L’importance de l’analyse des données et du Big Data dans l’industrie

Publié le : 18 janvier 20224 mins de lecture

La quantité croissante de données générées automatiquement par les capteurs, les machines, les fournisseurs, les utilisateurs, etc. constitue un atout pour les entreprises industrielles.

Voyons comment tirer parti de toutes ces informations.

Les données ne sont pas extraites des données ou la bonne prise de décision n’en découle pas.

À l’heure actuelle, même les industries les plus avancées visent à optimiser les systèmes de contrôle et d’intelligence d’une approche centrée sur les systèmes préexistants dans l’entreprise (serveurs, réseaux, etc…).

Cependant, dans le cadre de l’industrie 4.0, les opportunités les plus importantes nécessitent une interaction avec différents systèmes, certains extérieurs à l’organisation elle-même, qui peuvent avoir un impact significatif sur la performance du processus de production.

Il s’agit des systèmes Big Data, qui nécessitent un volume de données entrant à une vitesse et une variété telles qu’elles ne peuvent être gérées efficacement avec les systèmes et paradigmes habituels.

Les résultats

Les résultats commerciaux attendus par l’industrie 4.0, tels que l’auto-optimisation, la flexibilité ou les systèmes de production dynamiques, nécessitent l’application des concepts du Big Data et l’analyse avancée des données pour obtenir des renseignements sans intervention humaine (ou avec une intervention minimale).

Bien que le Big Data fasse l’objet de discussions techniques depuis la naissance du Web 2.0, dans lequel les utilisateurs étaient les principaux producteurs de contenu, presque tous les concepts faisant référence à ce mode de traitement des données se rapportaient à des données générées par des humains et non à des données générées automatiquement par des machines ou des capteurs.

En ce sens, les systèmes de traitement des données industrielles étaient (et sont) conçus pour traiter un type de données très défini en termes de format, de vitesse et de volume et, par conséquent, il n’était pas nécessaire d’appliquer d’autres types de techniques.

Toutefois, dans le cadre de l’industrie 4.0 et de sa philosophie selon laquelle tout est connecté, il existe une opportunité exceptionnelle d’utiliser les connaissances et les nouvelles technologies.

Ainsi, dans tout environnement industriel où des données sont générées par des machines et des humains, il est possible d’extraire des informations précieuses pour l’entreprise.

l existe donc des exemples dans presque tous les maillons de la chaîne de valeur industrielle :

Connaissance du client

Il s’agit actuellement du domaine le plus mature et le plus utilisé.

Utile pour une segmentation correcte du marché, l’analyse du sentiment du marché, l’assistance à la clientèle, les recommandations, la prévention des désabonnements, la gestion du cycle de vie des clients, l’analyse de la gamme de produits, l’application des modèles de gestion de la clientèle à la gestion des employés dans les grandes entreprises.

Opérations et production

Il s’agit d’optimisation des processus d’entreprise, optimisation des flux de production, assurance de la qualité, simulation dynamique de scénarios, prévision de la demande, détection des schémas et analyse des causes profondes, maintenance prédictive et préventive des équipements, installations et structures, tarification dynamique, gestion du cycle de vie des produits, amélioration de la conception des processus et des produits.

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