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3 façons dont la transformation numérique améliore le secteur industriel

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La transformation numérique dans l'industrie se poursuit à un rythme rapide, même dans un marché incertain. Ces solutions et la technologie Industrie 4.0 permettent aux entreprises de tirer pleinement parti des données qu'elles collectent en rationalisant le travail, en réduisant le risque d'erreur et en permettant de nouvelles stratégies de fabrication.

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Les nouvelles initiatives numériques aident les fabricants à transformer leurs activités de quelques façons différentes. Voici trois points à prendre en compte alors que la transformation numérique de l'industrie laisse sa marque sur le secteur industriel.

1. Rationalisation de la surveillance, des tests et de la gestion grâce aux jumeaux numériques

La technologie de l'Internet des objets permet aux fabricants de capturer de grandes quantités de données en temps réel sur tout, des opérations de l'usine aux performances des machines individuelles.

Cependant, rendre ces informations accessibles et lisibles par l'homme peut constituer un défi de taille, en particulier lorsque les solutions de collecte de données IoT prennent de l'ampleur. Un seul fabricant peut gérer des centaines de milliers de capteurs IoT individuels qui génèrent régulièrement de nouveaux points de données potentiellement importants.

Les jumeaux numériques permettent de fournir un contexte essentiel aux informations que les entreprises recueillent.

Un jumeau numérique est un modèle haute-fidélité d'une installation, d'une machine, d'un composant ou d'un autre objet qui vise à représenter son équivalent dans le monde réel avec autant de détails que possible. Il se rapproche le plus possible d'une copie numérique de l'original.

La création d'un jumeau numérique d'un objet existant facilite grandement l'organisation des données relatives à cet objet. Supposons qu'une certaine caractéristique varie considérablement dans l'ensemble de l'installation. Dans ce cas, la qualité de l'air est bien meilleure à un endroit qu'à un autre ou il y a des variations de température importantes près de certains types d'équipements - les modèles seront beaucoup plus faciles à repérer.

Un jumeau numérique peut également faciliter le suivi des opérations quotidiennes. Le jumeau d'un entrepôt ou d'une installation similaire est entièrement consultable, ce qui permet aux responsables de naviguer rapidement dans le modèle, d'isoler des éléments particuliers ou d'identifier les zones problématiques.

Un jumeau numérique peut également aider les entreprises à tester et à simuler un produit, une installation ou une machine avant même qu'ils n'existent.

Les données de conception peuvent créer un jumeau numérique qui peut être testé à l'aide de divers outils de simulation. Par exemple, une équipe peut utiliser un jumeau pour modéliser le flux de circulation dans un entrepôt potentiel ou la tolérance à la chaleur dans une pièce d'équipement de fonderie proposée.

Les informations tirées de ces simulations peuvent aider les concepteurs à repérer les oublis ou les occasions manquées avant le début de la construction, de la production ou du développement, ce qui réduit le risque que des erreurs se glissent dans la phase de conception.

2. Améliorer la disponibilité des données et réduire les silos grâce à l'intégration dans la transformation numérique de l'industrie

Grâce à la transformation numérique dans l'industrie, les données et les analyses font partie des ressources les plus précieuses dont disposent les entreprises. Aujourd'hui, les dirigeants sont en mesure de recueillir des informations à partir de plusieurs sources de données et ils peuvent utiliser ces informations pour développer et étendre leurs activités.

Cependant, ces informations ne sont utiles que si les bons employés peuvent y accéder. Les données importantes enfermées dans des silos et accessibles uniquement à certains départements ou employés perdent de leur valeur pour l'ensemble de l'organisation.

Par exemple, les données produites au sein d'une plateforme CRM, d'un outil de gestion de la chaîne d'approvisionnement, d'une plateforme IoT, d'un rapport sur les produits ou d'une ressource similaire, ou capturées par ceux-ci, peuvent y rester piégées et n'avoir aucun sens pour de nombreux employés.

La transformation numérique de l'industrie s'accompagne souvent d'une intégration des données - des outils, des plateformes et des pratiques qui permettent d'améliorer la visibilité et l'accessibilité dans toute l'entreprise.

L'intégration des données consiste à connecter divers systèmes physiques et numériques afin qu'ils puissent facilement échanger des informations. Dans de nombreux cas, cette intégration sera la première fois que certains éléments seront connectés au web et aux réseaux numériques, ce qui permettra d'accéder aux données à distance.

Les informations capturées par un système de gestion de la chaîne d'approvisionnement ou une plateforme de surveillance IoT seront mises à la disposition d'un système à l'échelle de l'entreprise tel qu'un ERP, ce qui permettra à ces systèmes de haut niveau de tirer pleinement parti des données capturées dans toute l'organisation et ses installations.

L'intégration de solutions de gestion des données telles qu'un ERP, un MES, un CRM et des outils similaires peut également aider une entreprise à s'assurer que les informations critiques sont disponibles pour le plus grand nombre d'employés et de parties prenantes possible. Cela signifie que toute personne susceptible de vouloir utiliser les données les aura à sa disposition.

3. Réduire les temps d'arrêt et les coûts de maintenance grâce à l'intelligence artificielle et à la maintenance prédictive

Les grands ensembles de données créés par les entreprises peuvent être lourds et difficiles à analyser, même avec de puissants outils de visualisation des données. Par conséquent, ces entreprises ne tirent peut-être pas toute la valeur des informations qu'elles recueillent, et des renseignements précieux peuvent être laissés de côté.

L'analyse des big data, associée à des technologies comme l'intelligence artificielle (IA), peut aider à analyser des ensembles de données trop volumineux pour que les analystes humains puissent les traiter seuls. Ces solutions peuvent mettre en évidence des modèles et des corrélations subtils dans de vastes ensembles de données, aidant ainsi les entreprises à en extraire davantage de valeur.

L'un des nouveaux cas d'utilisation de l'IA et de l'analyse en temps réel est la maintenance prédictive, c'est-à-dire des algorithmes qui peuvent utiliser des données provenant de moniteurs pour prédire le moment où un équipement aura besoin d'être entretenu ou risque de tomber en panne. Un algorithme prédictif peut alerter les techniciens dès qu'il détecte des signes de problèmes futurs ou de maintenance potentielle en analysant en permanence les données actuelles des capteurs de la machine.

Les techniciens peuvent réagir immédiatement, ce qui peut leur permettre d'éviter des temps d'arrêt ou de résoudre des problèmes qui auraient pu être négligés s'ils s'étaient fiés à un programme de maintenance préventive.

Les avantages spécifiques de la maintenance prédictive varient selon les entreprises et les cas d'utilisation. Selon le ministère américain de l'énergie, l'entreprise moyenne qui adopte la maintenance prédictive plutôt que la maintenance préventive économisera de 8 à 12 % sur ses coûts énergétiques et réduira les temps d'arrêt de 35 à 45 %.

Parmi les autres cas d'utilisation de l'IA et de l'analyse des big data figurent la prévision de la demande et l'optimisation de la gestion de la production.

Ces systèmes algorithmiques peuvent offrir des avantages similaires à ceux d'un système de maintenance prédictive - en optimisant les flux de travail existants et en veillant à ce que les entreprises ne soient pas prises au dépourvu par les futures conditions de travail ou de marché.

La transformation numérique dans l'industrie aide à rationaliser le travail critique

La transformation numérique dans l'industrie facilite considérablement le travail critique dans divers secteurs. Ce changement va probablement transformer le secteur industriel pour de nombreuses années à venir.

L'intégration des données, les jumeaux numériques et l'analyse de l'IA sont trois exemples de solutions qui font évoluer l'industrie en ce moment. Ces technologies contribuent à rendre les informations plus accessibles, à améliorer l'analyse et à accroître la valeur que les entreprises peuvent extraire des données qu'elles collectent.

Les données vont probablement gagner en importance dans de nombreux secteurs au cours des prochaines années. La transformation numérique de l'industrie devrait gagner en pertinence en aidant les entreprises à tirer pleinement parti des informations qu'elles collectent et génèrent.