Rockwell Automation :surveillance à distance et analyse cloud

Marc Baret, directeur des services industriels EMEA, Rockwell Automation discute de la l'avenir de l'automatisation pour la surveillance à distance et l'ana...

Marc Baret, directeur des services industriels EMEA, Rockwell Automation discute de l'avenir de l'automatisation pour la surveillance à distance et l'analyse dans le cloud 

L'automatisation change rapidement les emplois que nous effectuons, les lieux où nous travaillons et même la façon dont nous définissons le travail. Forrester a prédit qu'un million d'emplois axés sur le savoir seront remplacés par des chatbots, la robotique logicielle, la RPA et des agents virtuels rien qu'en 2020. Cela peut sembler un avertissement inquiétant, mais le rapport estime également que 331 500 emplois seront ajoutés à la seule main-d'œuvre américaine, stimulés par des rôles nécessitant de l'empathie, de l'intuition et de l'agilité mentale et physique.

À mesure que l'adoption de l'automatisation augmente, elle renforcera la connectivité et la fiabilité et aidera les entreprises à rendre les données, les systèmes et les processus plus accessibles et disponibles. Cependant, de nombreuses entreprises manufacturières voient leur route vers des stratégies d'automatisation et de transformation numérique ralenties par les niveaux de productivité et le risque simultané de temps d'arrêt.

Résoudre ce problème est possible grâce à des outils tels que l'analyse prédictive et la maintenance qui agissent comme une extension virtuelle de leurs équipes. Cependant, la mise en œuvre réussie de ces technologies nécessite une expertise externe supplémentaire. Pour explorer cela plus en détail, voici les cinq principaux écueils auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu'elles abordent la transformation numérique et des suggestions pour les résoudre.

Écueil n° 1 :Risques liés à la cybersécurité

Les failles de sécurité continuent de faire la une des journaux en raison de l'impact sérieux qu'elles peuvent avoir sur les entreprises. Une violation risque non seulement de perdre des informations sensibles, mais également de provoquer des perturbations, des temps d'arrêt et des problèmes de performances, ainsi que de graves atteintes à la réputation. Cela souligne l'importance pour les entreprises d'améliorer leurs processus de gestion des données et d'investir dans leur infrastructure informatique.

Le support de maintenance prédictive peut aider les fabricants à éviter de tels problèmes en surveillant automatiquement les modèles inhabituels et en identifiant immédiatement les signes potentiels de vol de données ou d'intrusion sur le réseau. Ils nécessitent également une approche globale de la sécurité qui inclut des politiques et des procédures et fournit des couches de défense autour des personnes, des processus et des risques technologiques.

Piège n° 2 :avoir trop de données

Les entreprises génèrent d'énormes volumes de données qui, lorsqu'elles sont utilisées correctement, peuvent constituer un atout extrêmement précieux. Cependant, de nombreuses organisations de fabrication ne savent pas comment tirer le meilleur parti de leurs données et, par conséquent, n'optimisent pas leurs flux de travail ou leurs processus de production d'une manière qui leur permette de recueillir les meilleures informations et résultats.

Être capable de comprendre des quantités massives de données est essentiel pour résoudre les plus grands défis auxquels sont confrontées les organisations. Mais les compétences et les capacités requises pour le faire font rarement partie des compétences de base d'une entreprise. Il est donc important de s'associer à un expert en données de confiance qui peut collecter les bonnes informations, les stocker et les présenter de manière à leur permettre de prendre les décisions commerciales les plus efficaces.

Écueil #3 :mauvaise gestion des données

Les entreprises accumulent plus de données que jamais, mais le simple fait d'avoir d'énormes quantités de données ne suffit pas. Ils ont besoin d'outils qui les aident à mieux exploiter leurs données et à comprendre les informations dont ils disposent.

La véritable valeur de l'automatisation réside dans la propriété intellectuelle que les entreprises détiennent sur leurs clients, leurs processus et leurs conceptions de produits. Tirer parti de l'IA et de l'apprentissage automatique leur permet d'analyser d'énormes quantités d'informations, d'émettre des hypothèses et de créer des modèles de données significatifs, et de former des modèles d'apprentissage pour découvrir l'inconnu. De plus, les équipes de données pourront essayer davantage de cas d'utilisation dans des délais considérablement réduits, ce qui les aidera à faire d'énormes progrès dans la compréhension de leurs données.

Le potentiel de ces progrès de l'IA est mis en évidence par l'analyse McKinsey qui a révélé que les techniques d'apprentissage en profondeur les plus avancées pourraient représenter jusqu'à 5 800 milliards de dollars de valeur annuelle. Dans les deux tiers des 400 cas d'utilisation testés, l'IA a amélioré les performances au-delà de celles permises par d'autres techniques d'analyse. Sans cette capacité à collecter d'énormes quantités de données à partir de plusieurs plates-formes et à les exploiter efficacement, les fabricants continueront de lutter pour tirer des conclusions efficaces sur les changements et la productivité au sein de leurs usines.

Piège n° 4 :Ne pas suivre le rythme de la technologie

La quantité de mots à la mode entourant la transformation numérique peut souvent être écrasante et même irritante pour les entreprises qui veulent simplement que la technologie fonctionne. De nombreux fournisseurs exigent également de vastes investissements initiaux, ce qui peut être une perspective décourageante et peut décourager les entreprises lorsqu'un projet ne fonctionne pas. De plus, le fait de rester enfermé dans un fournisseur ou un déploiement peut avoir pour conséquence que les entreprises se font distancer par leurs concurrents.

Il est donc important de travailler avec des fournisseurs qui proposent un pilote ou un prototype en amont de tout déploiement qui représente un énorme virage technologique. Cela fournira une vision étape par étape du fonctionnement du processus, fournira des jalons et aidera l'entreprise à comprendre comment cela fonctionnera et quel sera son retour sur investissement attendu. Les partenaires technologiques de confiance doivent être des extensions d'une équipe s'ils veulent aider les entreprises à atteindre leurs objectifs et leurs KPI.

Piège n° 5 :Manque d'expertise

Même avec les bonnes technologies d'automatisation en place, les entreprises ont souvent besoin d'un soutien externe de la part de personnes possédant l'expérience et l'expertise appropriées. Ceci peut désormais être réalisé en utilisant la réalité augmentée pour fournir une assistance à distance pour les applications et des informations de superposition que les ingénieurs peuvent suivre.

Comme pour tout déploiement technologique, il doit s'adapter à la culture de l'entreprise et à ce qui convient le mieux à ses besoins spécifiques. Cependant, les entreprises qui tardent à adopter ces types de technologies émergentes courent le risque réel d'être laissées pour compte.

Entrez dans l'avenir de l'automatisation

Relever les principaux défis d'une meilleure productivité et d'une réduction des temps d'arrêt est possible avec les bonnes pratiques technologiques et le bon partenaire technologique en place. En comprenant les pièges courants décrits ci-dessus, les entreprises manufacturières peuvent mieux naviguer sur leur chemin vers l'avenir de l'automatisation. Cependant, la numérisation n'est pas quelque chose qu'ils peuvent réaliser seuls.

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