Exploiter les données machines : Guide pour les dirigeants pour générer du ROI avec l'IA et l'IoT

Ce qui vous a amené ici ne vous mènera pas là où vous allez. Ce dicton pourrait être la clé pour comprendre la différence entre l'adoption et la mise à l'échelle de la technologie. Les dirigeants ont vu comment l'intégration de nouvelles technologies telles que l'IA et l'IoT ajoute de la valeur, mais manquent les jalons et les estimations de ROI. Ce qui suit examinera comment les dirigeants peuvent exploiter les données machines pour l'intelligence d'affaires afin d'atteindre cette prochaine étape.

Problèmes liés à la mise à l'échelle des projets pilotes

L'un des moteurs actuels de la fabrication est l'utilisation de la technologie pour augmenter la production et réduire les coûts. De nombreux projets précoces se concentrent sur la connectivité et les données machines. Bien qu'un projet de données machines puisse montrer des promesses, il peut ne pas atteindre le ROI attendu ou ne pas s'étendre avec des résultats similaires. Cela est souvent dû au fait que les objectifs des programmes pilotes sont orientés vers ce projet unique.

Les dirigeants devraient savoir comment les projets de données machines atteignent les objectifs localement, mais considérer comment le succès local affecterait les autres parties prenantes. Tout en comprenant comment les données machines s'intègrent dans le tableau d'ensemble, la nouvelle technologie peut ne pas produire de changement au niveau de l'entreprise avant qu'un certain pourcentage d'adoption ou une valeur N ne soit atteint. Ci-dessous, nous décrivons ce que vous devriez considérer lors du lancement d'un programme pilote.

Par où commencer ?

Connaissez votre objectif et pourquoi il est important. Envisagez plusieurs projets (quelques-uns, pas des dizaines) qui pourraient montrer le plus grand impact localement tout en comprenant le potentiel d'impact sur les niveaux supérieurs de l'intelligence d'affaires s'ils réussissent ou échouent.

Documentez votre flux de travail, vos ressources et autres indicateurs clés de performance pour identifier les domaines qui seraient faciles à intégrer rapidement à la technologie pour obtenir des données machines. Sachez combien de temps il faudra pour obtenir suffisamment de données pour des résultats précis afin de prendre des décisions éclairées. Les décisions éclairées incluent deux ensembles de résultats : le temps pour déterminer si le pilote a été un succès, et le temps ou le niveau d'adoption nécessaire pour collecter des données machines pour les fonctions d'affaires supérieures.

« Mais ça marche bien depuis trente ans ! »

Cette déclaration est peut-être la plus dommageable dans une industrie dynamique et en évolution rapide. Cependant, il y a une part de vérité. Ne partez pas du principe qu'il faut détruire l'équipement existant ou tout connecter avec de nouveaux appareils à la pointe de la technologie. L'équipement existant peut encore être connecté !

L'équipement ou les réseaux existants peuvent encore apporter de la valeur. Les mettre à jour pourrait être dépenser de l'argent pour des rendements décroissants alors que cet argent pourrait aller vers un domaine offrant un meilleur ROI. Soyez conscient des nouvelles technologies qui fonctionnent avec l'équipement existant pour amplifier ce que vous avez déjà.

Il incombe aux dirigeants de fournir le leadership, mais de laisser les gestionnaires faire ce qu'ils savent être le mieux. En matière d'innovation, soutien de la part de la direction, mais construction à partir de la base. Bien qu'un dirigeant puisse définir le rythme et la direction, les gestionnaires peuvent mieux comprendre l'architecture et le flux de travail pour prendre des décisions au cas par cas.

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Des données machines aux données d'affaires

Une tendance dans l'adoption technologique est de trouver des solutions faciles à évaluer en termes de ROI ou d'avantage tangible, comme la maintenance prédictive. Les données machines pourraient rester sur le terrain d'usine si les dirigeants ne voient pas comment elles se rapportent aux objectifs d'affaires. Prendre des décisions rapides et éclairées au niveau de l'entreprise pourrait inclure des données de ce qui se passe à l'extérieur de l'entreprise — Ventes, chaîne d'approvisionnement, et ce que font les concurrents. Mais les programmes pilotes offrent une chance de commencer à voir comment les données machines pourraient se rapporter à…

• La flexibilité ou la réactivité d'une entreprise
• Les revenus ou les possibilités de créer de nouveaux flux de revenus
• L'expérience client
• Les campagnes marketing

Idées fausses et solutions

Une idée fausse courante est que les données machines doivent être traitées pour être utilisées au niveau de l'entreprise. Les entreprises ont investi de l'argent dans des logiciels avancés dans le but de filtrer les données pour l'analytique d'affaires. Cependant, les solutions personnalisées peuvent être coûteuses, prendre beaucoup de temps à développer et ne pas être flexibles ou facilement adaptables une fois en place.

Les solutions « taille unique » ou prêtes à l'emploi peuvent être rapides à intégrer mais aussi limitantes. Trouver des solutions plus hybrides offrant des logiciels modulaires et personnalisables est précieux pour démarrer. Recherchez des fournisseurs de technologie qui offrent du logiciel en tant que service (SaaS), fournissent des tableaux de bord dynamiques et des microservices capables de gérer les données machines Edge et Cloud. Les solutions hybrides permettent de démarrer rapidement et d'ajuster avec des fonctionnalités personnalisées selon les besoins.

Le SaaS avec des données machines en temps réel, alertes et notifications est excellent pour maintenir l'atelier en mouvement tandis que des fonctionnalités supplémentaires telles que les indicateurs clés de performance (KPI) et la planification des ressources d'entreprise (ERP) aident à garder un œil sur le tableau d'ensemble, pilotent l'inventaire de la chaîne d'approvisionnement et aident les dirigeants à prendre des décisions d'affaires éclairées.

Dans l'ensemble, les dirigeants doivent soutenir les innovations et orienter la culture d'entreprise vers l'utilisation de l'analytique des données machines. Après tout, les données sont l'avenir de la fabrication. Cela peut se faire en encourageant les programmes pilotes, de formation et de bonus. Créer un système de communication où les travailleurs peuvent partager des idées ou des problèmes peut aider à indiquer quels programmes motiveraient le mieux vos employés. Dans certains cas, les entreprises ont introduit de la gamification ou des compétitions telles que des hackathons pour engager et éduquer les employés. Rappelez-vous simplement : ce qui vous a amené là où vous êtes ne vous mènera pas là où vous allez. Ne vous accrochez pas aux solutions d'hier pour relever les objectifs de demain.