La relation entre la maintenance prédictive et la transformation numérique

Comment s'adapter à la transformation numérique

Il existe de nombreuses tendances de transformation numérique dans le secteur manufacturier. La fabrication additive, les appareils connectés, les services cloud et bien plus encore aident les entreprises à prendre le contrôle dans un monde en constante évolution. De nombreuses entreprises parlent de transformations numériques, mais des événements récents ont montré que la technologie est toujours influencée par des facteurs traditionnels, tels que les ressources naturelles, la population et les maladies.

Nous avons déjà expliqué comment l'impression 3D a entraîné la transformation numérique. Ce qui suit passera rapidement en revue la technologie prédictive qui fait progresser la fabrication et les moteurs qui accélèrent actuellement la poussée des industries vers un avenir numérique. Plus tard, nous examinerons l'impact des données, des tableaux de bord et du cloud computing sur la transformation numérique.

Données prédictives :être flexible et rapide

La maintenance prédictive peut aider à montrer quand une machine a besoin d'un entretien. Cela se fait grâce aux données et s'est avéré utile. Le terme maintenance prédictive existe depuis des années et est souvent un moyen relativement simple de montrer un retour sur investissement (ROI) pour l'adoption d'une nouvelle technologie. Cependant, comme suffisamment d'ensembles de données sont collectés, beaucoup plus peut être fait avec des capacités prédictives. Les entreprises veulent être aussi flexibles et rapides que possible pour s'adapter aux besoins du marché.

La mise en œuvre de la maintenance prédictive comporte son lot de défis. Dans un prochain article, nous aborderons ces défis, ainsi que quelques meilleures pratiques d'atténuation.

Figure 1. Un cobot travaillant aux côtés d'un humain à l'aide d'une IHM. Image utilisée avec l'aimable autorisation de SYSPRO

Alors que les transformations numériques peuvent améliorer la flexibilité, les entreprises ont besoin d'une technologie pour aider à prévoir les futures demandes du marché afin de garder une longueur d'avance sur le changement. La planification de la demande est un autre outil prédictif que les entreprises utilisent pour garder une longueur d'avance sur les besoins du marché. On pourrait soutenir que la planification de la demande était la façon dont les premières sociétés créaient des calendriers ou suivaient les saisons.

Un exemple pourrait inclure l'utilisation d'une technologie similaire avec des données météorologiques pour gérer les chaînes d'approvisionnement des médicaments contre les allergies aux pharmacies. Les données météorologiques avec un logiciel prédictif peuvent déterminer quand, où et quel type d'allergies peuvent frapper une zone.

Cette technologie donne aux entreprises la possibilité d'agir en fonction des besoins du marché plutôt que de réagir après l'apparition de la demande. Cet exemple n'est qu'une solution simple pour faire correspondre des données du monde réel avec des ressources et une population afin de créer un modèle commercial efficace.

Accélérateurs numériques

Les transformations numériques aident l'industrie, mais les entreprises doivent toujours justifier le coût et le retour sur investissement. Comme de nombreux entrepreneurs et investisseurs le demanderont, quel problème cela résout-il ?

Figure 2. De nombreuses technologies entrent dans la transformation numérique.

Pour déterminer où et à quelle vitesse la technologie sera adoptée, il ne faut pas se concentrer sur les appareils et les solutions. Les entreprises et les investisseurs devraient se concentrer sur les problèmes. Souvent, plus le problème est important, plus les industries adoptent rapidement des solutions.

Par exemple, récemment, COVID-19 est devenu l'un des plus grands moteurs de transformation numérique au monde. Cette réponse démontre non seulement la puissance des grands problèmes, mais l'importance des facteurs traditionnels tels que les ressources, la population, la maladie, etc.

L'industrie se concentre souvent sur des solutions rentables ou faciles à intégrer. Cependant, les meilleures solutions ne sont pas nécessairement les plus intelligentes ou les plus puissantes, mais celles qui s'adaptent précisément et rapidement à l'environnement actuel.

Ces moments de changement de paradigme nous aident à nous rappeler qu'il est souvent préférable de se concentrer sur le problème et de ne pas se laisser distraire par une nouvelle technologie brillante.