Comme on dit, le savoir est le pouvoir. La recherche des tendances à venir dans le secteur est un aspect important du leadership en matière de transformation numérique, car les nouvelles technologies bouleversent le statu quo et établissent de nouvelles normes dans l'industrie manufacturière. Voici quelques tendances émergentes dans le domaine de l'analyse industrielle qui peuvent dynamiser votre stratégie actuelle et vous garder en avance sur la concurrence :
#1 : EXPLOITER LA PUISSANCE DU CONTEXTE OT POUR LA CONVERGENCE IT/OT
Bien que la convergence IT/OT soit pratiquée depuis des décennies, les entreprises manufacturières n'en ont pas encore la maîtrise. La convergence IT/OT doit commencer par la capture du contexte OT approprié dans lequel les données sont produites. Vous vous souvenez du principe « poubelle entrée, poubelle sortie » ? Souvent, les data scientists passent beaucoup de cycles avec les ingénieurs pour obtenir le bon contexte OT — après coup — lors de la phase de préparation des données pour la création de modèles analytiques. Mais cela ne doit pas être aussi difficile. Pour faciliter les choses, les ingénieurs OT doivent pouvoir configurer les balises de données OT à capturer à l'exécution, indiquer la fréquence de collecte, et configurer une structure logique ou un modèle de données d'information commun pour conditionner les données OT selon les besoins des data scientists.
#2 : INTÉGRER L'EDGE À VOTRE STRATÉGIE D'ANALYSE
Alors que le cloud est à l'honneur dans la courbe technologique, l'edge est relativement sous-utilisé dans le domaine de l'analyse. Étant donné que de nombreux cas d'utilisation importants de l'analyse industrielle nécessitent un temps de réponse du système de commande matériel en millisecondes, l'envoi de données au cloud, la récupération de l'information puis l'action ne suffisent pas : le délai réseau et les coûts de transmission des données sont trop élevés. Il est donc logique de décharger le traitement des données et l'analyse à la périphérie, afin que des actions prescriptives appropriées puissent être prises en temps réel au niveau de la couche de commande matérielle — ce qui peut faire toute la différence. Les leaders de l'analyse déploient également des solutions de passerelle intelligente en périphérie — matérielles ou logicielles — dans le cadre de leur stratégie.
#3 : AUTONOMISER LES PROFESSIONNELS DE L'OT AVEC DES OUTILS D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE VISUELS ET INTUITIFS
Si l'apprentissage automatique a été le principal domaine d'expertise des data scientists, une nouvelle génération d'ingénieurs et d'opérateurs d'usine férus de technologie émerge — prête à appliquer ses connaissances OT à l'apprentissage automatique. Ces data scientists citoyens maîtrisent les bases de la gestion des données et exploitent des outils visuels pour préparer les pipelines de données, configurer les modèles d'apprentissage automatique, les déployer et, en fin de compte, les évaluer à l'exécution sur les données opérationnelles — tout près des équipements de l'usine. Les professionnels OT commencent même à utiliser des applications d'apprentissage automatique ciblées et prêtes à l'emploi pour la maintenance prédictive, les KPI prédictifs ou les cas d'utilisation de détection d'anomalies afin d'optimiser les résultats commerciaux dans la fabrication. Qui a encore besoin d'une armée de data scientists ?
#4 : APPLICATION DE L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE À L'INTELLIGENCE DU CYCLE DE VIE DES PRODUITS
L'intelligence du cycle de vie des produits (PLI) est une évolution de la gestion du cycle de vie des produits (PLM) qui applique l'intelligence artificielle et l'automatisation pour aider les utilisateurs de PLM à extraire des informations pertinentes à partir des données produits dans les usines de fabrication. En exploitant ces informations produit pertinentes alimentées par l'IA/AA, les entreprises industrielles de fabrication peuvent combler le fossé actuel en matière de capacité d'analyse PLM — leur permettant de comprendre les performances actuelles des produits, les moyennes historiques et les écarts entre les différentes unités commerciales et fonctions des usines. Ces informations sur le cycle de vie des produits peuvent aider les entreprises de fabrication à développer des expériences client plus pertinentes, tout en favorisant des objectifs commerciaux supérieurs et une valeur produit accrue.
Restez en avance sur la courbe
Au-delà du potentiel de ces nouveaux développements, le fait de faire appel à un partenaire de confiance, doté de références éprouvées et d'implémentations clients réussies, peut libérer une valeur organisationnelle encore plus élevée à partir des implémentations d'analyses industrielles planifiées. Rockwell Automation dispose d'une branche de conseil de classe mondiale qui offre des services de stratégie, de technologie et d'implémentation, afin que vous n'ayez pas à traiter avec plusieurs acteurs de manière déconnectée. Notre processus centré sur l'humain commence par l'identification de votre « étoile du nord » et des parties prenantes clés pour tracer la bonne feuille de route de transformation, en commençant par les cas d'utilisation à impact le plus élevé.
