Intelligence d’entreprise Passer de la richesse des données à la richesse des connaissances dans le secteur manufacturier

Lorsque nous parlons de fabricants axés sur les données, nous faisons référence à des fabricants qui présentent plusieurs caractéristiques communes. Ils agissent de manière préventive, ont des équipes très productives, fonctionnent avec un niveau de résilience et d’agilité qui leur permet de traverser les périodes d’incertitude et ont l’habitude d’atteindre régulièrement leurs indicateurs de performance. La combinaison de tous ces attributs permet de former des structures « astucieuses » et « intelligentes » ou, pour employer un terme plus technologique, des structures qui ont su tirer parti de l’intelligence d’entreprise. 

L’intelligence d’entreprise est essentielle pour devenir une organisation véritablement axée sur les données. Elle fait référence à la collecte, à l’analyse et à la diffusion de données et de renseignements au sein d’une organisation afin de faciliter les prises de décision. Mais comment l’exploiter?

Progresser dans la pyramide des connaissances

La pyramide des connaissances ou hiérarchie DICS (données, information, connaissance, sagesse) est un cadre qui représente la hiérarchie de l’information, son évolution au fur et à mesure de l’intégration d’un contexte et de la signification, et les rôles que jouent les différents types d’information. Bien qu’il existe plusieurs modèles, la pyramide comprend généralement quatre niveaux clés :  

• Données : informations brutes, non structurées, qui n'ont pas été traitées ou analysées.
• Information : données traitées et organisées dans une structure cohérente, sous forme de rapports ou de représentations visuelles, par exemple.
• Connaissances : informations qui ont été analysées, interprétées et appliquées à un contexte spécifique.
• Sagesse : capacité à appliquer les connaissances et à prendre des décisions avisées sur cette base.

Pour devenir une entreprise axée sur les données, il est essentiel de comprendre où se situe votre organisation dans la pyramide. Il est probable que chaque unité d’affaires et processus de fabrication se situent à des niveaux différents, mais ce n’est pas grave. Le plus important est de comprendre quel niveau vous devez atteindre pour réaliser vos objectifs commerciaux.

En général, l’application d’analyse, d’apprentissage automatique et d’IA peut aider les fabricants à monter dans la pyramide. Prenons l'exemple du suivi des ventes. Si une entreprise se situe au niveau des « données », elle dispose probablement d’une feuille de calcul ou peut-être d’une base de données qui suit et enregistre les ventes, et qui est partagée avec les personnes qui ont besoin de la consulter. Une grande partie du travail final incombe au destinataire. Au niveau de l’« information », le destinataire peut recevoir un rapport standard qui récapitule les ventes. En remontant la pyramide jusqu’au niveau de la « connaissance », il est probable que des programmes d’intelligence d’affaires soient appliqués pour suivre le niveau des stocks et proposer une tarification. Les commandes peuvent également être automatisées. Enfin, au sommet, la « sagesse » prend en compte de multiples flux de données pour émettre des suggestions encore plus avisées, comme la vérification du cours des actions, l’analyse des habitudes d’achat, le suivi des médias sociaux, etc.

Appliquer l’intelligence d’entreprise pour faire progresser la transformation

Les occasions d’utiliser l’intelligence d’entreprise, c’est-à-dire les bonnes données, au bon moment, dans le bon format, pour renforcer le processus de fabrication, sont nombreuses. En voici quelques-unes. 

• Maintenance prédictive : utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les données de l’équipement et prédire à quel moment une maintenance est nécessaire, pour réduire ainsi les interruptions de service et les coûts de maintenance.
• Contrôle de la qualité : analyse des données issues des processus de production pour identifier et prévenir les problèmes liés à la qualité, pour améliorer la qualité des produits et la satisfaction du client.
• Optimisation de la chaîne d’approvisionnement : analyse des données provenant des fournisseurs, des processus de production et des clients afin d’optimiser la chaîne d’approvisionnement, de réduire les coûts et d’améliorer les délais de livraison.
• Gestion des stocks : utilisation des données relatives aux ventes, à la production et aux fournisseurs afin d’optimiser les niveaux de stocks, de réduire le gaspillage et de renforcer l’efficacité.
• Gestion de l’énergie : analyse des données relatives à la consommation d’énergie afin d’identifier et de mettre en œuvre des mesures d’économie d’énergie, de manière à réduire les coûts et à améliorer la durabilité.
• Planification et ordonnancement du produit : utilisation des données issues des processus de production, des prévisions de la demande et des données relatives à la capacité pour optimiser la planification et l’ordonnancement du produit, afin de réduire le gaspillage et d’accroître l’efficacité.
• Gestion de la performance des employés : analyse des données relatives à la performance des employés afin d’identifier les points d’amélioration et de proposer des formations et du soutien pour améliorer la satisfaction des employés et renforcer leur productivité.

Mais par où commencer?

Déterminer les cas d’utilisation les plus appropriés pour exploiter le potentiel des données

Devenir une entreprise axée sur les données peut aider à résoudre de nombreux problèmes dans le secteur manufacturier, mais il n’est pas toujours facile de savoir par où commencer. Voici cinq étapes à suivre pour amorcer le processus.

1. Commencez par identifier les objectifs d’affaires que vous souhaitez atteindre avec vos données, qu’il s’agisse d’améliorer la satisfaction du client, de réduire les coûts ou d’accroître l’efficacité. Assurez-vous de dialoguer avec vos employés sur le terrain pour comprendre ce qui les empêche de travailler plus efficacement et pour identifier les « gains rapides » qui apporteront une valeur ajoutée à l’entreprise. Il est essentiel que vous disposiez d’une connaissance exhaustive de votre organisation.
2. Analysez attentivement les données dont vous disposez déjà. Recensez les données disponibles, la façon dont elles sont utilisées et les données supplémentaires dont vous avez besoin pour répondre aux objectifs d’affaires que vous avez définis.
3. Sur la base de vos objectifs d’affaires et des données disponibles, identifiez les cas d’utilisation potentiels de vos données. Réfléchissez à la manière dont vous pouvez utiliser vos données pour faciliter la prise de décision, automatiser les processus et stimuler l’innovation. Évaluez chaque cas d’utilisation potentiel pour déterminer sa faisabilité et son impact possible. Prenez en compte des facteurs tels que le coût de la mise en œuvre, les ressources nécessaires et le retour sur investissement attendu.
4. Classez ensuite par ordre de priorité les cas d’utilisation qui ont le plus grand impact potentiel et qui correspondent le mieux à vos objectifs d’affaires. Analysez le marché pour trouver des produits et des solutions adaptés à ces objectifs.
5. Mettez en œuvre les cas d’utilisation retenus en priorité et surveillez et mesurez constamment leur impact. Utilisez les résultats de ces mesures pour modifier les cas d’utilisation, le cas échéant.

Grâce à une stratégie de gestion des données, une gouvernance des données et une préparation organisationnelle adéquates l’intelligence d’entreprise a le pouvoir de transformer les données contextuelles en renseignements exploitables afin de faciliter le changement et de vous aider à réaliser votre vision stratégique. 

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