Révolutionner la production : comment la digitalisation stimule l'efficacité et l'innovation

Le terme « digitalisation » (ou l'expression « transformation digitale ») a des significations différentes selon les industries. Pour les installations de production, même avant l'avènement de la révolution de la « digitalisation », le segment de l'automatisation a conduit l'adoption de technologies avancées. Aujourd'hui, le segment de l'automatisation se trouve naturellement au centre de toute la discussion.

La dernière décennie a vu plusieurs industries faire des progrès significatifs dans l'utilisation des technologies numériques pour devenir plus efficaces et rentables. Selon l'industrie, cependant — et dans une certaine mesure, le personnel et les entités impliqués dans le développement de projets — la digitalisation est envisagée de manière très différente.

Bien sûr, les méthodes et technologies employées pour mettre en œuvre la digitalisation dépendront considérablement de l'objectif final de l'organisation. Pour un professionnel de l'ingénierie ou un chef de programme qui définit des stratégies de digitalisation pour un nouveau projet, il peut être difficile de définir les domaines de focus à partir du large éventail de sujets couverts par la digitalisation. La clé est de comprendre où l'organisation se situe actuellement en termes de trois domaines centraux de la digitalisation, puis de définir où l'organisation veut être dans un avenir proche.

Domaines centraux

Pour toute industrie, nous pourrions dire en termes généraux que la digitalisation, ou transformation digitale, se concentre sur trois domaines centraux : les systèmes et processus, l'automatisation et les communications, et l'analyse de données. Ces domaines peuvent également être considérés comme les principaux facilitateurs de la digitalisation.

Systèmes et processus

Ceux-ci sont liés à la gestion des opérations d'une organisation. Un système est l'ensemble des procédures et processus qui définissent comment le travail est effectué, et un processus est un ensemble d'étapes conçues pour atteindre un objectif particulier. Une multitude de processus établis font fonctionner un système donné plus efficacement.

À partir de ces définitions, on peut voir le vaste potentiel de digitalisation dans ces domaines. Chaque organisation a ses propres systèmes et processus qui l'aident à fonctionner efficacement. La digitalisation de ces systèmes et processus offre d'immenses opportunités d'automatiser les tâches tout en assurant la conformité. La digitalisation des exigences opérationnelles crée également des opportunités de collecte, de stockage et de transfert instantané de données sur les réseaux pour soutenir l'archivage des données et leur analyse pour l'amélioration continue.

Automatisation et communications de production

Les technologies d'automatisation et de communication jouent un rôle clé dans l'activation de la stratégie globale de transformation digitale. Ces deux disciplines étaient les précurseurs qui ont aidé à lancer la révolution de la digitalisation pour le monde industriel, et elles restent des domaines centraux pour l'évolution continue des technologies et pratiques pour une gestion meilleure et plus efficace des installations de production.

L'influence de ces disciplines est démontrée par le fait que la majorité des projets d'installations de production ont des stratégies de digitalisation construites autour d'elles, indépendamment de l'industrie ou de la culture organisationnelle. Pour un projet de digitalisation amélioré, le segment d'automatisation aide à étendre la façon dont les données de processus sont mesurées, contrôlées, enregistrées et analysées. Les capacités de collecte et de calcul des technologies de capteurs, du matériel de contrôle, des méthodes de communication de données sûres et améliorées, et du stockage et du calcul efficaces des données aident à construire des algorithmes avancés de surveillance et de contrôle adaptés à chaque industrie particulière.

Analyse de données

Les données deviennent un trésor pour une organisation lorsque leur analyse peut aider à améliorer les systèmes, les processus, les méthodes de production et les prévisions. Dans le monde industriel, cependant, le mot « digitalisation » est souvent associé à cette partie du spectre — ce qui, malheureusement, est trompeur. Les autres facilitateurs de la digitalisation, développés et mis en œuvre dans le cadre du projet de transformation, posent les bases de la collecte et de l'analyse des données. Ces étapes d'activation sont aussi critiques que la partie analytique.

Toutes les branches de l'analyse de données — descriptive, prédictive et prescriptive — sont utilisées dans le développement de modèles et de solutions adaptés à l'industrie et aux aspirations uniques de l'organisation. Les technologies d'intelligence artificielle et de machine learning aident à aller plus loin dans l'utilisation des données et le déploiement des solutions dans toute l'organisation.

Défis

Lorsqu'on se lance dans un projet de transformation digitale, il est important de comprendre où l'organisation se situe sur les trois domaines centraux discutés ci-dessus, et de fixer un objectif réaliste en tenant compte du temps et des ressources disponibles pour le projet. Il est également crucial d'évaluer l'évolution future des technologies et leur importance pour les ambitions de l'organisation au-delà de la période d'exécution du projet. L'équilibre entre le choix d'une technologie innovante qui est éprouvée sur le terrain tout en étant pérenne pourrait être un défi pour la gestion de projet. En raison de la portée croissante de la technologie, des exigences de cybersécurité toujours plus importantes exigeront également une évaluation et une allocation de ressources significatives.

Conclusion

Le succès d'une stratégie de digitalisation pour une installation de production dépend grandement de l'évaluation par l'organisation de sa position actuelle et de son identification des domaines de focus pour la campagne de transformation. Une planification précoce et la mise en œuvre des facilitateurs, et une vision claire pour une utilisation efficace des données pour la compétitivité de l'entreprise, contribueront grandement au succès de la stratégie.