Être en mesure de collecter et d’analyser efficacement des données devient indispensable pour toute entreprise à l’ère du numérique. Mais comment les données intelligentes contribuent-elles à un processus décisionnel plus performant et, partant, à l’optimisation et à la croissance des activités ?
À l’heure actuelle, des données de qualité revêtent autant d’importance qu’une bonne recette, une machine unique ou un produit exclusif. Elles vous permettent notamment de savoir comment vous adapter au mieux aux tendances saisonnières ou aux fluctuations de l’offre et de la demande. Vous pouvez ainsi moduler votre production et mieux gérer l’achat des matières premières, par exemple, ou la gestion des surplus.
En combinant l’automatisation à ces données, vous pouvez rationaliser vos décisions comme jamais auparavant, pour plus de rendement et une plus grande réactivité aux évolutions du marché.
Des données brutes aux informations exploitables
Cependant, les seules données brutes n’ont que peu d’intérêt. Il vous faudra toujours les traiter pour en extraire des informations claires et exploitables. La maîtrise de vos processus et de leur objectif vous permettra d’identifier, parmi cette multitude de données brutes, celles qui sont pertinentes pour votre entreprise et comment les associer.
Un exemple issu de l’industrie manufacturière
L’objectif de tout processus de production est de fabriquer un produit commercialisable. Une analyse détaillée de ce processus révélera que diverses étapes peuvent vous fournir des données. En étudiant ces occurrences, vous identifierez les données les plus pertinentes. À quelle fréquence une machine donnée tombe-t-elle en panne ? Quelle est la matière première la plus utilisée ? Combien de temps dure le processus de production ? Combien dénombre-t-on d’erreurs de production ?
Si ces questions ne vont pas assez loin en tant que telles, elles constituent la base de la génération des données. Les choses ne deviennent réellement intéressantes que lorsque vous établissez des liens entre des données isolées. La marge d’erreur augmente-t-elle quand le rythme de production s’accélère ? La température intérieure a-t-elle un impact sur le processus ? De tels liens sont essentiels pour la gestion basée sur les données.
D’où viennent les erreurs ?
Pour bon nombre d’organisations, ce mode de fonctionnement basé sur les données est plus facile à dire qu’à faire. Il n’est pas rare qu’elles soient en proie aux difficultés suivantes :
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Des processus dépassés
Dans les entreprises en activité depuis des années sans remise en question, le processus est souvent figé dans le marbre, tant pour les collaborateurs comme la direction. Il est vrai que se laisser (aveuglément) guider par son expérience et son intuition implique généralement de trouver tout changement incommodant, puisqu’il risque de perturber ou d’interrompre la production. D’ailleurs, certains changements peuvent être à ce point intrusifs qu’une formation ou une remise à niveau des collaborateurs s’impose. Tout ceci peut décourager les chefs d’entreprise.
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Un manque de connaissances
Dans la production, c’est généralement la productivité qui prime, la numérisation n’étant dès lors pas une priorité. Le personnel ne dispose alors pas des connaissances nécessaires pour s’appuyer sur les données.
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L’investissement financier
Numériser, optimiser et automatiser les processus industriels nécessite un investissement financier, mais que les moyens peuvent manquer. Les marges bénéficiaires sont généralement assez maigres, laissant peu de place aux investissements.
Que peut apporter l’IA ?
Grâce aux plateformes d’OpenAI (ChatGPT) et de Microsoft (Copilot), l’intelligence artificielle (IA) a fait irruption avec fracas dans la vie des entreprises ; mais pour l’instant, l’IA reste surtout cantonnée à la création de textes ou de vidéos. Pourtant, elle offre une foule de possibilités pour la prise de décisions basées sur les données. Nous nous limiterons ici à trois applications.
- L’analyse et la connaissance des données: Les algorithmes IA sont en mesure d’analyser d’énormes ensembles de données et d’identifier des schémas qu’il serait difficile à l’esprit humain de détecter. Grâce à des techniques comme l’apprentissage automatique et l’exploration de données, l’IA permet de collecter de précieuses informations, notamment concernant le comportement des clients et l’efficacité opérationnelle.
- La gestion des risques: En analysant de grandes quantités de données, l’IA peut aider à identifier et gérer divers risques, pour les finances, les soins de santé et la cybersécurité par exemple. Le monitoring proactif des données permet d’identifier et de contrer les risques potentiels en temps opportun.
- Un processus décisionnel plus rapide: L’IA peut fournir très rapidement des informations pertinentes aux décideurs, établir des liens intéressants et formuler des recommandations étayées.
Que propose Aurelium ?
Grâce à son trajet éprouvé Explore-Experience, Aurelium dresse le profil détaillé de votre processus de production. Ce trajet Explore vous fournit des constats et des recommandations pour évoluer progressivement vers un processus de production plus rapide.
Aurelium vous offre ainsi la possibilité de tirer un maximum de la numérisation et d’une gestion reposant sur les données. Ne perdez jamais vos objectifs de vue et entraînez vos collaborateurs, vos meilleurs alliés, dans cette démarche.
Vous voulez en savoir plus sur les avantages qu’offre une gestion basée sur les données pour votre entreprise ? Contactez-nous !
