Comment le Big Data peut être utilisé dans la fabrication

Les mégadonnées font référence à des ensembles de données massifs collectés à partir d'appareils connectés qui sont analysés pour générer des informations basées sur les données. Les leaders du secteur utilisent le big data pour identifier les modèles et les comportements des consommateurs, analyser les tendances historiques afin d'optimiser l'efficacité opérationnelle et améliorer les pratiques commerciales.

À la fois analyse statistique et recherche auprès des consommateurs, le big data est essentiel pour créer de la valeur. Dans le secteur manufacturier en particulier, l'exploitation d'informations exploitables sur le Big Data peut être la clé d'économies de temps et d'argent plus importantes. Une étude conjointe menée par Honeywell et KRC a révélé qu'une exploitation efficace de l'analyse des mégadonnées peut réduire les pannes jusqu'à 26 % et les temps d'arrêt imprévus de près d'un quart.

L'industrie du Big Data dans son ensemble devrait représenter 77 milliards de dollars d'ici 2023, et 44 % des leaders du secteur pensent que l'analyse du Big Data ouvre de nouvelles voies pour l'innovation et la perturbation. La collecte et l'analyse des données permettent aux entreprises de mieux comprendre leurs opérations, leurs clients et leurs points faibles et permettent de nouvelles approches innovantes pour améliorer les opérations et les performances. Voici une ventilation de la façon dont le big data est intégré à la fabrication, ainsi que des considérations clés pour les parties prenantes de l'industrie.

Big data et fabrication aujourd'hui

Selon la même étude Honeywell-KRC, 67 % des dirigeants de l'industrie ont l'intention d'investir dans le Big Data, même s'ils sont confrontés à une pression accrue pour réduire les coûts. La plupart des fabricants mondiaux disposent déjà de données d'atelier en temps réel pour des évaluations statistiques. Il s'agit donc simplement d'agréger et d'analyser efficacement ces données. Lorsque les fabricants utilisent le Big Data à leur avantage, ils bénéficient d'un coup de pouce dans trois domaines clés :

Amélioration de l'efficacité opérationnelle

Les fabricants comptent beaucoup sur la maximisation de la valeur de leurs outils pour augmenter la productivité, réduire les inefficacités et éviter les pannes. Les machines connectées à l'IoT peuvent mesurer, enregistrer et transmettre des données en temps réel, permettant aux fabricants de découvrir des informations susceptibles d'améliorer les performances.

Optimisation de la chaîne d'approvisionnement et des processus de production

À mesure que les chaînes d'approvisionnement deviennent plus complexes, il peut être difficile pour les fabricants de suivre et de mesurer leurs chaînes d'approvisionnement sans les bonnes structures de données. Sans un suivi et une collecte de données solides, les entreprises ont du mal à identifier ou à mesurer les inefficacités et les maillons faibles de la chaîne d'approvisionnement. Les mégadonnées permettent aux fabricants d'avoir une plus grande visibilité sur chaque étape de leurs chaînes d'approvisionnement. Grâce à ces informations, ils peuvent identifier des opportunités spécifiques pour rationaliser et optimiser les processus en éliminant les redondances, en automatisant dans la mesure du possible, en optimisant la sélection des fournisseurs, etc. Les informations sur la chaîne d'approvisionnement basées sur les données peuvent également révéler des dépendances au sein de la chaîne, permettant aux fabricants de créer des plans de sauvegarde et de se préparer pour l'avenir.

Identification et atténuation des risques

Le Big Data est également utile pour identifier les vulnérabilités potentielles au sein des opérations d'un fabricant. En analysant les données sur l'usure des équipements et les pannes passées, par exemple, les fabricants peuvent prédire avec plus de précision le cycle de vie de leurs machines et planifier la maintenance en conséquence. Selon un rapport de PWC et Mainnovation, la maintenance prédictive basée sur les mégadonnées réduit les coûts de 12 %, prolonge la durée de vie des équipements de 20 %, améliore la disponibilité de 9 % et aide les fabricants à créer un plan de récupération en cas de panne imprévue.

Préparer l'avenir du Big Data dans le secteur manufacturier

De nombreux fabricants utilisent le Big Data pour optimiser leurs opérations internes, mais les fabricants peuvent pousser plus loin leurs capacités de Big Data en explorant une plus grande variété de cas d'utilisation.

Traditionnellement, les fabricants se sont davantage concentrés sur la maîtrise de la production à grande échelle que sur la personnalisation des produits - il semblait plus prudent de le faire. Désormais, la qualité de l'expérience client d'une entreprise peut faire ou défaire son succès futur - et 90% des consommateurs sont prêts à fournir leurs informations personnelles si cela signifie débloquer une expérience plus personnalisée. Les mégadonnées peuvent aider les fabricants à détecter des changements infimes dans le comportement des consommateurs, ce qui les aide à offrir aux clients les expériences personnalisées et les produits personnalisés qu'ils souhaitent. Disposer d'un cache de données volumineuses capable de se mettre à jour en temps réel permet aux fabricants de créer des produits personnalisés à l'avance avec le même degré d'efficacité qu'une production à grande échelle normale.

De plus, les mégadonnées peuvent aider les entreprises manufacturières à progresser davantage vers des environnements de travail plus sûrs. L'adoption généralisée de la maintenance prédictive, alimentée par le Big Data, peut réduire de 14 % les risques pour la santé et la sécurité des travailleurs. De plus, tirer parti des processus de contrôle basés sur les données peut réduire les coûts de qualité et améliorer la production.

L'analyse des mégadonnées peut également être exploitée pour améliorer l'efficacité énergétique et la durabilité dans le secteur manufacturier. Lorsqu'une entreprise métallurgique européenne de premier plan a utilisé des techniques de mégadonnées et a découvert que les variations du flux de dioxyde de carbone réduisaient son rendement global, elle a réduit le gaspillage de matières premières de 20 % et les coûts énergétiques de 15 %. Si davantage d'entreprises manufacturières intègrent le Big Data dans leurs opérations quotidiennes pour améliorer l'efficacité énergétique, l'empreinte carbone de l'industrie pourrait diminuer considérablement.

Visez grand avec le Big Data

Les entreprises manufacturières peuvent utiliser le Big Data pour fonctionner plus efficacement, fabriquer de meilleurs produits, réduire les déchets et économiser de l'énergie. Néanmoins, les parties prenantes de l'industrie doivent se méfier de sauter dans le train du big data sans faire preuve de diligence raisonnable en effectuant des recherches et des tests. Appliquez d'abord l'analyse de données volumineuses à un petit projet, mesurez les résultats, puis déployez des projets plus importants par phases.

Chez Fast Radius, nous sommes toujours à la recherche de nouvelles façons de rendre la fabrication plus rapide, meilleure et plus dynamique. Si vous souhaitez vous pencher sur l'Industrie 4.0 et apprendre à utiliser le Big Data à votre avantage, notre équipe d'experts peut vous guider à chaque étape du processus. Contactez-nous dès aujourd'hui.

Pour plus d'informations sur l'industrie manufacturière dans son ensemble, visitez le centre de ressources Fast Radius.

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