Comment la maintenance prédictive propulse la transformation numérique dans la fabrication

Comment s'adapter à la transformation numérique

De nombreuses tendances de transformation numérique existent dans la fabrication. Fabrication additive, appareils connectés, services cloud, etc. aident les entreprises à garder le contrôle dans un monde en constante évolution. Beaucoup parlent de transformation numérique, mais événements récents montrent que la technologie est encore pilotée par facteurs traditionnels : ressources naturelles, population, maladies.

Nous avons déjà vu comment l'impression 3D mène la transformation numérique. Ce qui suit passe rapidement en revue la technologie prédictive faisant avancer la fabrication et les moteurs accélérant la poussée industrielle vers un avenir numérique. Plus tard, nous verrons comment données, tableaux de bord, cloud computing impactent la transformation numérique.

Données prédictives : flexibilité et rapidité

La maintenance prédictive indique quand une machine a besoin de maintenance. C'est fait via les données et s'est avéré précieux. Le terme existe depuis des ans et est souvent un moyen relativement facile de montrer un ROI pour l'adoption de nouvelle tech. Mais avec assez de jeux de données collectés, bien plus peut être fait avec les capacités prédictives. Les entreprises veulent être aussi flexibles et rapides que possible pour s'ajuster aux besoins du marché.

Implémenter la maintenance prédictive a ses propres défis. Un futur article les abordera, avec meilleures pratiques d'atténuation.

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

Si les transformations numériques améliorent la flexibilité, les entreprises ont besoin de technologie pour prédire les futures demandes du marché et garder une longueur d'avance. La planification de la demande (demand planning) est un autre outil prédictif utilisé pour anticiper les besoins du marché. On pourrait arguer que la planification de la demande était comment les premières sociétés créaient calendriers ou suivaient les saisons.

Exemple : utiliser tech similaire avec données météo pour gérer chaînes d'approvisionnement de médicaments anti-allergie vers pharmacies. Données météo + logiciel prédictif pourraient déterminer quand, où, quel type d'allergies pourrait frapper une zone.

Cette tech donne aux entreprises la chance d'agir selon les besoins du marché au lieu de réagir après la demande. Exemple simple de correspondance données réelles + ressources + population pour modèle d'affaires efficace.

Accélérateurs numériques

La transformation numérique aide l'industrie, mais les entreprises doivent justifier coût et ROI. Comme le demandent entrepreneurs et investisseurs : quel problème cela résout-il ?

Figure 2. Beaucoup de technologies entrent dans la transformation numérique.

Pour déterminer où ou à quelle vitesse la tech sera adoptée, ne pas focaliser sur appareils et solutions. Entreprises et investisseurs doivent focaliser sur les problèmes. Souvent, plus le problème est gros, plus vite les industries adoptent les solutions.

Exemple récent : le COVID-19 est devenu l'un des plus gros moteurs de transformation numérique au monde. Cette réponse démontre non seulement le pouvoir des gros problèmes, mais l'importance des moteurs traditionnels : ressources, population, maladies.

L'industrie se focalise souvent sur solutions rentables ou faciles à intégrer. Mais les meilleures solutions ne sont pas nécessairement les plus intelligentes ou fortes, mais celles qui s'ajustent avec précision et rapidité à l'environnement actuel.

Ces moments de changement de paradigme nous rappellent qu'il est souvent préférable de se concentrer sur le problème et ne pas se distraire par la nouvelle technologie brillante.