Dans cet article, nous allons examiner les éléments fondamentaux indispensables à la mise en place d’un écosystème de données répondant aux besoins de l’IA dans le secteur industriel. Nous verrons en quoi le développement de l’IA nécessite un écosystème de données bien géré. Le big data et des bases solides ouvrent de nouvelles perspectives en matière d’efficacité, d’optimisation et de croissance stratégique. En comprenant les étapes nécessaires à la préparation et au renforcement de leur écosystème de données, les industriels peuvent exploiter pleinement le potentiel transformateur de l’IA et l’intégrer de manière transparente dans leurs processus métier.
Préparez votre écosystème de production grâce à un système d’archivage rapide des données et à la surveillance des processus
Pourquoi les écosystèmes de données sont-ils importants ?
Pour les fabricants soumis à la concurrence, un écosystème de données solide est essentiel à la mise en œuvre réussie de technologies de pointe telles que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML). On trouve de nombreux exemples d’entreprises ayant tenté de mettre en œuvre prématurément des stratégies complexes d’IA et d’apprentissage automatique. Cela a conduit à des échecs coûteux. Lorsqu’un écosystème de données n’est pas suffisamment mature, le fait de se lancer dans des technologies de pointe peut entraîner des revers majeurs pour les entreprises, tant sur le plan financier qu’opérationnel.
Les défis liés à un écosystème de données mal préparé vont bien au-delà des simples pertes financières. La mise en œuvre de l’IA et du ML sans base solide peut éroder la confiance des collaborateurs en raison de l’absence de données cohérentes ou complètes. Cela peut entraîner un manque de confiance dans le système et, à terme, une faible adoption par les utilisateurs. De plus, les équipes informatiques et opérationnelles peuvent se retrouver submergées par la charge de travail accrue liée au dépannage, à l’application de correctifs et à la gestion des incohérences dans les données, ce qui met encore davantage les ressources à rude épreuve.
En revanche, un écosystème de données bien préparé ouvre la voie à une intégration plus fluide de l’intelligence artificielle. Cela implique de disposer d’une infrastructure de données fiable, de pipelines de données robustes, de cadres de gouvernance et d’outils d’analyse des données facilitant la collaboration entre les équipes. Il est important de préparer votre site de manière adéquate. Un site disposant de données propres, accessibles et bien intégrées permet d’exploiter efficacement les solutions basées sur l’IA. Cela se traduit par des analyses plus pertinentes et une prise de décision proactive.
Accédez à toutes les données essentielles depuis une plateforme unique afin de pouvoir les visualiser et les analyser dans une optique d’amélioration continue. Des systèmes de laboratoire aux données de processus, consultez toutes ces informations en un seul et même endroit.
Les fabricants doivent évaluer leurs écosystèmes de données actuels afin d’identifier les lacunes et les axes d’amélioration avant de se lancer dans l’intelligence artificielle. Cette préparation ne se concentre pas uniquement sur la technologie elle-même. Elle consiste également à instaurer une culture qui favorise la prise de décision fondée sur les données et encourage l’utilisation et l’intégration continues de celles-ci. Ce faisant, vos opérations pourront aller au-delà de la simple automatisation des processus. Vous pourrez ainsi exploiter pleinement le potentiel de l’IA et de l’apprentissage automatique pour favoriser l’optimisation et l’innovation.
Évaluation de mon écosystème de données pour l’IA
Tout d’abord, vous devez évaluer l’état actuel de votre écosystème de données de production afin de déterminer s’il est prêt à accueillir des initiatives d’IA et d’apprentissage automatique. Une méthode efficace consiste à utiliser la feuille de route de la transformation numérique, qui définit cinq niveaux de maturité des données. Un site doit se situer au niveau 4 ou au-delà pour mettre en œuvre avec succès l’intelligence artificielle. Passons en revue chaque étape, en mettant en évidence la progression depuis la simple disponibilité des données jusqu’à une culture solide axée sur les données.
Étape 1 – Pas de données, pas de temps
Au stade 1, les décisions relatives à la production et aux opérations reposent en grande partie sur l’intuition ou sur des pratiques établies de longue date, et s’appuient très peu sur des données. Les données disponibles sont souvent brutes, collectées manuellement et généralement conservées sous forme de documents papier ou de tableurs rudimentaires.
À ce stade, il n’existe pas de solutions formelles de stockage des données. La gestion structurée des données fait défaut, ce qui se traduit par une qualité des données inégale. L’écosystème de données nécessaire à l’IA est ici pratiquement inexistant, ce qui limite considérablement la création de valeur et les gains d’efficacité. Il serait déraisonnable de tenter de mettre en œuvre la moindre intégration d’IA ou d’apprentissage automatique à ce stade.
Étape 2 – Quelques données, mais toujours peu de temps
Au stade 2, un certain niveau d’automatisation commence à venir compléter la collecte manuelle des données. Toutefois, d’importantes lacunes subsistent. Les données circulent en quantités limitées. Ces données ne sont souvent accessibles qu’à certains services et peuvent être stockées dans des « silos de données ».
Le site peut disposer de mécanismes rudimentaires de stockage des données. En l’absence d’un référentiel centralisé, les données ne sont pas accessibles. Les décisions restent largement réactives et s’appuient sur des données brutes dont la qualité est discutable. C’est à ce stade que les initiatives en matière de données voient le jour, mais elles ne fournissent pas encore les informations complètes et fiables nécessaires à une utilisation à plus grande échelle. L’écosystème de données dédié à l’IA a encore du chemin à parcourir.
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Étape 3 – Prise de décision réfléchie
À l’étape 3, les données font désormais partie intégrante du processus décisionnel. Cette évolution s’appuie sur la mise en place d’un système d’archivage des données. Cette étape améliore la fiabilité du stockage des données et offre une vision plus cohérente des données brutes entre les différents services. Cependant, des silos de données persistent, empêchant ainsi un accès fluide à une source unique de vérité.
À ce stade, la qualité des données commence à s’améliorer. Cela permet des analyses plus pertinentes, mais l’intégration entre les différentes parties prenantes de l’écosystème des données reste limitée. L’entreprise peut entamer une analyse de base des données. Cela facilite une prise de décision réfléchie qui s’appuie sur les données pour évaluer les performances passées, mais ne permet pas encore d’obtenir des informations prédictives. De nombreux fabricants se trouvent à ce stade alors qu’ils tentent de mettre en œuvre des outils d’IA et d’apprentissage automatique. Bien que les données aient commencé à se diffuser dans l’ensemble de l’organisation, des aspects fondamentaux doivent encore être pris en compte.
Étape 4 – Une culture axée sur les données
La phase 4 marque un tournant majeur en matière d’accessibilité des données et de transformation culturelle. Les données numériques sont plus largement accessibles que jamais. Il est possible que certains silos de données persistent. Cette phase montre que les initiatives en matière de données s’ancrent progressivement, favorisant ainsi un environnement de travail où les collaborateurs utilisent les données pour étayer leurs décisions.
À ce stade, l’écosystème de données est suffisamment solide pour favoriser la création de valeur grâce à une prise de décision fondée sur les données. Toutefois, des améliorations restent peut-être à apporter en matière d’intégration et de qualité des données. Les décisions sont généralement réactives, mais elles s’appuient désormais sur des données factuelles, ce qui favorise une culture mettant l’accent sur l’importance d’une utilisation continue des données et de la collaboration. C’est à ce stade que les sites commencent à harmoniser leurs solutions de stockage de données afin de garantir un accès plus large et une meilleure intégration avec différents types de données, se préparant ainsi à des processus plus avancés. C’est à ce moment-là que les intégrations d’IA et d’apprentissage automatique peuvent entrer en jeu.
PARCview permet d’éliminer les silos de données et offre aux utilisateurs la possibilité d’analyser les tendances des données de processus parallèlement à celles du laboratoire. Le tout en un seul et même endroit. Définissez des limites et recevez des alertes lorsque des valeurs clés sortent des spécifications.
Étape 5 – L’approche axée sur les données fait partie de l’ADN
Au niveau 5, l’écosystème de données a atteint un stade de maturité, caractérisé par une plateforme de données universelle et la suppression des silos de données. L’accès est généralisé à l’ensemble de l’organisation. L’organisation favorise une intégration transparente des données et veille à ce que la qualité des données soit maintenue au plus haut niveau. Cette étape favorise une prise de décision proactive et en temps réel, ouvrant la voie à l’IA et au ML pour optimiser les processus de fabrication.
Les analyses avancées et les modèles prédictifs, tels que l’analyse prédictive et la maintenance préventive, s’intègrent désormais aux opérations quotidiennes. Grâce à la mise en œuvre complète du partage des données et à la mise en place d’une stratégie cohérente de stockage des données, l’organisation est bien placée pour tirer parti des connaissances et de l’innovation issues de l’intelligence artificielle. Si elle n’a pas encore commencé à s’intéresser aux possibilités offertes par l’IA et l’apprentissage automatique, c’est le moment de le faire.
Améliorez votre écosystème de données : préparez-vous à mettre en œuvre l’IA de manière optimale
Si votre site n’atteint pas encore le niveau 4 ou le niveau 5 de la feuille de route de la transformation numérique, des changements importants sont nécessaires avant de mettre en œuvre l’IA. L’amélioration de l’écosystème de données d’un site de production nécessite une compréhension approfondie de votre point de départ sur cette feuille de route. Malheureusement, cela ne se résumera pas à l’achat d’équipements ou de logiciels à l’aide d’une simple liste de contrôle. La mise en place d’un écosystème numérique abouti passe par la promotion d’une culture axée sur les données, intégrant les technologies numériques aux processus métier.
Cette transformation prend du temps et doit être abordée de manière méthodique. Passer précipitamment du niveau 1 à un état prêt pour l’intelligence artificielle peut entraîner des lacunes susceptibles d’entraver la réussite à long terme. Vous trouverez ci-dessous des stratégies concrètes pour susciter l’intérêt de vos collaborateurs pour les données. Elles vous aideront à instaurer une culture axée sur les analyses fondées sur les données et à préparer tous les aspects de votre site à la transition vers l’IA.
Étape 1 – Pas de données, pas de temps
Au niveau 1, vous partez pour ainsi dire de zéro, ce qui signifie que des investissements importants en temps et en capital seront nécessaires pour mettre en place un écosystème numérique de base. Cette première étape consiste à intégrer des automates programmables (PLC) et des capteurs à vos processus. Ces outils collectent des données brutes à différents points de votre chaîne de production, vous permettant ainsi de suivre en temps réel les conditions de vos processus.
Il est essentiel d’acquérir ces connaissances de base pour permettre la collecte et l’analyse futures des données, ainsi que la mise en œuvre de technologies numériques de pointe. Sans ces fondements, toute tentative d’utilisation de l’IA dans le cadre de processus métier ou d’analyses prédictives s’avérera inefficace.
Si vous disposez d’un volume important de données saisies manuellement, envisagez de les transférer depuis Excel ou des registres papier vers un LIMS ou un système permettant de les enregistrer et de les sauvegarder dans une base de données.
Étape 2 – Quelques données, mais toujours peu de temps
Une fois les automates programmables (PLC) et les capteurs mis en place, l’étape suivante consiste à déployer un système d’archivage de données. Un système d’archivage robuste tel que dataPARC permet de stocker les données de manière systématique et de faciliter l’extraction d’informations exploitables en consolidant les données pour en faciliter l’accès. Le modèle tarifaire par balise de dataPARC vous permet de commencer modestement et d’évoluer au fur et à mesure que votre écosystème numérique se développe. À ce stade, les initiatives en matière de données devraient notamment viser à encourager les collaborateurs à consulter régulièrement les données stockées et à comprendre leur utilité pour la prise de décision. En mettant l’accent sur une utilisation cohérente des données, vous posez les bases d’une intégration plus complète des données à l’avenir.
Étape 3 – Prise de décision réfléchie
Pour passer au-delà de la phase 3, les sites doivent exploiter activement leurs écosystèmes de données existants afin d’optimiser leurs processus métier. Cela implique notamment d’augmenter le volume de données stockées dans un système d’archivage historique et de veiller à ce que les collaborateurs aient une bonne visibilité sur ces informations et puissent y accéder. Un logiciel de visualisation des données fiable, tel que PARCview de dataPARC, peut changer la donne à ce niveau. Il permet aux utilisateurs de mettre en évidence des tendances, de générer des tableaux de bord visuels et de suivre les indicateurs clés, renforçant ainsi la confiance dans l’utilisation des données au sein des équipes. L’objectif est ici de transformer les données brutes en informations exploitables qui éclairent les décisions et améliorent l’efficacité.
Le suivi de la production en temps réel et la mise à disposition des données auprès de ceux qui en ont besoin sont essentiels pour instaurer une culture axée sur les données.
Étape 4 – Une culture axée sur les données
Le passage de la phase 4 à la phase 5 ne se limite pas à de simples mises à niveau techniques ; il nécessite d’ancrer les données dans la culture de l’entreprise. Pour y parvenir, les sites doivent étendre leurs capacités d’intégration des données au-delà du simple traitement de celles-ci.
PARCview, une plateforme de données industrielles, permet aux utilisateurs d’intégrer divers types de données, notamment celles issues des systèmes d’exécution de la fabrication (MES), des systèmes de gestion des informations de laboratoire (LIMS), d’autres systèmes d’historisation, ainsi que de diverses sources de données externes. La création de cet écosystème numérique interconnecté garantit l’élimination des silos de données, assure la conformité et permet aux collaborateurs d’accéder en toute transparence à des données complètes et en temps réel. Cette évolution favorise une prise de décision plus rapide et plus efficace et favorise une culture axée sur les données qui soutient les objectifs de l’entreprise.
Étape 5 – L’approche axée sur les données fait partie de l’ADN
À l’étape 5, votre site a atteint sa pleine maturité numérique grâce à une plateforme de données complète et unifiée qui fait office de source unique de vérité. Tous les types de données sont intégrés dans un écosystème numérique cohérent, et il n’existe plus aucun silo de données. À ce niveau, l’accès aux données est généralisé, ce qui favorise un environnement collaboratif où les technologies numériques de pointe, telles que l’IA et l’apprentissage automatique, peuvent être pleinement exploitées. À ce stade, votre site est prêt à étudier et à mettre en œuvre des solutions logicielles spécifiques d’IA et d’apprentissage automatique adaptées à vos objectifs opérationnels.
Grâce à une base de données solide, ces outils permettent d’optimiser les processus métier par le biais de la maintenance prédictive, de la protection des données, des capteurs logiciels et de l’amélioration continue. Votre écosystème de données est désormais en mesure de soutenir des initiatives avancées en matière de données, de stimuler l’innovation et de créer une valeur considérable pour vos activités.
Autres éléments à prendre en compte avant la mise en place d’un écosystème de données pour l’IA
Avant d’intégrer l’IA dans vos processus de fabrication, il est essentiel de prendre en compte plusieurs éléments cruciaux. Tout au long de votre parcours de transformation numérique, de nombreuses étapes mettront en évidence des lacunes dans votre écosystème de données actuel, notamment dans les domaines où les indicateurs clés ne sont pas mesurés ou suivis de manière adéquate. Aucune intelligence artificielle ni aucune technologie numérique de pointe ne peut pallier des problèmes fondamentaux liés aux données. Des problèmes tels qu’une collecte de données incomplète, une mauvaise qualité des données et un stockage fragmenté peuvent limiter considérablement l’efficacité de l’IA, entraînant des résultats sous-optimaux et un gaspillage des investissements.
1. Identification des lacunes en matière de collecte et de qualité des données
Une stratégie d’IA réussie repose sur des données de haute qualité. Évaluez vos pratiques actuelles en matière de collecte de données afin d’identifier les lacunes susceptibles d’entraver la mise en œuvre de l’IA. Veillez à ce que tous les indicateurs de processus essentiels soient mesurés de manière cohérente et précise. Réalisez des audits pour évaluer la qualité des données et normaliser leurs formats, afin de les rendre compatibles avec l’IA. Sans cette étape fondamentale, les modèles d’IA risquent de produire des résultats peu fiables ou biaisés, ce qui réduirait leur valeur au sein de vos processus métier.
2. Intégrer l’IA comme prolongement de l’expertise des PME
L’IA doit être considérée comme un complément au travail déjà effectué par les experts en la matière (SME), plutôt que comme un substitut aux tâches fondamentales. Les experts en la matière apportent un contexte et des informations inestimables dont les algorithmes d’IA ont besoin pour être déployés efficacement. L’IA peut automatiser l’analyse de données courante, identifier des tendances, détecter des anomalies et fournir des suggestions exploitables qui ne seraient pas forcément évidentes au premier abord pour des analystes humains. Cette collaboration garantit que l’IA vient compléter l’expertise humaine, permettant ainsi de prendre des décisions plus éclairées et fondées sur les données.
3. Assurer l’intégration des données entre les différents systèmes
Pour que l’IA fonctionne efficacement, votre écosystème de données doit permettre une intégration transparente des données. Les applications d’IA s’appuient sur des données complètes et en temps réel provenant de multiples sources pour générer des informations pertinentes. Une plateforme de données unifiée qui regroupe les données de processus, le MES, le LIMS et d’autres sources de données est essentielle pour éliminer les silos et garantir une qualité constante des données. Investir dans des outils facilitant l’intégration et le partage fluides des données permettra de préparer votre écosystème numérique aux exigences de l’IA.
Le fait de disposer d’une source unique de vérité grâce à l’intégration des données permet à tout le monde d’être sur la même longueur d’onde.
4. Aligner l’IA sur les processus métier
L’IA doit s’inscrire dans le cadre d’une stratégie cohérente, alignée sur les objectifs commerciaux globaux des parties prenantes au sein de l’organisation. Lorsque l’IA est mise en œuvre avec des objectifs clairs — tels que l’amélioration de l’efficacité de la production, la réduction des temps d’arrêt ou l’amélioration de la qualité des produits —, elle devient un élément indispensable du processus métier. Veillez à ce que les initiatives en matière d’IA soient alignées sur vos indicateurs clés de performance (KPI) opérationnels et contribuent à la mission globale de création de valeur et d’amélioration continue.
5. Instaurer une culture axée sur les données
Un élément essentiel de la préparation à l’IA consiste à instaurer une culture axée sur les données. Cela implique de former les collaborateurs à utiliser les données dans le cadre de leurs activités quotidiennes et de leur donner les compétences nécessaires pour exploiter efficacement les outils d’IA. Des ateliers, des sessions de formation et des stratégies de gestion du changement peuvent contribuer à renforcer la confiance dans l’utilisation des technologies numériques et à encourager la collaboration entre les équipes informatiques et opérationnelles, les experts métier et la direction. L’objectif est de créer un environnement dans lequel les analyses fondées sur les données font partie intégrante des processus décisionnels.
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6. Suivi et itération des implémentations d’IA
La mise en œuvre de l’IA n’est pas un événement ponctuel, mais un processus continu. Le suivi continu des performances de l’IA, la collecte des retours d’expérience des utilisateurs et l’amélioration itérative des modèles et des processus d’IA sont essentiels pour garantir un succès à long terme. Cette approche itérative permet de s’assurer que les solutions d’IA restent efficaces et capables de s’adapter à l’évolution des besoins et des défis de l’entreprise. Des mises à jour et des évaluations régulières peuvent contribuer à affiner les résultats fournis par l’IA, les rendant ainsi encore plus utiles au fil du temps.
En tenant compte de ces éléments, votre site sera mieux préparé à intégrer l’IA de manière à maximiser la valeur ajoutée, à améliorer l’efficacité et à favoriser une croissance durable. N’oubliez pas que l’IA doit venir compléter vos processus métier existants et constituer le prolongement des initiatives en matière de données que votre site a mises en place au fil du temps. En veillant à ce que votre écosystème numérique soit robuste et bien intégré, vous ouvrirez la voie à une transition fluide et efficace vers des services de fabrication basés sur l’IA.
Conclusion : la préparation de l’écosystème de données à l’IA passe d’abord par une base de données solide
Avant d’adopter les technologies d’IA, les industriels doivent s’assurer que leurs sites disposent déjà d’une base de données solide. Si vos équipes n’utilisent pas actuellement les données pour leurs opérations quotidiennes, le dépannage, l’optimisation des processus et la planification stratégique, elles ne sont pas prêtes à utiliser efficacement les outils d’IA. La réussite de la mise en œuvre de l’IA repose sur une culture dans laquelle les données constituent le pilier de la prise de décision et de l’amélioration continue.
L’IA doit être considérée comme un prolongement des pratiques existantes fondées sur les données, plutôt que comme une solution destinée à les remplacer. Les sites qui ont déjà intégré l’utilisation des données dans leur flux de travail sont mieux armés pour adopter l’IA, car leurs équipes ont l’habitude d’exploiter les données pour en tirer des enseignements et passer à l’action. Cette préparation permet aux outils d’IA de devenir bien plus que de simples compléments technologiques ; ils contribuent alors de manière significative à l’optimisation des opérations, à la prévision des besoins de maintenance et à la stimulation d’une croissance stratégique.
En fin de compte, votre transition vers l’IA doit commencer par vous assurer que votre écosystème de données est abouti, intégré et capable de prendre en charge des analyses avancées. Ce n’est qu’alors que l’IA pourra constituer un outil précieux permettant à votre site de passer d’une approche réactive à une prise de décision proactive et à une création de valeur continue.
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