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Futur de l’automatisation : surveillance à distance & analyse du cloud

L’automatisation transforme rapidement la nature de nos emplois, les lieux sur lesquels nous travaillons et même notre manière de définir le travail. Selon les prévisions de Forrester, un million de postes basés sur les connaissances seront remplacés par des chatbots, des logiciels de robotique, des RPA et des agents virtuels rien qu’en 2020. Cela peut sonner comme un sinistre présage, mais le rapport estime également que 331 500 emplois viendront s’ajouter à la seule main-d’œuvre américaine, sous-tendus par des fonctions nécessitant empathie, intuition et agilité mentale et physique.

L’adoption croissante de l’automatisation renforcera la connectivité et la fiabilité et permettra aux entreprises d’améliorer l’accessibilité et la disponibilité des données, des systèmes et des processus. Toutefois, de nombreuses entreprises manufacturières sont ralenties dans leur progression vers les stratégies d’automatisation et de transformation numérique par les niveaux de productivité et le risque simultané de temps d’arrêt.

Il est possible d’y remédier grâce à des outils tels que les analyses prévisionnelles et la maintenance prédictive, qui font office d’extension virtuelle de leurs équipes. Toutefois, la mise en œuvre réussie de ces technologies nécessite une expertise externe supplémentaire. Pour approfondir ce sujet, nous avons répertorié les cinq principaux écueils auxquels sont confrontées les entreprises lorsqu’elles mettent en œuvre la transformation numérique, et formulé des suggestions pour les surmonter.

Écueil n° 1 : les risques en matière de cybersécurité

Les failles de sécurité continuent à faire les gros titres en raison des conséquences graves qu’elles peuvent avoir sur les entreprises. Une faille risque non seulement d’entraîner la perte d’informations sensibles, mais aussi de provoquer des perturbations, des temps d’arrêt et des problèmes de performances, ainsi que de nuire gravement à la réputation de l’entreprise. Cela souligne l’importance pour les entreprises d’améliorer leurs processus de gestion des données et d’investir dans leur infrastructure informatique.

Une assistance à la maintenance prédictive peut aider les fabricants à éviter de tels problèmes grâce à la surveillance automatique des schémas inhabituels et à l’identification immédiate des signes potentiels de vol de données ou d’intrusion sur le réseau. Ils ont également besoin d’une approche globale de la sécurité qui inclut des politiques et des procédures et qui prévoit des couches de défense contre les risques liés aux personnes, aux processus et aux technologies.

Écueil n° 2 : un trop grand volume de données

Les entreprises génèrent d’énormes volumes de données qui, lorsqu’elles sont utilisées correctement, peuvent constituer un atout extrêmement précieux. Toutefois, de nombreuses entreprises manufacturières ignorent comment utiliser au mieux leurs données et, en conséquence, n’optimisent pas leurs flux de travail ou leurs processus de production de manière à pouvoir recueillir les meilleures informations et les meilleurs résultats.

La capacité à comprendre des quantités massives de données constitue la clé pour résoudre les principaux problèmes auxquels sont confrontées les entreprises. Toutefois, les capacités et aptitudes requises pour y parvenir font rarement partie des compétences de base d’une entreprise. Il est donc important de s’associer à un expert en données de confiance, capable de collecter les bonnes informations, de les stocker et de les présenter de manière à pouvoir prendre les décisions opérationnelles les plus efficaces.

Écueil n° 3 : une gestion médiocre des données

Les entreprises accumulent plus de données que jamais, mais il ne suffit pas de disposer d’énormes volumes de données. Elles ont besoin d’outils leur permettant de mieux exploiter leurs données et de comprendre les informations dont elles disposent.

La vraie valeur de l’automatisation réside dans la propriété intellectuelle que les entreprises détiennent sur leurs clients, leurs processus et la conception de leurs produits. Tirer parti de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage machine leur permet d’analyser d’énormes quantités d’informations, d’émettre des hypothèses et de créer des schémas de données significatifs, et également de développer des modèles d’apprentissage pour découvrir l’inconnu. En outre, des équipes dédiées aux données pourront essayer un plus grand nombre de cas d’utilisation dans des délais considérablement réduits, ce qui leur permettra de réaliser d’énormes progrès dans la compréhension de leurs données.

Le potentiel de ces progrès en matière d’intelligence artificielle est mis en évidence par l’analyse de McKinsey, qui a révélé que les techniques d’apprentissage profond les plus avancées pourraient représenter jusqu’à 5,8 billions de dollars en valeur annuelle. Dans deux tiers des 400 cas d’utilisation testés, l’intelligence artificielle a amélioré les performances au-delà des capacités offertes par d’autres techniques d’analyse. Sans cette capacité à collecter d’énormes quantités de données à partir de plusieurs plates-formes et à les exploiter efficacement, les fabricants continueront à éprouver des difficultés pour tirer des conclusions utiles sur les changements et la productivité au sein de leurs usines.

Écueil n° 4 : ne pas suivre le rythme de l’évolution technologique

La quantité de mots à la mode entourant la transformation numérique peut souvent être écrasante, voire irritante pour les entreprises qui souhaitent simplement que la technologie fonctionne. De nombreux fournisseurs exigent également d’importants investissements en amont, ce qui peut être une perspective effrayante et décourager les entreprises lorsqu’un projet n’aboutit pas. En outre, être lié à un seul fournisseur ou à un seul projet de déploiement peut avoir pour conséquence que les sociétés restent à la traîne par rapport à leurs concurrents.

Il est donc important de travailler avec des fournisseurs qui proposent un projet pilote ou un prototype avant tout déploiement qui représente un énorme changement technologique. Cela permettra de disposer d’une vision pas à pas du fonctionnement du processus, de poser des jalons et d’aider l’entreprise à comprendre comment elle fonctionnera et quel sera son retour sur investissement attendu. Les partenaires technologiques de confiance doivent être des extensions d’une équipe s’ils doivent aider les entreprises à atteindre leurs objectifs et leurs indicateurs de performances clés.

Écueil n° 5 : le manque d’expertise

Même avec les bonnes technologies d’automatisation en place, les entreprises ont souvent encore besoin d’une aide extérieure de la part de personnes disposant de l’expérience et de l’expertise appropriées. Pour ce faire, il est désormais possible de recourir à la réalité augmentée afin de bénéficier d’une assistance d’application à distance et de mettre à disposition des informations destinées aux ingénieurs.

Comme pour tout déploiement technologique, cela doit s’intégrer dans la culture de l’entreprise et s’adapter au mieux à ses besoins spécifiques. Toutefois, les entreprises qui tardent à adopter ce type de technologies émergentes courent un vrai risque de rester à la traîne.

À la rencontre du futur de l’automatisation

Il est possible de relever ces défis importants en termes d’amélioration de la productivité et de réduction des temps d’arrêt si les entreprises mettent en place les bonnes pratiques technologiques et recourent au bon partenaire technologique. En comprenant les principaux écueils décrits ci-dessus, les entreprises manufacturières peuvent mieux tracer leur chemin vers le futur de l’automatisation. Toutefois, la digitalisation n’est pas un objectif qu’elles peuvent atteindre seules.


Marc Baret
Marc Baret
Director, EMEA industrial services, Rockwell Automation
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