Les analyses dans l'industrie

Les analyses dans l'industrie

Avec la pandémie de COVID-19, l'industrie est devenue encore plus importante dans la société et l'économie, notamment dans la fourniture de médicaments, d'équipements médicaux et d'autres produits essentiels. Cette pandémie a également déclenché une crise financière sans précédent, faisant de la compétitivité et la chaîne de valeur résiliente et flexible des axes stratégiques. Ainsi, les analyses deviennent des outils indispensables pour ces nouveaux objectifs stratégiques.

Une vue globale des analyses

L'approche traditionnelle des analyses implique l'étude des données historiques par le biais de la structuration et du traitement des bases de données, des rapports et des méthodes de business intelligence. Cette approche est essentielle pour comprendre une situation particulière du passé en répondant aux questions "Que s'est-il passé et pourquoi ?”

L’analyse de la situation actuelle est également importante pour savoir exactement ce qui se passe actuellement. À cette fin, des outils tels que la simulation, le jumeau numérique (ou digital twin) et le process mining peuvent être utilisés. Il est ainsi possible d'effectuer un suivi en ligne des conditions et variables réelles et de tester de nouveaux scénarios ou environnements pour la prise de décision.

Finalement, soutenir la prévision d'événements futurs, suggérer ce qui devrait être fait ou dire ce qui est le plus susceptible de se produire est de plus en plus pertinent pour la création de valeur et la construction d'une chaîne de valeur durable et résiliente. Cela est possible grâce à l'analyse avancée, qui utilise des techniques de régression, l'optimisation de l'analyse factorielle et l'intelligence artificielle.

Les avantages des analyses

En abordant les données de manière transversale, du passé au futur, il est possible de développer des modèles statistiques avancés qui permettent de découvrir des informations commerciales de plus en plus spécifiques et personnalisées et d'anticiper les situations les plus plausibles dans le futur. Grâce à ce type de solutions, il sera possible d'accroître la productivité de l'ensemble des opérations. Dans les équipements, cela peut être réalisé en mettant en œuvre des modèles de maintenance prescriptive qui maximisent la durée de vie de tous les composants. Par exemple, dans une machine fonctionnant à différentes températures, les modèles prescriptifs peuvent suggérer la vitesse à laquelle l'équipement doit fonctionner pour tripler le temps avant une panne dans un composant particulier. En fait, tandis que la maintenance prédictive est capable d'estimer la durée de fonctionnement jusqu'à la défaillance, la maintenance prescriptive est capable de calculer les effets des différentes conditions de fonctionnement sur la durée de fonctionnement jusqu'à la défaillance.

En ce qui concerne la création automatique de plans de production, généralement associée à un processus complexe avec des multivariables et où le résultat final est la meilleure solution, le déploiement des analyses permettra de réduire le temps nécessaire à la construction d'un plan et à l'analyse de divers scénarios flexibles, en vue d'obtenir un plan de production optimisé.

D'autre part, en matière de transport, ce type de solution permet de définir des itinéraires plus optimisés. En plus de mettre l'accent sur l'occupation des camions, le respect des délais de livraison et la limitation des heures de travail, il est possible d'ajouter d'autres besoins commerciaux, comme le nivellement des arrivées à l'entrepôt.

Au-delà des avantages liés à l'efficacité des ressources, l'intégration de l'analyse dans différents domaines de l'organisation permettra également d'améliorer l'expérience du client en permettant le développement de produits mieux adaptés aux tendances du marché, et de créer une entreprise plus transparente et durable en collaborant avec d'autres pour mesurer et améliorer les impacts sur la chaîne de valeur mondiale.

Comment mettre en œuvre

Pour commencer, il est nécessaire de cartographier le flux de matériaux pour mieux comprendre l'ensemble de l'entreprise. Ensuite, il faut cartographier le flux d'informations entre le Gemba et les différents systèmes d'information utilisés afin de mieux comprendre les données et leur origine. Après ces cartographies, il est nécessaire d'identifier les opportunités d'amélioration des processus décisionnels en tirant parti d'une meilleure utilisation des données actuelles et en construisant une vision future pour tous les processus liés aux données. En dernier lieu, il faut évaluer le retour sur investissement des différentes solutions possibles pour créer un plan de mise en œuvre de la transformation.

Pour tirer pleinement parti des avantages des analyses et mettre en œuvre de nouveaux outils et processus, la gestion du changement est essentielle. Il est nécessaire de préparer l'organisation à la réussite en plaçant les personnes au centre, en impliquant les différents utilisateurs finaux dès la phase initiale de la cartographie et en procédant à une mise en œuvre progressive au sein des équipes pilotes pour les tester et les améliorer.

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