Maximiser la valeur du Big Data : stratégies pour le succès manufacturier

Près de deux décennies après l'entrée du terme "big data" dans le lexique, les fabricants réalisent que le vrai avantage ne réside pas dans le volume pur, mais dans la pertinence et la précision des données qu'ils collectent. Quand l'analytique est étroitement alignée avec les objectifs stratégiques d'une entreprise, les opérations deviennent plus efficaces et l'avantage concurrentiel est renforcé.

Des plateformes big data bien conçues ont constamment livré des bénéfices à travers le développement produit, la prise de décision et la réduction des coûts. Par exemple, Intel a rapporté 30 millions de dollars d'économies en rationalisant son flux de travail d'assurance qualité par des insights pilotés par les données.

Le moment de stratégiser

Des recherches d'Actify.com indiquent qu'environ 33 % de toutes les données sont potentiellement utiles quand correctement analysées, pourtant de nombreuses entreprises ne traitent qu'environ 0,5 % des données qu'elles génèrent. Une stratégie de données à l'échelle de l'entreprise garantit que les organisations se concentrent sur les insights qui comptent, évitant le temps gaspillé sur des informations non pertinentes.

Construire une telle stratégie implique quatre principes fondamentaux :

• Praticité — Le plan doit être simple à implémenter et maintenir.
• Pertinence — Il doit être étroitement couplé aux objectifs business de l'entreprise.
• Évolutionnaire — La stratégie doit s'adapter aux tendances et technologies émergentes.
• Universalisme — La cohérence entre départements assure que les données sont gérées et traitées uniformément.

Être préparé

Les technologies de capteurs intelligents permettent aux fabricants de capturer des données granulaires de pratiquement chaque pièce d'équipement. En surveillant des composants comme les moteurs ou joints, l'analytique prédictive peut prévoir les défaillances mécaniques avant qu'elles ne surviennent. Cette approche proactive réduit les temps d'arrêt non planifiés et les réparations d'urgence coûteuses qui s'ensuivent souvent.

Anticiper la défaillance d'équipement permet aux équipes de maintenance de planifier les interventions et commander les pièces à l'avance, assurant une opération continue et évitant les pièges des régimes purement réactifs ou purement planifiés.

Doug Laney a fameusement décrit le big data par les "trois V" : volume, vélocité et variété. Les leaders modernes doivent aussi considérer un quatrième V — valeur. Assurer que les données sont de haute qualité et directement liées aux résultats business garantit que l'investissement dans l'analytique se traduit en retours tangibles.

À propos de l'auteur

Mark Howard, Directeur d'EU Automation, un fournisseur leader d'équipements industriels, apporte plus de 20 ans d'expertise en technologie manufacturière.