entreprise axée sur les données? En fait, est-ce même réalisable?

La réponse est oui.

Bien qu’il n’y ait pas de méthode universelle, je vous présente ici les quatre étapes clés qui vous guideront tout au long de votre parcours.

1. Exploiter tout le potentiel des données grâce à une stratégie de données globale, robuste et holistique sur laquelle repose l’ensemble du parcours des données, de la collecte et du stockage des données à leur mise en œuvre.

L’élaboration d’une stratégie complète de gestion des données commence par la définition de vos impératifs stratégiques. En d’autres termes, il s’agit d’identifier et de comprendre vos priorités, les changements positifs que vous recherchez et ce qui est possible de faire. Pour qu’une stratégie de gestion des données soit efficace, elle doit toujours être liée à la valeur commerciale qu’une entreprise souhaite atteindre.

Dans le secteur manufacturier, il existe plusieurs cas d’utilisation des données.

• Dans les ateliers, l’utilisation la plus connue des données concerne la maintenance prédictive des machines et l’analyse de la qualité des matières premières ou des pièces. De même, l’utilisation de l’apprentissage automatique peut favoriser l’amélioration des processus.
• Les jumeaux numériques sont un autre exemple d’utilisation. Par exemple, dans la conception de produits, il est aujourd’hui possible d’effectuer des tests sur des répliques numériques et d’apporter les améliorations nécessaires, avant de se lancer dans la production. Des modèles numériques peuvent également être utilisés pour suivre la performance d’un produit tout au long de son cycle de vie. 
• Enfin, l’utilisation de données pertinentes et exploitables pour atteindre les objectifs de durabilité et de carboneutralité et répondre aux attentes des parties prenantes est essentielle pour ce secteur. Dernièrement, les cas d’utilisation de données sur la consommation d’énergie ont augmenté en raison de la crise énergétique.

En résumé, pour élaborer une stratégie de gestion des données, il faut au préalable se poser une question primordiale (et pouvoir y répondre) : Que peuvent faire les données pour mon entreprise?

2.   La deuxième étape du parcours des données est leur gestion, c’est-à-dire la manière dont elles sont traitées tout au long de leur cycle de vie, notamment les droits d’accès et la gestion des utilisateurs, la qualité, la sécurité et l’intégrité.

Il est essentiel d’adopter une approche holistique de la gestion des données, à l’échelle de l’entreprise, qui intègre un modèle sémantique permettant de créer des ensembles de données propres et structurés et ayant un sens, pour exploiter leur potentiel. Cette approche est également une condition préalable à la création de jumeaux numériques.

Le Saint Graal pour une entreprise axée sur les données est de créer un « continuum numérique », c’est-à-dire des flux de données transparents et intégrés entre les unités d’affaires, les processus et les systèmes. Adopter des normes de données sectorielles aide considérablement à atteindre cette interopérabilité.

Cependant, la qualité des données n’est pas uniquement liée aux normes. Pour s’assurer que les données sont adaptées à l’objectif défini, il faut adopter une approche éclairée tout au long de leur cycle de vie.

• Recueillir des données pertinentes provenant d’actifs, sur toutes les chaînes de valeur de l’entreprise.
• Définir les personnes responsables des données, comprendre quand celles-ci peuvent et doivent être utilisées et les différents niveaux d’accès et de droits au sein de votre entreprise (bien sûr, la sécurité, l’intégrité et la classification des données sont essentielles lors de la définition de la responsabilité des données, en particulier pour les entreprises qui ont affaire à des protocoles de sécurité renforcée, comme celles de l’industrie aérospatiale).
• Élaborer un plan clair pour la fin de vie des données et mettre au point des protocoles d’archivage et de destruction des données.

3. À mesure que les entreprises évoluent, il devient de plus en plus important de tirer parti de l’intelligence d’entreprise pour améliorer les processus de gestion des données.

L’intelligence d’entreprise (IE) est la capacité de votre organisation à transformer des données contextuelles en perspectives pragmatiques qui stimulent la valeur commerciale. Une fois vos données exploitées, vous pouvez les faire progresser dans la pyramide des connaissances, passant des données à la clairvoyance, en utilisant une analyse et une IA de plus en plus complexes.
Si le parcours de chaque entreprise est différent, tant en termes de rythme que de contraintes liées aux systèmes existants, évoluer sur cette pyramide de la connaissance comporte des étapes clés.

• Déployer des rapports élémentaires.
• Mettre en œuvre une automatisation de base et une logique simple pour interagir avec vos données.
• Utiliser l’automatisation intelligente des processus ou des jumeaux numériques pour réduire les frontières entre le monde numérique et le monde réel.
• Intégrer l’informatique cognitive telle que l’analyse, l’apprentissage automatique et la reconnaissance des modèles pour permettre aux machines de faire preuve de discernement et de déduction.
• Avoir recours à l’intelligence artificielle afin que des technologies telles que les réseaux neuronaux ou les algorithmes génétiques puissent être intégrés aux processus.

4. Il est tout aussi important (et certains diront même plus important) de gérer efficacement l’aspect humain du changement. Lorsqu’il s’agit de devenir une entreprise manufacturière axée sur les données, la préparation est primordiale.

Un état d’esprit axé sur les données est essentiel pour instaurer la confiance et garantir le rendement du capital investi de vos données. Ce changement ne se produit pas du jour au lendemain; il exige de la patience et une volonté durable. La transformation en une entreprise axée sur les données nécessite une vision et une feuille de route communes, clairement communiquées à tous les membres de l’entreprise. Évaluer les écarts de qualifications sur l’ensemble de l’entreprise et dans certains services peut aider l’entreprise à faire bouger les lignes pour se tourner vers l’avenir. En outre, une transformation réussie nécessite des experts du changement et une méthodologie claire. Enfin, une équipe de direction engagée doit pouvoir accompagner le changement, réfléchir et s’adapter en permanence.

Vous souhaitez aller de l’avant pour devenir une entreprise axée sur les données? Contactez-moi.