Comment s'épanouir dans l'industrie 4.0 (partie 2)

Partie 2 d'une série en 2 parties. Lisez Partie 1 .

Les gagnants du marché de demain gagneront avec les produits les plus intelligents. Il ne suffit pas de construire des produits incroyablement bons; les gagnants doivent avoir les produits les plus intelligents ! Mais que sont les produits intelligents?

"Intelligent" est l’un de ces termes surutilisés et mal définis qui circulent autour des conversations sur l’Internet des objets (IoT) et sur l'intelligence artificielle ). Qu'entendons-nous réellement par smart? Pour les besoins de mon enseignement, je définis «intelligent» comme étant la somme des décisions (optimisées) à l'appui des objectifs commerciaux ou opérationnels d'une entité.

Les organisations doivent effectuer les investissements nécessaires (dans des techniques telles que les personas et la cartographie des parties prenantes, cartes de parcours client et matrice de hiérarchisation) afin d'identifier, de valider, de valoriser et de hiérarchiser les décisions ou les cas d'utilisation constituant une entité «intelligente». Par exemple, la figure 1 présente certaines des décisions ou des cas d'utilisation qu'une ville devrait optimiser pour une initiative de «ville intelligente».

Figure 1: Décisions relatives à une initiative de «ville intelligente»

Voir le blog « Internet des objets: passer de connecté à intelligent » pour plus de détails sur la création d'entités «intelligentes».

Une fois que nous avons identifié, validé, valorisé et hiérarchisé les décisions ou les cas d'utilisation nécessaires pour optimiser notre initiative de produits et / ou d’espaces «intelligents», nous devons maintenant élaborer une stratégie de gestion et d’analyse des données visant à «opérationnaliser intelligemment». C’est-à-dire que nous souhaitons créer des produits et / ou des espaces intelligents -diagnose et auto-guérison (voir la figure 2).

Figure 2: Les trois étapes de la création d'une entité «intelligente»

Les trois étapes d'une entité «intelligente» à apprentissage continu sont les suivantes: [19659012] Auto-surveillance : Surveille en permanence les opérations pour détecter tout élément inutilisé. comportements ou résultats ultimes (détection d'analogie, dégradation des performances).

• Autodiagnostic : exploite l'analyse de diagnostic pour identifier les variables et les paramètres susceptibles d'avoir une incidence sur les performances et l'analyse prédictive permet de prédire ce qui est susceptible de se produire et à quel moment.

• Self-heal : applique des analyses prescriptives pour créer des informations exploitables et des analyses préventives afin de recommander des actions correctives à l'utilisateur ou à l'opérateur afin d'éviter des problèmes tels que des temps d'arrêt imprévus.

Préparation de l'industrie 4.0

19659016] Les organisations ont beaucoup de travail à faire pour se préparer à Industrie 4.0, notamment:

1. Commencez avec une fin en tête. Comprenez les initiatives commerciales clés de votre organisation. Comprenez ce qui est important pour l’organisation des points de vue commercial, financier et / ou client, et utilisez-le pour définir et accélérer la monétisation de ces technologies. Bien que nous ne comprenions peut-être pas l’avancée technologique que nous aurons à tenter d’atteindre cet objectif, le point final ne devrait pas être un mystère.

2. Comprenez les capacités technologiques clés de l’industrie 4.0… mais dans un cadre commercial. Il est important que les services informatiques se familiarisent avec le fonctionnement de ces technologies, avec ce qu’il faut faire pour les prendre en charge et avec quels types d’opportunités commerciales et / ou opérationnelles peuvent éventuellement être traitées.

3. Développez l’architecture de la solution. Les entreprises doivent adopter une architecture holistique prenant en charge ces technologies afin de fournir des applications industrielles «intelligentes» (qui deviennent plus intelligentes à chaque interaction client) et des entités «intelligentes» (exploitant des analyses IoT de bout en bout pour créer des entités «à apprentissage continu». ).

4. Utilisez l’esprit de conception pour diriger l’alignement et l’adoption d’une organisation d’intelligence artificielle. Adoptez la pensée conceptuelle comme un moyen de favoriser l’alignement et l’adoption de l’organisation en ce qui concerne le lieu où et le meilleur moyen de déployer ces technologies pour générer une valeur commerciale et opérationnelle significative.

5. Développez les capacités de l’analyse en matière de données et d’analyse. Devenez un expert dans l'acquisition, l'intégration, le nettoyage, l'enrichissement, la protection et l'analyse / l'exploitation des données qui constituent la source d'informations sur les clients, les produits et les opérations qui alimentent les initiatives commerciales prioritaires de l'organisation.

6. Mettez en œuvre l'analyse. idées. Intégrez des connaissances analytiques et des recommandations basées sur des preuves dans des produits et des espaces intelligents tirés des leçons de chaque interaction client et / ou opérationnelle.

7. Monétisez l'avantage de l'IoT. Tirez parti de l'IoT Edge pour optimiser les performances opérationnelles et les performances des produits en temps quasi réel, tout en améliorant la prise de décision et en offrant davantage de valeur aux clients et aux opérations.

Comme je l'ai indiqué dans la première partie de cette série: Il est temps d'être dans le secteur des données et de l'analyse, et je pense que même Forrest Gump serait d'accord.

Cet article a paru à l'origine sur LinkedIn et est republié sur autorisation.

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