Connaissez-vous le rôle de la gestion basée sur les données dans le secteur manufacturier ?
Ces dernières années, l'industrie manufacturière intelligente a connu un essor considérable, portée par le développement des technologies et les investissements des géants d'Internet. Parallèlement, les inquiétudes des entreprises manufacturières traditionnelles ne cessent de croître. La transformation numérique de l'industrie manufacturière est devenue impérative ; comment la mettre en œuvre ?
La numérisation du secteur manufacturier englobe principalement la numérisation des processus, des équipements et de la gestion. Cette dernière est particulièrement cruciale : comment innover dans le mode de gestion d'entreprise grâce au numérique, améliorer la qualité des produits et services et offrir une expérience client optimale ? C'est la question à laquelle chaque entreprise de l'ère numérique doit répondre.
Les entreprises s'appuient sur la production et l'exploitation des données générées par l'analyse, l'exploration et l'utilisation de leurs propres activités grâce à des moyens numériques de présentation, d'optimisation et de gestion, afin d'orienter leurs décisions stratégiques, la gestion de leurs opérations, leurs services marketing et autres activités commerciales, d'améliorer leur capacité d'ajustement et la compétitivité de leur secteur, et de devenir un puissant moteur pour le développement de nouveaux modèles et de nouveaux modèles économiques.
Du point de vue du cycle de vie complet de la production et de la fabrication des produits d'entreprise, la demande en BI dans l'industrie manufacturière est principalement la suivante.
1. Lors de la phase de conception du produit, grâce à l'analyse des données des utilisateurs, des données des concurrents, des données d'opinion publique, de la compréhension des besoins des utilisateurs, des retours d'utilisation du produit, etc., les produits sont adaptés aux besoins de l'utilisateur afin de répondre à la demande de production personnalisée à petite échelle.
2. Lors de la phase de fabrication, vous devez surveiller les données du processus de production, notamment la qualité du produit, le coût du produit, le temps de production, l'utilisation des capacités et d'autres indicateurs, ainsi que les anomalies de production en temps opportun, afin de garantir que le coût de production, la qualité et la livraison restent dans une plage contrôlable.
3. Au niveau de la logistique et de la distribution, grâce à l'analyse des données, au suivi en temps réel de la logistique et de la distribution, des stocks, l'efficacité de la logistique et de la distribution est optimisée.
4. En phase d'exploitation, grâce à la collecte de données de capteurs, la détection en temps opportun des pannes d'équipement et autres problèmes, permet d'assurer un fonctionnement et une maintenance efficaces du produit.
5. Lors de la phase de maintenance, en combinant les données de l'équipement pour analyser les causes de la panne, élaborer un plan de maintenance raisonnable afin de prolonger le cycle de vie de l'équipement.
Face aux besoins numériques des entreprises manufacturières en pleine transition, et en s'appuyant sur les réflexions du secteur et le consensus de nombreux dirigeants d'entreprise, voici quelques suggestions, du point de vue du choix d'une solution de BI, à destination des entreprises manufacturières :
1. Connectivité des données
Les données des entreprises manufacturières sont complexes et diversifiées. Outre les données des systèmes d'information de gestion et de production, elles comprennent un grand nombre de données saisies manuellement. Par conséquent, les outils de BI doivent non seulement prendre en charge les bases de données relationnelles, les bases de données MPP et les sources de données textuelles courantes, mais aussi la saisie manuelle de données et les interfaces API, afin de répondre à une variété de besoins d'accès aux données. Dans le secteur manufacturier, le niveau de numérisation des entreprises varie, et les données proviennent de sources diverses. Il est donc nécessaire de prendre en charge l'intégration rapide des données des systèmes MES, MRP, ERP et autres, afin de répondre aux besoins de convergence des entreprises sur de multiples types de données.
2. Capacité ETL agile
Le moteur ETL est fondamental pour la préparation et la gouvernance des données. Lors de la construction d'un système Big Data d'entreprise, la majeure partie des opérations ETL doit être effectuée au niveau de la plateforme de données. Le système BI, quant à lui, n'a besoin que de réaliser des opérations ETL simples, telles que la corrélation, le regroupement, la désaccentuation et l'agrégation.
Par conséquent, il est nécessaire que les outils de BI offrent aux professionnels des capacités ETL légères et agiles pour les aider à nettoyer, transformer, corréler et agréger rapidement les données relatives aux équipements de production et aux processus métier.
3. Capacité de modélisation des données
L'Agile BI, en intégrant l'architecture technique du big data et en se concentrant sur le calcul distribué, le calcul en mémoire, le stockage en colonnes, le calcul en bibliothèque et d'autres technologies, permet une analyse des données en temps réel, permettant ainsi de traiter des centaines de millions de données en une seconde réponse, éliminant le processus de modélisation complexe et ne nécessitant qu'une modélisation légère pour répondre aux besoins d'analyse exploratoire et d'analyse en libre-service.
L'outil de modélisation BI pour la production prend en charge la configuration visuelle des indicateurs de source de données, la configuration SQL, les ensembles de données combinés, les ensembles de données API, les ensembles de données ETL et l'importation externe, entre autres. Les utilisateurs métiers peuvent ainsi modéliser les données sans écrire une seule ligne de code. Cet outil s'adapte simultanément à diverses bases de données colonnaires hautes performances pour traiter un grand nombre de données d'équipements de production, permettant d'effectuer des requêtes sur des milliards de données en quelques secondes. Il permet également d'effectuer des requêtes sur des centaines de millions de données en quelques secondes.
4. Développement de rapports fixes
Le développement de rapports fixes est principalement destiné au personnel technique, qui s'intéresse davantage à l'efficacité du développement des rapports, notamment à la richesse des composants graphiques, à la richesse des modules et des ressources, ainsi qu'aux capacités de support au développement secondaire.
Deuxièmement, pour répondre aux besoins spécifiques des entreprises, les services de stratégie et les services financiers ont souvent des exigences plus élevées en matière de rapports complexes de type chinois, et les produits BI étrangers présentent des performances manifestement faibles dans le développement de ces rapports complexes.
5. Capacités de conception pour grands écrans
Le tableau de bord de gestion est l'un des principaux besoins de l'entreprise ; le design attrayant du grand écran constitue souvent la « touche finale » du projet de BI et représente un facteur important de sa réussite.
6. BI analytique en libre-service
À l'ère du Big Data, la demande en matière de BI dans le secteur des affaires a évolué, passant des tableaux Kanban et des indicateurs traditionnels à l'analyse et à l'exploitation des problématiques opérationnelles issues du Big Data. Les besoins d'analyse de données instantanée et diversifiée se généralisent progressivement, et la BI en libre-service pour les utilisateurs métiers est devenue une tendance. Cependant, le manque de compétences en développement des utilisateurs métiers soulève la question de savoir comment leur permettre d'utiliser efficacement et de maîtriser la BI en libre-service, une problématique centrale pour les entreprises.
Les analystes peuvent effectuer des opérations de glisser-déposer pour analyser instantanément la corrélation des données, explorer les indicateurs en détail pour construire une représentation visuelle détaillée, et présenter rapidement les résultats sous forme de graphiques et de tableaux. L'analyste peut ainsi identifier facilement la cause première des données anormales.
7. Rapports de données interactifs
La BI collaborative est devenue un enjeu majeur et une tendance incontournable. Elle permet d'ajouter des commentaires en temps réel et de participer à des discussions en ligne sur les tableaux de bord d'entreprise. Les utilisateurs peuvent envoyer du texte, des captures d'écran et des images pendant les échanges, ce qui favorise l'interaction collaborative et la prise de décision partagée au sein des équipes.
Des rapports de données multipages au format PPT, adaptés aux différents scénarios de reporting (ex. : reporting d'activité, reporting qualité produit). Prise en charge des annotations, des commentaires sur les conclusions d'analyse et des échanges interactifs entre plusieurs membres.