Les données au coeur de la transformation industrielle

Alec Ross dans son ouvrage Les industries du futur considère que « les données sont les matières premières de l’âge de l’information » et en fait une matière première d’une importance stratégique pour les entreprises, notamment industriels.

L’existence des données dans l’entreprise n’est pas une nouveauté. Elles ont toujours été présentes. Le changement vient de la capacité de stockage et de traitement en masse à des coûts acceptables :
- un coût de stockage divisé par cinq en 10 ans ;
- une baisse de 40% des coûts moyens des capteurs sur la même période.
L’interconnexion entre les différents systèmes ainsi que le développement des plateformes jouent également un rôle dans l’usage facilité des données.

En outre, la manière de stockée a considérablement évolué. Pour mémoire, en 2000, seulement 25% des données étaient stockées sous un format numérique, alors que 94% étaient stockées sous ce format en 2007. Aujourd’hui, elles sont presque toutes stockées de manière numérique pour le meilleur et le pire. Le meilleur car elle offre un accès renouvelé à des informations capitales pour l’entreprise, pour le pire car le sentiment d’espace de stockage illimité conduit à conserver des données qui n’ont aucun intérêt pour l’entreprise. Autrement dit, les données sont pléthoriques mais pas toujours pertinentes, pas toujours bien exploitées et souvent polluées (erreurs de capture, de traitement, etc.).

Pour les industriels, la maîtrise des données représente un intérêt triple :
- une meilleure maîtrise des processus avec une optimisation du flux de production et une réduction des pertes matières par exemple ;
- une meilleure connaissance des clients, des usages et du fonctionnement de leurs produits en condition réelle ;
- une possibilité d’associer une offre de services à leurs produits.

Les capteurs présents sur les lignes de production permettent de remonter en temps réel des données pertinentes qui peuvent être exploitées pour aller vers une maintenance plus prédictive ou pour améliorer les processus de production.
1. En termes de maintenance, elles permettent d’adapter les interventions en fonction de l’état des machines ce qui permet de diminuer les coûts, tout en augmentant leur fiabilité. Elles peuvent être enrichies avec les contraintes que subissent les machines et la connaissance des interventions passées.
2. En termes d’optimisation des procédés et des équipements, elles facilitent l’identification des paramètres influents et la définition des conditions optimales. Les algorithmes permettent également d’anticiper le comportement de sa ligne de production en fonction de différents paramètres et donc de définir les paramètres pour toujours produire dans des conditions optimales.

Les données d’usage sont également un apport important pour les entreprises car elles offrent la possibilité d’améliorer les générations suivantes de produits, de fiabiliser les existants en identifiant certains défauts ou pannes récurrentes ou supprimer les fonctionnalités inutiles et onéreuses à développer par exemple. Elles offrent également une connaissance supplémentaire des clients et de leurs attentes permettant d’optimiser certains processus de développement. 

Elles peuvent également devenir une source de revenus en étant transformées en services associés aux produits, même s’il est aujourd’hui difficile de catégoriser ces services. Ils constituent une rupture méthodologique et culturelle et les gains restent difficilement quantifiables à ce stade.

Il y a de nombreux cas d’usage. Par exemple, un industriel peut, au regard des usages de son client, le conseiller sur la meilleure manière d’utiliser le produit afin d’en limiter l’usure et la casse. Il peut également associer un service de maintenance afin d’intervenir de manière efficiente et pas seulement au moment d’une panne ce qui limite les coûts d’intervention directs et indirects. En effet, une panne est toujours plus coûteuse, quand elle n’a pas été anticipée et elle induit souvent des arrêts de production qui ont des coûts importants (perte de chiffre d’affaires, retard dans les livraisons, dégradation de l’image de l’entreprise, etc.). Elles peuvent permettre de continuer les produits après la vente avec le développement de mises à jour régulières pour optimiser l’expérience liée à l’usage du produit (téléphone, automobile, etc.). Dès lors, le modèle économique de certaines entreprises pourra être complètement modifié par cette association produit/service.

Sans sanctifier les données, elles offrent de nouvelles possibilités aux industriels. Par ailleurs, elles méritent que chacun se questionne sur leur apport, notamment pour les données d’usage car il y a un risque croissant que celui qui maîtrise la donnée, soit celui qui maîtrise la relation client ou le process industriel, risquant de reléguer certains industriels au rôle de simple fournisseur ou de simple exécutant.