Donner aux experts métier les moyens de la data science pour des insights manufacturiers plus intelligents

L'analytique avancée et l'intelligence artificielle redessinent la fabrication, pourtant les données brutes seules offrent une valeur limitée. Mike Loughran, CTO pour le Royaume-Uni et l'Irlande chez Rockwell Automation, souligne que le contexte et l'expertise métier sont essentiels pour transformer les données en insights business actionnables.

Si les marchés grand public ont vu la personnalisation pilotée par l'IA — des publicités ciblées aux recommandations basées sur la localisation — la fabrication peut débloquer des bénéfices similaires. L'analytique délivre des décisions opportunes, pilotées par les données, qui font émerger des insights critiques au moment où ils comptent le plus.

Bénéfices clairs

La transformation digitale soutenue par l'analytique peut augmenter le chiffre d'affaires jusqu'à 10 %, réduire les coûts opérationnels jusqu'à 12 % et booster l'efficacité des actifs jusqu'à 30 %. Ces chiffres reflètent de vrais gains rapportés par des organisations ayant adopté des opérations data-centric.

Implémenter l'analytique dans la fabrication présente des défis uniques. Le modèle prévalent « cloud centralisé » échoue souvent car les coûts de bande passante réseau élevés et la latence entravent la prise de décision temps réel. Exécuter les modèles à l'edge, près de là où les données naissent, est généralement plus efficace.

Gérer les volumes de données élevés

Les fabricants génèrent des flux massifs de données temps réel d'usine et d'historique. Pourtant, seul un petit sous-ensemble peut être pertinent pour un cas d'usage spécifique. Intégrer des sources hétérogènes — chacune avec protocoles distincts et technologies legacy — nécessite une agrégation sophistiquée et un modèle de données unifié pour clarifier les relations.

Les insights doivent atteindre le bon acteur ou système automatisé dans une courte fenêtre pour rester actionnables. L'atteindre demande une connaissance profonde à la fois des processus sous-jacents et des techniques analytiques — une combinaison rare chez un seul individu.

La transformation réussie repose sur un partenariat avec des experts comprenant à la fois les opérations de fabrication et l'analytique. De tels partenaires apportent un héritage industriel, la familiarité avec le matériel de processus et la technologie opérationnelle, et l'alignement avec vos objectifs business.

Simplifier la data science en pratique

Des outils qui permettent aux ingénieurs contrôle et processus de faire de l'analytique — sans dépendance constante aux data scientists — sont essentiels. Deux exigences clés ont émergé de nos conversations sur la transformation digitale : travailleurs digitaux et capacités de machine learning.

Les entreprises peuvent rationaliser l'analyse de données en quatre étapes :

1. Identifier les attributs opérationnels critiques.
2. Définir des structures de données logiques.
3. Implémenter des pratiques de capture de données à haute vélocité.
4. Réutiliser les modèles à travers la couche d'information pour vitesse et efficacité.

Cette approche accélère les résultats en équipant les ingénieurs d'outils robustes de data science.

Notre plateforme ThingWorx Analytics rationalise le workflow data science pour les ingénieurs automatisation et contrôle. Elle identifie les tags les plus prédictifs, applique l'auto-machine-learning pour sélectionner les algorithmes optimaux, et évalue plusieurs scénarios pour déterminer la meilleure combinaison de modèles — le tout sans intervention manuelle.

Cette simplification permet aux experts métier d'extraire la valeur latente des données collectées, annonçant l'ère du citizen data scientist.

Auteur : Mike Loughran, CTO pour le Royaume-Uni et l'Irlande chez Rockwell Automation.

À propos de l'auteur

Mike Loughran a servi Rockwell Automation pendant plus de 14 ans, progressant de la vente logicielle au C-suite, où il mène la stratégie technologique pour le Royaume-Uni et l'Irlande.