Couler ou nager dans le tsunami de données

Nous parlons beaucoup des perturbations numériques et de la manière dont les nouvelles technologies altèrent de manière spectaculaire les modèles commerciaux et les opérations des fabricants. Les entreprises sont conscientes du fait que les nouvelles technologies numériques exigent de nouvelles compétences, mais peu d'attention a été accordée à la manière dont la culture organisationnelle doit se transformer pour s'adapter au commerce numérique actuel et créer l'avantage de l'information .

Le leadership de fabrication Le Conseil (MLC) a déclaré: «À mesure que l'industrie manufacturière évolue vers une industrie de plus en plus numérique, ce n'est pas seulement la technologie qui évolue. Cette évolution exige également un changement corrélatif de la culture d'entreprise, qui passe de la hiérarchie et des silos à un processus plus réactif, autonome, basé sur des données et collaboratif. "

Selon une enquête MLC de 2019, ' M4.0 Cultures: collaboratives, innovantes et intégrées 'ce changement culturel se produit rapidement

La course à la collaboration

Aujourd'hui, 17% seulement des répondants du MLC ont déclaré que ils sont passés à un modèle d'entreprise totalement collaboratif (bien que 61% d'entre eux s'attendent à dans deux ans)

Le rapport de la MLC indique que 91% des personnes interrogées estiment qu'une culture de collaboration est très importante pour leur entreprise, voire nécessaire à leur survie. Les organisations recherchent le mélange ultime de structure culturelle et de technologies numériques pour tirer le meilleur parti de la collaboration – tant qu'elles peuvent maîtriser le tsunami de données.

Il est essentiel de tirer pleinement parti des données pour que tout cela fonctionne. Pourtant, une autre étude du MLC a révélé que seulement 9% des fabricants sont bien préparés pour organiser, évaluer et prendre des décisions concernant les volumes de données qu’ils génèrent. Ce tsunami de données provient d’appareils, d’équipements et d’actifs connectés dans l’ensemble de l’entreprise. Les fabricants sont conscients de ce fait. Aujourd'hui, 17% des répondants du MLC considèrent que l'Internet des objets industriels (IIoT) change la donne, passe à 40% en deux ans.

Cela dit, il reste encore beaucoup à faire avant que les fabricants soient prêts. de s’engager pleinement dans l’environnement numérique et culturel nécessaire à une collaboration efficace. Par exemple, l'intégration des technologies de l'information (TI) et des technologies opérationnelles (OT) doit avoir lieu pour que les données IIoT soient disponibles pour tous les systèmes et toutes les personnes qui en ont besoin. Cependant, l'étude sur la culture MLC a révélé que seulement 10% des fabricants avaient déjà intégré leurs capacités informatiques et d'ergothérapie en une seule équipe entièrement collaborative.

Vers une réponse

Au cours de la diffusion Web sur les problèmes critiques de la MLC, nous avons expliqué comment, avec IIoT, nous devions concentrer la capture, la gestion et l'analyse des données au point de l'architecture informatique où nous pouvons optimiser le processus décisionnel décentralisé. Cela signifie ajouter des informations à la périphérie du réseau pour gérer les données des périphériques IIoT. Il a été suggéré que les données capturées à la périphérie seraient bientôt plus nombreuses que dans le nuage.

Ces données de l'IdO deviennent extrêmement utiles lorsque nous pouvons fournir rapidement des informations aux équipes collaboratrices au moment où elles effectuent une tâche. Cela signifie être capable de gérer le volume de données IIoT, de l’analyser et de le livrer là où il est nécessaire. Un autre membre du jury, Bill Schmarco, directeur technique d'IOT et des analyses chez Hitachi Ventara, a suggéré qu'en étant en mesure de récolter et d'exploiter les données IIoT, vous êtes en mesure de développer une usine intelligente capable de s'autogérer, d'apprendre et de se soigner soi-même. [19659002] Il a commenté: «Vous créez des profils sur vos actifs pour identifier leurs tendances et tendances qui vous permettent de gérer les cas de qualité, d’efficacité, d’équilibrage de charge, etc.».

Pour que cela fonctionne

Michele D'Alessandro, vice-présidente et directrice de la technologie de fabrication chez Merck et membre du conseil d'administration de MLC, a expliqué comment Merck avait créé un environnement d'exploitation analytique dans lequel les analyses étaient intégrées à l'écosystème numérique de l'entreprise. Il combinait des outils d’information perturbateurs avec les données de production existantes, ainsi que des données non structurées et externes, afin d’améliorer considérablement l’activité. La clé de son succès consiste à trouver les bonnes personnes et à leur donner les moyens d'améliorer leur travail.

D'Alessandro a déclaré: «Nous avons constaté qu'avec une bonne information et un bon talent, nous pouvions obtenir des résultats significatifs pour l'entreprise."

Les premiers résultats indiquent que Merck a augmenté l'efficacité globale de l'équipement (OEE) des années 40 aux années 90 et a démontré une amélioration de 5% du rendement et une réduction de 20% de l'écart.

La technologie est essentielle. composant de l'industrie 4.0, ce n'est pas le seul. La culture organisationnelle est également vitale, mais il est important de comprendre que ce ne sont pas deux entités distinctes. Passer à un modèle collaboratif plus plat, dans lequel les décisions sont dévolues aux personnes les plus appropriées, signifie que les données qu'elles créent sont capturées et rapidement transformées en informations exploitables.

Pour ma contribution au panel, j'ai expliqué en quoi les technologies pouvaient aider. améliorer le processus de gestion des données et éviter les perturbations décisionnelles que le tsunami peut provoquer

J'ai expliqué comment notre plate-forme de gestion de l'information d'entreprise propose des fonctionnalités clés pour les services de contenu, l'automatisation des processus, l'analyse assistée par l'IA et l'internet des objets. Ces technologies permettent de gérer, de traiter et de fournir des données, de les transformer et de les transformer en informations utiles permettant aux fabricants d’obtenir un avantage informationnel par le biais de la collaboration.

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