MINES LA REVUE DES INGÉNIEURS #511 - Février 2021 - 27

X44
Le volume mondial
de données a été multiplié
par 44 entre 2010 et
2020. Il continuera à doubler
tous les 3 ans.
autour des modes de collecte de la donnée
et des logiciels d'exécution des opérations.
Pour la réussir, on constate que
les entreprises ont besoin d'avoir réellement
développé leur maturité, à la
fois au niveau des sites qui doivent
apprendre à mieux identifier les sujets
qui ont réellement apporté de la valeur,
mais également au niveau corporate où
la vision d'ensemble permet de voir
ceux qui reviennent souvent.
Ainsi, la Direction des Opérations s'inscrit
dans une démarche de catalogue de
solutions, afin de mettre à disposition
des sites les solutions et informations
dont ils ont besoin pour réaliser localement
leur transformation. Ce catalogue
de solutions est un sujet délicat,
puisqu'il doit trouver le juste milieu
entre solutions imposées et solutions
proposées (par exemple, la sécurité des
réseaux est souvent imposée, mais les
solutions d'analyse de données sont
plutôt proposées), et entre recommandations
centrales et besoins locaux
(notamment en s'interrogeant sur les
avantages à associer au déploiement
des solutions recommandées centralement
: les sites bénéficieront-ils alors
d'un accompagnement ou de budgets
spécifiques ?).
Nous pouvons illustrer ce cheminement
avec un des leaders mondiaux des
produits laitiers. Cette entreprise qui
compte plus de 150 sites de production
à travers le monde a d'abord identifié
les sites les plus motivés et les a encouragés
à tester ces nouvelles technologies.
Grâce à ces premières expérimentations,
elle a pu identifier clairement
les technologies pertinentes pour
ses usines. Tout d'abord remplacer les
nombreux documents papier (procédures,
listes de contrôle, de déclaration...)
par des versions numérisées sur
tablette. À la clé une première sensibilisation
des équipes terrain à la transformation
en cours et des gains notables
en termes de traçabilité (éviter les saisies
manuelles réduisant le nombre
d'erreurs reportées). Cette première
captation de données a également
permis d'alimenter les premiers systèmes
d'analyses pour améliorer l'efficacité
des processus de production.
Une fois les données " opérateurs "
saisies, le besoin s'est fait sentir de
collecter également les données des
machines. L'entreprise a ainsi identifié
que pour un " passage à l'échelle " , cette
collecte machine devait être standardisée
autant que possible à l'échelle du
groupe. Forte de ces nouvelles connaissances,
elle a commencé à structurer un
catalogue de solutions mis à disposition
des sites, et à identifier ceux qui seraient
prioritaires (devenus des sites pilotes,
servant également de démonstrateurs).
On voit ainsi qu'on retrouve les
différentes étapes présentées précédemment.
CONCLUSION
Les
promesses associées à l'industrie
4.0 sont nombreuses et beaucoup de
groupes industriels se sentent perdus
face au foisonnement de solutions
" prêtes à l'emploi " . Une course à la donnée
semble engagée, à grand renfort de
communication des grands offreurs de
solutions.
Dans ce contexte, les directions générales
et industrielles doivent prendre le
temps de réfléchir aux usages qui
apporteront réellement de la valeur à
leur métier. Questionner les équipes,
échanger avec des pairs, rencontrer des
clients et des fournisseurs... doit permettre
de clarifier
les priorités et
d'orienter les projets de l'entreprise.
Ainsi, les technologies testées aurontelles
plus de chances d'apporter une
réelle valeur ajoutée à l'entreprise. 
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#511_FÉVRIER_2021
DONNÉES :
ATTENTION
À LA NOYADE
Il est possible de collecter toutes
les données possibles et imaginables.
Mais il est préférable de se concentrer
sur celles qui ont de la valeur et de les
exploiter réellement.
Un excellent exemple concerne les
prévisions de ventes. Un certain
nombre d'entreprises de biens de
grande consommation ont investi dans
des systèmes " d'advanced forecasting " ,
qui devaient leur permettre d'affiner
leurs prévisions de ventes, en
s'appuyant notamment sur de
nombreuses sources de données
externes (commentaires sur la marque
sur les réseaux sociaux, météo...). Elles
ont très souvent constaté que 80 %
des données dont elles avaient besoin
étaient en fait déjà disponibles
au sein de l'entreprise...
mais simplement non utilisées.
Il apparaît donc qu'il est préférable
de bien réfléchir aux données dont
nous avons besoin pour traiter une
problématique, plutôt que de se lancer
dans une quête effrénée à la collecte
massive (et coûteuse) en se disant
" ça nous servira un jour " .
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