Planifier pour réussir la transformation numérique

Comme je l'investissement dans les projets de transformation numérique continue d'augmenter, tout comme le nombre d'initiatives qui ont échoué. Comment les entreprises peuvent-elles maximiser leurs chances de succès ?

Une vague de projets de transformation numérique a balayé l'industrie ces dernières années, car une combinaison de technologies promet des méthodes de travail plus intelligentes et plus productives. D'après une importante enquête menée auprès d'entreprises au Royaume-Uni, aux États-Unis, en France et en Allemagne ¹ , les efforts de transformation numérique s'accélèrent. Les répondants prévoient de dépenser plus de 10 % de plus pour des projets de transformation numérique au cours des 12 prochains mois, par rapport à l'année précédente.

Cette bousculade pour récolter les bénéfices du numérique a laissé de nombreuses entreprises du mal à montrer des améliorations substantielles. Seuls 14 % des dirigeants d'entreprise ont été interrogés par McKinsey en septembre 2018 ² ont déclaré que leurs efforts de transformation numérique ont entraîné des améliorations durables des performances. Avec seulement 3 % d'entre eux déclarant avoir réussi à maintenir le changement.

Cela fait que les projets de transformation numérique semblent être un pari plutôt médiocre. Mais est-ce vraiment le cas ? Pourquoi tant de projets de transformation numérique échouent et quelle est la meilleure façon pour les entreprises de faire pencher la balance en faveur du succès ?

La bonne nouvelle est que les raisons les plus courantes de sous-performance sont relativement faciles à identifier. Tout comme les solutions – à condition que vous sachiez à quoi faire attention.

Définissez vos objectifs

L'ampleur même de ce que la plupart des gens entendent lorsqu'ils parlent de transformation numérique crée un obstacle majeur entre le désir de bénéficier de la transformation numérique et la réalisation de cet objectif dans la pratique.

Un éventail ahurissant de technologies intelligentes peut être appliqué dans presque tous les aspects de l'entreprise, de la livraison dans le cloud et de l'apprentissage automatique à l'Internet industriel des objets (IIoT), à l'analyse de données et à l'intelligence artificielle. Choisir les bonnes technologies est un facteur clé qui influe sur les chances de succès. L'étude McKinsey a montré que les organisations dont les transformations sont plus réussies ont tendance à déployer plus de technologies numériques que les autres. Par exemple, 45 % de tous les répondants dans les entreprises ayant réussi leurs transformations utilisent l'IIoT. Comparé à 33% des clients avec des transformations digitales infructueuses.

Et si le choix des technologies est déroutant, il peut être encore plus difficile de déterminer où les appliquer au mieux et comment mesurer le succès. Trop souvent, cela conduit à un manque de concentration, sans proposition de valeur claire et sans point final clair.

Cela fait de la transformation numérique une vente difficile dans la C-Suite, qui voit des propositions pour un projet à long terme qui demande un investissement important en temps et en ressources sans un moyen prévisible et facile à mesurer pour garantir un retour sur investissement (ROI) rapide. . Pas étonnant que les DSI soient confrontés à une lutte acharnée pour obtenir le parrainage du reste du conseil d'administration.

La réponse est de décomposer le concept de transformation numérique en morceaux gérables . Essayer de s'attaquer à trop de choses à la fois conduit inévitablement à une dérive de la mission et à la fatigue du projet.

Je au lieu construire un support pour une série de plus petit, autonome projets en soigneusement défini zones qui peuvent rapidement livrer mesurable avantages. Réussissez d'abord dans un domaine, apprenez les leçons et alors les appliquer au suivant itération . C'est un familier approche à toute personne impliquée dans la livraison « agile », où les promoteurs décomposent un projet plus vaste en une série de petits morceaux ou « sprints ». Chacun d'eux offre un paquet d'avantages avant de passer à autre chose au suivant.

Senseye de Solution de maintenance prédictive , Senseye PdM , répond à tous ces points.

• Il livre un ensemble clairement défini d'avantages mesurables i n la forme de temps d'arrêt considérablement réduit (généralement 50 %), réduction des coûts de maintenance et amélioration de l'efficacité.
• Ces avantages se traduisent par n moyenne remboursement de moins de trois mois.
• Senseye PdM est un produit "prêt à l'emploi", et non une plate-forme nécessitant une personnalisation, ce qui signifie que le déploiement est rapide et que les résultats sont visibles dans les 14 jours suivant l'utilisation.

Les utilisateurs sont les juges ultimes

Ce n'est pas seulement la direction de l'entreprise qui doit être convaincue de la sagesse d'adopter de nouvelles technologies et méthodes de travail. Le personnel qui va utiliser les nouvelles solutions numériques proposées est tout aussi crucial. Sans une adhésion appropriée au niveau de l'utilisateur, même la solution la plus sophistiquée ne sera jamais adoptée et utilisée correctement. Cela signifie qu'il ne peut jamais offrir les avantages espérés.

La réponse est d'impliquer les utilisateurs dès le début afin qu'ils puissent vérifier que toutes les solutions proposées incluent les attributs clés qui faciliteront leur vie professionnelle. Si vous recherchez une solution pour vous aider à passer de la maintenance planifiée à la maintenance prédictive, par exemple, il doit s'agir d'une solution que le personnel de maintenance trouvera facile et pratique à utiliser. Il s'agit de permettre aux gens de prendre de meilleures décisions.

Faire cavalier seul est un gros risque

Essayer d'en faire trop en interne est une autre pierre d'achoppement courante.

De nombreuses organisations ont leurs propres analystes de données. Dans le cas de dispositifs axés sur les régimes de maintenance, ces experts internes peuvent même être en mesure de modéliser le comportement d'un actif. Même si une entreprise a la chance de disposer des ressources nécessaires pour créer un modèle de données robuste et personnalisé, elle se heurtera bientôt à des problèmes de déploiement lorsqu'elle tentera de créer un front-end adapté à une variété d'utilisateurs potentiels. En fin de compte, les ressources et le temps nécessaires pour trouver une solution interne acceptable seront probablement prohibitifs.

La réponse est engager un fournisseur avec accès à un modèle générique éprouvé, tel que le Senseye PdM . Le le partenaire choisi doit avoir une solide compréhension industrielle en plus de expertise dans analyse de données s . Ce va s'assurer que la solution choisie ne sera pas faussée par des pratiques considérations tels que la convivialité.

Senseye PdM fournit la solution ultime et pratique pour P rédictif M entretien .

• Les algorithmes ne peuvent livrer que bien résultats lorsqu'ils sont présentés avec des données de bonne qualité. L'expérience industrielle de Senseye travailler avec une gamme d'industries et d'actifs et un solide réseau de partenaires active nous conseiller entreprises sur l'instrumentation optimale pour surveiller le comportement de chaque actif ou classe d'actifs.
• Senseye PdM facile à utiliser offres d'interface effacer conseils d'entretien, qui est adapté à correspondre aux priorités des utilisateurs. La formation prend généralement moins de une heure.

Les enjeux de la transformation numérique sont bien réels. Cependant, reconnaître les plus grands pièges potentiels et prendre des mesures pour les éviter donne aux entreprises les meilleures chances possibles de devenir une réussite, pas une victime.

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1. https://www.helpnetsecurity.com/2019/04/08/companies-high-returns-on-digital-investment/
2. https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/five-moves-to-make-during-a-digital-transformation