Réduire les coûts grâce au nettoyage des données MRO

Alors que la concurrence et la technologie continuent d'évoluer dans les industries industrielles et manufacturières d'aujourd'hui, les entreprises sont confrontées au défi toujours croissant de réduire les coûts et d'améliorer l'efficacité tout en maintenant la qualité de la production. Ces entreprises de fabrication ont souvent plusieurs sites répartis dans de vastes régions géographiques, chacun disposant de milliers de pièces de rechange de maintenance, de réparation et d'exploitation (MRO) pour assurer le bon fonctionnement des opérations. Dans ces grandes organisations, plusieurs employés différents saisissent des éléments dans divers systèmes de gestion des actifs d'entreprise (EAM) sur chaque site, avec peu ou pas de directives standard, et souvent dans plusieurs langues. Au fil du temps, ce manque de normalisation fait que les données sur les matériaux deviennent incohérentes et inexactes, ce qui entraîne de nombreux effets négatifs qui peuvent être ressentis dans toutes les unités de l'entreprise.

Les effets les plus courants causés par des données de matériaux corrompus incluent :

• Éléments non identifiables
• Inventaire excédentaire
• Duplication
• Fausses ruptures de stock
• Temps d'arrêt de l'équipement
• Recherches de pièces inefficaces
• Augmentation des achats non-conformistes (achats directs)
• Avantages limités des systèmes EAM

Ces inefficacités peuvent coûter beaucoup de temps et d'argent aux entreprises, tout en les empêchant de prendre des décisions critiques basées sur les données.

Le processus de nettoyage des données

Afin de transformer les données corrompues en données de qualité cohérente, un processus de nettoyage des données doit être mis en œuvre pour créer un catalogue d'entreprise commun qui peut être maintenu dans toute l'organisation.

Bien que le processus de nettoyage des données puisse sembler très simple par nature, il nécessite un ensemble unique et spécialisé de logiciels, de personnes et de procédures. Certaines entreprises de nettoyage de données sont fières de leur efficacité et de leur rapidité grâce à l'utilisation de logiciels automatisés, mais en réalité, il n'existe aucune application logicielle capable de nettoyer avec précision les fichiers de données de masse sans intervention humaine. Le processus de nettoyage des données est en réalité beaucoup plus détaillé et, pour les résultats les plus précis, nécessite l'utilisation d'applications logicielles automatisées combinées à l'implication de spécialistes du nettoyage pour assurer la cohérence, la précision et l'efficacité.

Pour illustrer le processus de nettoyage des données du début à la fin, il a été divisé en neuf étapes. Bien que chaque projet soit différent en fonction des exigences spécifiques du client, ces neuf étapes couvrent les procédures standard impliquées dans chaque projet de nettoyage des données.

Étape 1 - Séparer et standardiser le nom du fabricant et le numéro de pièce

À l'aide d'un logiciel automatisé, le nom du fabricant et le numéro de pièce sont extraits et séparés de la description en texte libre non structurée. Une fois séparés, le nom du fabricant et le numéro de pièce sont corrigés et standardisés, garantissant que chaque nom de fabricant et numéro de pièce unique conserve une structure cohérente dans l'ensemble de la base de données.

Étape 2 - Attribuer le nom-modificateur et les attributs requis

Suite à la ségrégation et à la standardisation des noms de fabricants et des numéros de pièce, un dictionnaire substantif est utilisé pour attribuer l'identifiant et les propriétés descriptives corrects à chaque article. Comme illustré ci-dessous, en utilisant le dictionnaire nom-modificateur, chaque élément se voit attribuer une paire nom-modificateur, où le nom est l'identifiant principal et le modificateur est l'identifiant secondaire. Chaque paire nom-modificateur contient également en moyenne cinq à sept attributs associés, qui décrivent plus en détail les caractéristiques de cet élément.

Étape 3 - Remplir les attributs

Après avoir standardisé et renseigné les informations fournies dans la description brute du client, les attributs restants sont renseignés à l'aide d'outils internes et externes tels que la bibliothèque de pièces maîtresses, qui contient des millions d'articles pré-standardisés. Un outil de recherche en ligne facilite la recherche et la collecte d'informations supplémentaires sur les pièces. À l'aide de ces outils puissants, les descriptions d'articles sont améliorées avec précision et efficacité grâce aux informations extraites directement des catalogues des fabricants.

Étape 4 – Attribuer des codes de classification

Une fois que tous les articles ont été correctement décrits par un nom, un modificateur et les attributs correspondants, ils peuvent se voir attribuer des codes de classification spécifiés par le client. Les codes de classification sont généralement utilisés pour la segmentation des produits, l'analyse des dépenses et d'autres rapports personnalisés, permettant aux entreprises de tirer parti des achats et d'obtenir des informations pour améliorer l'efficacité des achats.

Étape 5 - Identifier les éléments en double

Une fois le nettoyage et la classification terminés, les éléments en double dans la base de données sont identifiés par duplicata direct (même nom de fabricant et même numéro de pièce) ou par fonction de forme-ajustement (nom de fabricant et numéro de pièce différents mais identiques selon le type, la taille et le matériau). Une fois que les doublons ont été identifiés, un numéro de pièce d'entreprise commun leur est attribué, les descriptions sont dupliquées pour apparaître identiques dans toute la base de données et les articles sont signalés pour examen par le client.

Étape 6 - Examen du contrôle qualité

En raison de l'accent mis sur la qualité et la cohérence, l'étape suivante implique un examen humain final de tous les éléments, généralement effectué par un chef de projet affecté ou une personne dédiée au contrôle de la qualité. Le processus de contrôle qualité garantit que chaque article suit le format et la nomenclature appropriés selon les normes client prédéfinies, tout en vérifiant que les descriptions améliorées sont correctes, précises et complètes.

Étape 7 - Envoyer la liste d'évaluation au client

En moyenne, 10 % de la base de données des matériaux sont généralement des articles d'examen, ce qui signifie que les articles manquent d'informations critiques pour une identification précise des pièces, telles que le nom du fabricant ou le numéro de pièce. Au cours du processus de nettoyage des données, ces éléments sont signalés et compilés dans une liste d'avis clients. La liste d'examen est renvoyée au client, qui doit alors localiser physiquement l'article dans le magasin et enregistrer les informations nécessaires sur les pièces à ajouter dans la fiche article.

Étape 8 - Formater les données dans le système ERP du client

Une fois que les informations manquantes ont été collectées pour tous les éléments d'examen et que l'intégralité de la base de données nettoyée a été approuvée par le contrôle qualité, elle est considérée comme complète et transférée au service informatique. À ce stade, les informaticiens formatent les données dans le système de planification des ressources d'entreprise (ERP) spécifié par le client et les extraient dans un fichier de retour. L'étape de formatage est essentielle pour obtenir le résultat final souhaité, car chaque système ERP a sa propre mise en page, ses en-têtes et ses limites de champs.

Étape 9 - Renvoyer le fichier nettoyé

Une fois que l'intégralité du fichier de données a été nettoyé, standardisé, amélioré, dédupliqué, révisé et formaté dans le système ERP du client, il est livré électroniquement au client. À ce stade, les données peuvent désormais être téléchargées directement dans le système ERP du client.

Les résultats

Esthétiquement, les résultats du nettoyage des données sont évidents, car les données conservent désormais clairement un format et une nomenclature cohérents dans toute l'organisation tout en contenant des informations améliorées pour une meilleure identification des pièces. Cependant, les avantages réels sont ceux qui peuvent ne pas être aussi évidents visuellement mais qui présentent le meilleur retour sur investissement. Les avantages les plus précieux sont ceux qui découlent de la capacité d'identifier et de supprimer les éléments excédentaires, obsolètes et en double tout en améliorant la capacité de rechercher et de localiser rapidement les pièces lorsque le temps presse et la réduction des temps d'arrêt de l'équipement est cruciale. Les principaux avantages incluent :

1. Réduction des coûts

• Identification des stocks excédentaires actifs et obsolètes
• Identification et élimination des éléments en double
• Réduction des temps d'arrêt des équipements
• Réduction des achats non-conformistes
• Réduction des commandes de pièces accélérées

2. Efficacité de maintenance améliorée

• Recherches de pièces efficaces

3. Avantages ERP/EAM maximaux

• Capacités de création de rapports améliorées

Dans une perspective à long terme, des données de qualité sur les matériaux sont la clé du maintien des coûts d'exploitation et de l'efficacité. Ce processus ne se termine pas une fois le projet de nettoyage des données terminé. Le maintien de la qualité continue des données nécessite un ensemble strict de procédures de gestion de catalogue pour garantir l'exactitude et la cohérence à mesure que de nouveaux éléments sont ajoutés et que des éléments existants sont modifiés ou suspendus. La plupart des entreprises de nettoyage de données proposent un certain type de logiciel ou de service de gestion de catalogue aux clients afin de maintenir la qualité de leur catalogue nettoyé. Cependant, à moins que le client ne soit en mesure de dédier une ressource interne pour gérer le catalogue, l'externalisation de cette activité aux experts qui ont initialement nettoyé la base de données donnera toujours les meilleurs résultats.

À propos de l'auteur

Jocelyn Facciotti est responsable marketing chez I.M.A. Ltd., une société spécialisée dans le nettoyage des données MRO et les services associés. Pour plus d'informations, visitez www.imaltd.com ou contactez [email protected].