L'impact des données machine visibles sur l'ensemble de la suite exécutive

Ce qui vous a amené ici ne vous mènera pas là où vous allez. Ce dicton peut être la clé pour comprendre la différence entre l'adoption et la mise à l'échelle de la technologie. Les dirigeants ont vu comment l'intégration de nouvelles technologies telles que l'IA et l'IdO ajoute de la valeur, mais manque des jalons et des estimations de retour sur investissement. Ce qui suit passera en revue la manière dont les dirigeants peuvent tirer parti des données machine pour l'informatique décisionnelle afin d'atteindre l'étape suivante.

Problèmes liés à la mise à l'échelle des projets pilotes

L'un des moteurs actuels de la fabrication consiste à utiliser la technologie pour augmenter la production et réduire les coûts. De nombreux premiers projets se concentrent sur la connectivité et les données machine. Bien qu'un projet de données machine puisse être prometteur, il peut ne pas atteindre le retour sur investissement ou l'échelle attendu avec des résultats similaires. C'est souvent parce que les objectifs des programmes pilotes sont orientés vers ce projet unique.

Les dirigeants doivent savoir comment les projets de données machine répondent aux objectifs locaux, mais doivent tenir compte de la manière dont le succès local affectera les autres parties prenantes. Tout en comprenant comment les données machine s'intègrent dans le tableau d'ensemble, les nouvelles technologies peuvent ne pas apporter de changement au niveau de l'entreprise tant qu'un certain pourcentage d'adoption ou de valeur N n'est pas atteint. Nous décrivons ci-dessous ce que vous devez prendre en compte lors du lancement d'un programme pilote.

Par où commencer ?

Connaissez votre objectif et pourquoi ils sont importants. Envisagez plusieurs projets (seulement quelques-uns, pas des dizaines) qui pourraient avoir le plus grand impact au niveau local tout en comprenant le potentiel d'impact sur les niveaux supérieurs d'informatique décisionnelle en cas de succès ou d'échec.

Documentez votre flux de travail, vos ressources et d'autres indicateurs de performance clés pour identifier les domaines dans lesquels il serait facile d'intégrer rapidement la technologie pour obtenir des données machine. Sachez combien de temps il faudra pour obtenir suffisamment de données pour obtenir des résultats précis afin de prendre des décisions éclairées. Les décisions éclairées incluent deux ensembles de résultats :le temps nécessaire pour déterminer si le projet pilote a été un succès, et la durée ou la quantité d'adoption nécessaire pour collecter les données machine pour les fonctions commerciales supérieures.

Mais tout va bien depuis trente ans !

Cette déclaration est peut-être la déclaration la plus préjudiciable dans une industrie dynamique et en évolution rapide. Cependant, il y a du vrai là-dedans. Ne commencez pas par l'hypothèse de détruire l'équipement existant ou de tout connecter avec de nouveaux appareils à la pointe de la technologie. L'ancien équipement peut toujours être connecté !

L'équipement ou les réseaux hérités peuvent encore apporter de la valeur. Les mettre à jour pourrait consister à dépenser de l'argent sur des rendements décroissants alors que cet argent pourrait être affecté à un domaine qui offrirait un meilleur retour sur investissement. Soyez conscient des nouvelles technologies qui fonctionnent avec les équipements existants pour amplifier ce que vous avez déjà.

C'est aux dirigeants de faire preuve de leadership, mais laissez les gestionnaires faire ce qu'ils savent être le mieux. En matière d'innovation, soutenez du haut vers le bas, mais construisez du bas vers le haut. Alors qu'un cadre peut définir le rythme et la direction, les responsables peuvent mieux comprendre l'architecture et le flux de travail pour prendre des décisions au cas par cas.

Vous voulez une visibilité de la production en temps réel ?

Réserver une démo pour savoir comment

Des données machine aux données d'entreprise

Une tendance dans l'adoption de la technologie est de trouver des solutions dont il est facile de déterminer un retour sur investissement ou un avantage tangible, comme la maintenance prédictive. Les données de la machine peuvent être laissées sur le sol de l'usine si les dirigeants ne peuvent pas voir comment elles sont liées aux objectifs de l'entreprise. La prise de décisions rapides et éclairées au niveau de l'entreprise peut inclure des données sur ce qui se passe à l'extérieur d'une entreprise - ventes, chaîne d'approvisionnement et ce que font les concurrents. Mais les programmes pilotes offrent une chance de commencer à voir comment les données de la machine pourraient être liées à…

• La flexibilité ou la réactivité d'une entreprise
• Revenus ou possibilités de créer de nouvelles sources de revenus
• L'expérience client
• Campagnes marketing

Idées fausses et solutions

Une idée fausse courante est que les données machine doivent être traitées pour être utilisées au niveau de l'entreprise. Les entreprises ont investi de l'argent dans des logiciels avancés dans le but de filtrer les données pour l'analyse commerciale. Cependant, les solutions personnalisées peuvent être coûteuses, prendre beaucoup de temps à développer et ne peuvent pas être flexibles ou facilement adaptables une fois en place.

Les solutions universelles ou prêtes à l'emploi peuvent être rapides à intégrer, mais aussi contraignantes. Trouver plus de solutions hybrides offrant des logiciels modulaires et personnalisables est précieux pour démarrer. Recherchez des fournisseurs de technologie qui proposent des logiciels en tant que service (SaaS), des tableaux de bord dynamiques et des microservices capables d'atténuer les données des machines Edge et Cloud. Les solutions hybrides permettent de démarrer rapidement et de s'adapter avec des fonctionnalités personnalisées selon les besoins.

Le SaaS avec des données machine en temps réel, des alertes et des notifications est idéal pour maintenir l'atelier en mouvement, tandis que des fonctionnalités supplémentaires telles que les indicateurs de performance clés (KPI) et la planification des ressources d'entreprise (ERP) aident à garder un œil sur la situation dans son ensemble et à piloter la chaîne d'approvisionnement. l'inventaire et aider les dirigeants à prendre des décisions commerciales éclairées.

Dans l'ensemble, les dirigeants doivent soutenir les innovations et orienter la culture d'entreprise vers l'utilisation de l'analyse des données machine. Après tout, les données sont l'avenir de la fabrication. Cela peut être fait en encourageant les programmes pilotes, de formation et de bonus. La création d'un système de communication où les travailleurs peuvent partager des idées ou des problèmes peut aider à indiquer quels programmes motiveraient le mieux vos employés. Dans certains cas, les entreprises ont introduit la gamification ou des compétitions telles que des hackathons pour engager et éduquer les employés. Rappelez-vous simplement que ce qui vous a amené là où vous êtes ne vous mènera pas là où vous allez. Ne vous accrochez pas aux solutions d'hier pour vous attaquer aux objectifs de demain.