Bridgr Insights

8 façons dont la Big Data améliore l’industrie manufacturière

Big Data is the gathering of large volumes of information related to various aspects of operations; that can be used to describe behavior, patterns, or perform sophisticated predictions on future events.

La Big Data n’est pas une nouvelle tendance puisque l’accumulation et l’analyse de données pour l’amélioration des processus d’entreprise existent depuis la fin du 20e siècle. La différence est qu’aujourd’hui, les données sont plus faciles à saisir et à afficher de manière plus présentable afin que chacun puisse les comprendre et les utiliser à son avantage. Du contrôle de la qualité à la maintenance prédictive des équipements, les grandes données fournissent de nombreux outils que les fabricants peuvent utiliser pour améliorer leurs activités et générer de la valeur à partir de ce qu’ils ont déjà.

Quel est l’intérêt de cette démarche ?

La Big Data consiste essentiellement à disposer d’un tableau contenant toutes les informations sur votre entreprise de fabrication : nombre de produits en production, nombre de produits finis, qualité du produit, disponibilité des matières premières, commandes passées par les clients, achats, état des équipements de fabrication, informations sur vos clients, etc.

Étant donné que chaque industrie est différente et que sa mise en œuvre présente ses propres défis, cette idée d’un moteur de données totalement intégré peut sembler utopique pour de nombreuses entreprises manufacturières. Cependant, les outils d’analyse de Big Data tels que Rapidminer, Qubole, Oracle Data Mining, Statwing, IBM SPSS Modeler, Karmasphere, IBM InfoSphere ou EnterpriseDB ont déjà fait leur marque dans ce domaine de manière significative.

Lire aussi : Il est temps de moderniser vos technologies

Ces outils d’analyse computationnelle peuvent aider à trouver des modèles et des relations entre les étapes du processus et les intrants, à identifier les déterminants fondamentaux, à effectuer des tests d’hypothèses, à optimiser les facteurs qui affectent fortement le rendement et à utiliser toutes les informations utiles pour éviter le gaspillage, les temps d’arrêt ou les pannes de machine.

La Big Data dans l’industrie manufacturière

Pour la mise en place d’une “Smart Factory” (Industry 4.0), les “Big Data” sont un élément clé. Grâce à l’utilisation de big-data, vous pouvez optimiser les calendriers de production en fonction des fournisseurs, des clients, de la disponibilité des machines et des contraintes de coûts. Tous ces avantages permettent aux fabricants de réguler leurs opérations afin de maximiser l’efficacité et la réactivité de la production.

Voici une liste de 8 exemples qui parlent des façons dont les Big Data peuvent améliorer l’industrie manufacturière :

1 – Améliorer les processus de fabrication

Grâce aux données de grande taille, vous pouvez recueillir des informations sur les processus et les analyser pour comprendre la variabilité de la production, les problèmes de qualité, les arrêts de production, etc. parmi d’autres problèmes qui permettront de réaliser des économies grâce à une détection précoce.

Lire aussi : Comment avoir une infrastructure TI solide ?

Par exemple : dans une étude de cas de McKinsey sur l’industrie pharmaceutique, une entreprise a contrôlé des cellules vivantes génétiquement modifiées comportant 200 variables pour suivre la pureté de leur produit (vaccins et composants sanguins). Ils ont constaté que deux lots du produit présentaient 50 à 100 % de variation par rapport aux autres. En utilisant de grandes analyses de données, ils ont trouvé 9 paramètres qui avaient une relation directe avec le rendement des vaccins, et en modifiant certains processus cibles, la société a pu optimiser ces paramètres et augmenter la production de vaccins de 50%, ce qui a permis d’économiser environ 7,5 millions de dollars par an.

2 – Conception et production de produits sur mesure

L’un des défis récents de la fabrication est l’accent accru mis sur la personnalisation des produits pour le client, ce qui implique de passer à un processus de production fortement axé sur le client. Cela est difficile car cela implique davantage de changements de machines ou d’outils, ce qui augmenterait aussi par inadvertance les temps d’arrêt de la production. Les entreprises peuvent s’attaquer à ce problème en utilisant de grandes données, car elles peuvent utiliser l’analyse de grandes données pour cartographier le comportement des clients, en utilisant des techniques sophistiquées de prévision et de modélisation prédictive ; en préparant votre chaîne de production pour augmenter son efficacité dans l’exécution des commandes.

3 – Gérer la chaîne d’approvisionnement

Les données importantes permettent aux fabricants de réduire les risques dans la livraison des matériaux pour la production. En tenant compte de divers facteurs externes qui influencent l’encombrement des voies de transport, une entreprise pourrait prévoir à l’avance la probabilité d’une livraison à temps. Cela permettrait à une entreprise manufacturière de développer de manière proactive des plans d’urgence pour minimiser l’influence de ces facteurs sur la production.

4 – Comprendre la performance à travers de multiples mesures

Dans une entreprise de fabrication, il existe divers paramètres qui déterminent les performances d’une entreprise en termes de coût, d’efficacité et de réactivité. Avec de grandes données, vous pouvez analyser toutes les variables d’un processus de production et voir d’où peuvent provenir les problèmes. Ces informations pourraient être précieuses pour une analyse efficace des causes profondes, comme l’indique une enquête du groupe de recherche LNS – dans laquelle 45 % des personnes interrogées conviennent que les Big Data ont contribué à une meilleure compréhension des différentes performances des plans à travers de multiples mesures.

5 – Fournir un service et une assistance plus rapidement aux clients

L’enquête LNS susmentionnée couvre également l’aspect service des entreprises manufacturières, puisque 39 % des répondants ont indiqué que les Big Data pouvaient améliorer les performances d’une entreprise en matière de service aux clients. Ce domaine est très important car, en plus de fournir un produit de qualité, les Big Data permettent aux entreprises de créer une boucle de rétroaction solide avec les clients afin d’établir la confiance sur le long terme.

6 – Une plus grande visibilité des niveaux de qualité des fournisseurs

L’utilisation de l’analyse de données volumineuses peut également aider les fabricants à assurer la qualité de leurs fournisseurs. Ils peuvent exploiter des données utiles sur les performances qui seront nécessaires pour prendre des décisions d’approvisionnement à l’avenir, tout en conservant une visibilité sur les aspects opérationnels de l’approvisionnement, afin d’avoir un contrôle total sur leur chaîne d’approvisionnement.

Lire aussi : Opérations numériques : optimisez-les en 5 étapes

7 – Qualifier la manière dont la production quotidienne affecte les performances financières d’une entreprise

Des analyses avancées et des données de grande taille pourraient être utilisées pour construire une structure comptable sophistiquée d’Activity Based Costing (ABC), afin de développer une estimation en temps réel de l’impact des opérations sur l’ensemble du tableau. Bien que l’ABC ne soit pas toujours utilisé par de nombreux responsables de la comptabilité en raison de sa nature peu orthodoxe, il pourrait toujours être utilisé pour une évaluation interne des activités de production.

8 – Entretien préventif

Il est désormais plus facile pour un fabricant d’éviter les pannes et les temps d’arrêt car les analyses avancées utilisant les Big Data peuvent détecter les performances des machines en temps réel, ce qui permet aux entreprises de mettre en place des normes auxquelles chaque machine doit répondre ; ainsi, elles peuvent détecter les anomalies et intégrer ces informations pour prévoir les temps d’arrêt de la production.

Voici quelques exemples d’utilisation des Big Data pour obtenir un avantage concurrentiel. Il existe de nombreuses autres applications possibles, en fonction du type d’industrie et des données que les fabricants sont en mesure d’obtenir de manière réaliste. Les possibilités sont infinies !

Javier Alfonso Agraz

Analyst at BRIDGR

1 comment

  • Nice article! You’ve summarized big data / business intelligence applications. It would be cool to merge big data with deep learning .. might be the next thing if not already !

Obtenez les articles dans votre adresse e-mail

Inscrivez-vous à notre newsletter bi-mensuelle