Comment la maintenance prédictive alimente la transformation numérique dans la fabrication

Comment s'adapter à la transformation numérique

Il existe de nombreuses tendances de transformation numérique dans la fabrication. La fabrication additive, les objets connectés, les services cloud et bien d'autres aident les entreprises à garder le contrôle dans un monde en constante évolution. De nombreuses entreprises parlent de transformations numériques, mais les événements récents ont montré que la technologie est encore pilotée par des facteurs traditionnels, tels que les ressources naturelles, la population et les maladies.

Nous avons déjà abordé la manière dont l'impression 3D a conduit la transformation numérique. Ce qui suit passe rapidement en revue la technologie prédictive qui fait progresser la fabrication et les moteurs qui accélèrent actuellement la poussée des industries vers un avenir numérique. Plus tard, nous examinerons comment les données, les tableaux de bord et l'informatique en nuage influencent la transformation numérique.

Données prédictives : flexibilité et rapidité

La maintenance prédictive peut indiquer quand une machine a besoin d'entretien. Cela se fait par le biais de données et s'est avéré précieux. Le terme maintenance prédictive existe depuis des années et est souvent un moyen relativement facile de démontrer un retour sur investissement (ROI) pour l'adoption de nouvelles technologies. Cependant, à mesure que suffisamment de jeux de données sont collectés, bien plus peut être fait avec les capacités prédictives. Les entreprises veulent être aussi flexibles et rapides que possible pour s'adapter aux besoins du marché.

La mise en œuvre de la maintenance prédictive comporte son propre ensemble de défis. Dans un futur article, nous aborderons ces défis, ainsi que certaines meilleures pratiques d'atténuation.

Bien que les transformations numériques puissent améliorer la flexibilité, les entreprises ont besoin de technologies pour prévoir les demandes futures du marché afin de garder une longueur d'avance sur le changement. La planification de la demande est un autre outil prédictif que les entreprises utilisent pour anticiper les besoins du marché. On pourrait soutenir que la planification de la demande était la manière dont les premières sociétés créaient des calendriers ou suivaient les saisons.

Un exemple pourrait inclure l'utilisation d'une technologie similaire avec des données météorologiques pour gérer les chaînes d'approvisionnement de médicaments contre les allergies vers les pharmacies. Les données météorologiques associées à un logiciel prédictif pourraient déterminer quand, où et quel type d'allergies pourrait frapper une zone.

Cette technologie donne aux entreprises la possibilité d'agir face aux besoins du marché plutôt que de réagir après que la demande se soit produite. Cet exemple n'est qu'une solution simple pour faire correspondre des données réelles avec des ressources et la population afin de créer un modèle d'affaires efficace.

Accélérateurs numériques

Les transformations numériques aident l'industrie, mais les entreprises doivent encore justifier le coût et le ROI. Comme le demandent de nombreux entrepreneurs et investisseurs : quel problème cela résout-il ?

Pour déterminer où ou à quelle vitesse la technologie sera adoptée, il ne faut pas se concentrer sur les appareils et les solutions. Les entreprises et les investisseurs devraient se concentrer sur les problèmes. Souvent, plus le problème est important, plus les industries adoptent rapidement des solutions.

Par exemple, récemment, la COVID-19 est devenue l'un des plus grands moteurs de transformation numérique au monde. Cette réponse démontre non seulement la puissance des grands problèmes, mais aussi l'importance des moteurs traditionnels tels que les ressources, la population, les maladies, etc.

L'industrie se concentre souvent sur des solutions rentables ou faciles à intégrer. Cependant, les meilleures solutions ne sont pas nécessairement les plus intelligentes ou les plus 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 de ne pas se laisser distraire par les nouvelles technologies brillantes.