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Exploiter la puissance de la prise de décision basée sur les données dans la fabrication

21 août 2024

Adopter une culture basée sur les données (« Data driven »), c’est un peu comme s’entraîner à la salle de sport ou participer aux Jeux Olympiques ! Cette approche, qui consiste à utiliser des données concrètes et des analyses approfondies pour orienter les décisions stratégiques et opérationnelles, révolutionne la façon dont les entreprises travaillent et concurrencent. Cependant, tout comme un abonnement au gym, il ne suffit pas seulement de payer : il faut s’engager et pratiquer régulièrement pour en tirer des bénéfices durables.

Remplacer la confiance en la séniorité d’un employé, l’intuition du patron, nécessite un changement de paradigme pour faire confiance à la donnée. Gary Vaynerchuk, célèbre marketeur, a observé que trop de décisions sont encore basées sur l’opinion subjective d’une seule personne ou sur un groupe de discussion d’un individu. Alors, combien de décisions sont prises sur des données et quelle confiance accorde votre organisation à celles-ci ?   

Notre expert en transformation numérique, Franck Boulbes, vous présente la prise de décision basée sur les données dans la fabrication!   

Maîtriser les fondamentaux de la décision basée sur les données   

Pour les fabricants, la prise de décision basée sur les données n’est pas seulement un mot à la mode ; c’est une approche transformative pour améliorer l’efficacité, stimuler l’innovation et renforcer la compétitivité. Les statistiques démontrent un manque de confiance et un besoin important de manipulation de l’information en général dans les entreprises.  

Avant de se lancer dans des projets ambitieux comme la programmation d’une intelligence artificielle en Python, il est essentiel de maîtriser les fondamentaux. La première étape cruciale consiste à maîtriser et à fiabiliser les données. Trop souvent, les entreprises confondent quantité avec qualité, oubliant qu’avoir des données stockées ne les rend pas nécessairement exploitables ou pertinentes. La véritable valeur réside dans la capacité à collecter, analyser et interpréter les bonnes données de manière efficace et perspicace.  

Les fondements de la prise de décision basée sur les données   

La collecte des données  : le pilier des décisions stratégiques

La base d’une prise de décision efficace repose sur une collecte de données robuste et diversifiée. Les types de données collectées peuvent être catégorisés en deux grandes familles :  

• Données quantitatives : Ce sont des données numériques mesurables, comme les taux de production, les temps d’arrêt des machines.  
• Données qualitatives : Ces données sont descriptives et non numériques, comme les retours clients ou les rapports d’inspection.  

Les sources de données dans le secteur manufacturier sont multiples et font intervenir des compétences souvent distinctes (un équipement ne se raccorde pas comme un serveur) :  

• Sources internes : Systèmes ERP, capteurs IoT sur les équipements, systèmes de gestion de la qualité, etc.  
• Sources externes : Données de marché, informations sur les fournisseurs, tendances de l’industrie, etc.  

La qualité des données ne saurait être surestimée. Des données inexactes ou incomplètes peuvent conduire à des décisions erronées aux conséquences coûteuses. Il est donc crucial de mettre en place des processus rigoureux de validation et de nettoyage des données. Même si les dernières innovations en IA et LLM (ChatGPT, Gemini, Pilot) promettent de gérer des données non structurées, vous augmenteriez vos coûts en utilisant vos données sans infrastructure ni gouvernance. 

L’analyse des données : du simple calcul à l’intelligence artificielle

Une fois les données collectées, l’étape suivante consiste à les analyser pour en extraire des informations exploitables. Plusieurs niveaux d’analyse sont possibles :  

• Techniques analytiques de base : elles comprennent des méthodes statistiques simples comme les moyennes, les médianes, les écarts-types, ou encore les graphiques et les tableaux de bord.   

• Analyses avancées :   

1. Analyse prédictive : utilise des modèles statistiques et d’apprentissage automatique pour prévoir les tendances futures et les résultats probables. 
2. Analyse prescriptive : va au-delà de la prédiction pour recommander des actions spécifiques basées sur les résultats prévus.  

• Intelligence Artificielle (IA) et Apprentissage Automatique (ML) : ces technologies avancées permettent d’analyser des volumes massifs de données complexes, de détecter des modèles subtils et de générer des insights que l’analyse humaine pourrait manquer.   

L’utilisation combinée de ces différentes techniques d’analyse permet aux fabricants d’obtenir une compréhension approfondie de leurs opérations et de prendre des décisions plus éclairées à tous les niveaux de l’organisation.  

L’importance de la prise de décision basée sur les données  

Vers une production sans faille : quand les données définissent l’efficacité 

L’un des avantages les plus tangibles de la prise de décision basée sur les données dans le secteur manufacturier est l’amélioration significative de l’efficacité opérationnelle. En utilisant l’analyse des données pour surveiller et optimiser les processus de production, les fabricants peuvent réaliser des gains substantiels. 

• Optimisation des processus   
• Réduction des temps d’arrêt   
• Gestion des ressources   
• Réduction des déchets   

Optimisation du contrôle de la qualité : L’analyse des données au service de la perfection industrielle 

L’analyse des données joue un rôle crucial dans l’amélioration du contrôle qualité, un aspect essentiel de la fabrication moderne :  

• Détection précoce des défauts   
• Analyse des causes profondes 
• Amélioration   
• Traçabilité améliorée  

Planifier avec précision : les données transforment la stratégie d’entreprise 

La prise de décision basée sur les données transforme également la façon dont les fabricants abordent la planification stratégique et les prévisions. C’est dans ces domaines qu’il est important de disposer de tableaux de bord.  

• Prévision de la demande : En intégrant des données externes (comme les tendances économiques ou les comportements des consommateurs) avec les données internes de ventes historiques, les entreprises peuvent mieux prévoir la demande future et ajuster leur production en conséquence.  

• Gestion de la chaîne d’approvisionnement : Les fabricants peuvent optimiser leurs niveaux de stocks, anticiper les perturbations potentielles et collaborer plus efficacement avec les fournisseurs et les clients.  

• Planification des capacités : Les entreprises peuvent planifier plus efficacement leurs besoins en capacité, que ce soit en termes d’équipements, de main-d’œuvre ou d’espace de production.  

• Innovation produit : L’analyse des données du marché et des retours clients peut guider le développement de nouveaux produits, aidant les fabricants à identifier les opportunités d’innovation et à répondre plus rapidement aux besoins changeants des consommateurs.  

Bien que l’intuition d’un dirigeant reste le moteur de nombreuses entreprises, dans le contexte actuel, avec des enjeux croissants tels que l’énergie et l’empreinte carbone, les entreprises doivent se positionner et rendre des comptes à l’aide de chiffres, et donc de données ! 

Mise en œuvre de la prise de décision basée sur les données 

Le plan pour une approche basée sur les données 

La mise en œuvre d’une approche de prise de décision basée sur les données dans le secteur manufacturier nécessite une stratégie bien planifiée et une exécution méticuleuse. Voici les étapes clés pour réussir cette transformation : 

• Définir des objectifs et des KPI : pour commencer, il faut définir les objectifs que vous souhaitez atteindre avec la prise de décision basée sur les données. Établissez des indicateurs clés de performance (KPI) pour mesurer le succès. 
• Investir dans les bonnes technologies : une fois les objectifs définis, l’étape suivante consiste à choisir des technologies qui correspondent à vos besoins. Assurez-vous de la compatibilité avec les systèmes existants et de l’évolutivité pour la croissance future. 
• Favoriser une culture basée sur les données : encouragez une culture où les données sont valorisées et utilisées à tous les niveaux de l’organisation. Fournissez une formation aux employés sur les outils d’analyse des données.   
• Assurer la qualité et la gouvernance des données : pour soutenir cette culture, il est également nécessaire de mettre en œuvre des pratiques de gouvernance des données. Cela garantit l’intégrité, la précision et la sécurité des données. 
• Intégrer les données à travers les systèmes : une vue holistique des opérations est cruciale. Pour cela, intégrez les données provenant de diverses sources, ce qui permet une analyse plus complète. 
• Utiliser l’analyse avancée : l’étape suivante consiste à exploiter des techniques d’analyse avancée, telles que l’analyse prédictive et l’apprentissage automatique, pour extraire des insights précieux des données. 
• Surveiller et s’adapter : enfin, il est important de surveiller en continu l’impact des initiatives basées sur les données et d’ajuster les stratégies selon les besoins. Cela permet de rester agile et de répondre aux évolutions du marché. 

Pour soutenir cette flexibilité, il est essentiel d’investir dans les bonnes technologies. Le choix des technologies appropriées est déterminant pour le succès de votre initiative. Pour cela, considérez les points suivants : 

• Évaluation des besoins : analysez vos processus actuels et identifiez les lacunes technologiques. 
• Scalabilité : choisissez des solutions capables de croître avec votre entreprise. 
• Intégration : assurez-vous que les nouvelles technologies s’intègrent bien avec vos systèmes existants. 
• Sécurité : privilégiez les solutions offrant des fonctionnalités de sécurité robustes. 

À noter que le programme Essor ou, dans certains cas, le programme de cahier des charges Prompt peuvent subventionner 50 % des coûts de l’évaluation des besoins, la rédaction d’un cahier des charges et la sélection de fournisseurs avec un accompagnement du CEI MTL. 

Quels défis devez-vous relever pour maximiser l’exploitation de vos données et renforcer votre intelligence d’affaires ?

D’après une étude de Gartner, plusieurs enjeux clés émergent lors de la mise en place de programmes de données et d’analyse. Êtes-vous prêt à exploiter tout le potentiel de la prise de décision basée sur les données dans votre entreprise manufacturière ? Voici quelques étapes concrètes pour débuter :

• Évaluez votre maturité actuelle en matière de données : où en êtes-vous dans votre parcours de transformation numérique ?  
• Identifiez vos principaux défis opérationnels : quels sont les domaines où une meilleure utilisation des données pourrait avoir le plus grand impact ?  
• Investissez dans la formation : assurez-vous que votre équipe a les compétences nécessaires pour tirer parti des données.  
• Commencez petit, mais pensez grand : lancez un projet pilote dans un domaine spécifique, mais gardez à l’esprit une vision plus large de l’intégration des données.  
• Collaborez et apprenez : rejoignez des communautés industrielles, participez à des conférences et échangez avec d’autres fabricants sur leurs expériences.  

N’oubliez pas chaque pas dans la bonne direction compte et c’est la répétition de vos efforts qui porteront fruit.  

Découvrez dans nos ateliers sur mesure les fondamentaux en intelligence d’affaires (BI) et en intelligence artificielle (AI) et appliquez vos apprentissages au contexte de votre entreprise. Pour un atelier d’une demi-journée, contactez Franck Boulbes ou Manon Strozyk pour plus d’informations.