Auteur : Juan José Colás, CCO de Lantek

Des situations comme celle de la pandémie de la Covid-19 ont mis en évidence qu´il ne suffit plus de faire des prévisions, il faut passer à l´action. L´industrie se doit d´être numérique, au risque de ne plus exister, tout simplement. Dans cette nouvelle dimension d´usine numérisée, les informations se sont imposées comme acteur majeur, devenant parmi les plus importants capitaux de la société. La possibilité de rendre l´usine réellement intelligente dépendra de leur bonne gestion, pour marquer cette différence qui nous permettra d´obtenir des avantages concurrentiels sur le marché. Dans l´industrie comme dans d´autres domaines, les besoins en informations et traitement des données croissent à un rythme si élevé que les solutions TI classiques peuvent désormais difficilement les couvrir. Les sociétés se trouvent alors face à un dilemme : ou elles sont débordées par le nombre de données à traiter, ou elles ne sont pas en mesure de déterminer la valeur qui peut être obtenue des informations qu´elles possèdent. Quoiqu´il en soit, elles ont plus que jamais besoin de filtrer et sélectionner celles qui seront les plus essentielles pour une prise de décision assurée. Selon un rapport d´IDC, la valeur mondiale du marché du Big Data cette année même atteindra les 202 000 millions de dollars. Existe-t-il encore aujourd´hui une société qui peut penser que les informations ne sont pas synonymes de pouvoir ? Le Big Data pour créer de meilleures analyses fonctionnelles
Le Big Data, qui a révolutionné de manière significative la manière d´aborder les solutions vis-à-vis de problèmes classiques, établit comme base une utilisation pratique des informations et leur efficace analyse en temps réel. Le secteur industriel a aujourd´hui besoin d´une compréhension totale de son écosystème professionnel, pour avoir une vision à 360° de toutes les parties qui y interviennent, qu´il s´agisse des marchés de leur clientèle, des produits, de la concurrence, des employés, partenaires, fournisseurs, du cadre légal... Pour cette raison, pour conserver sa compétitivité, le monde industriel besoin de créer de la valeur ajoutée à partir des données structurées et non structurées stockées dans ses systèmes. Un déploiement correct du Big Data favorisera la prise immédiate de décisions et améliorera l´expérience avec la clientèle. Il optimisera également l´approvisionnement en matériaux, grâce à la détermination des tendances de vente et il facilitera les tâches de maintenance par le biais de l´analyse des données générées par les machines. Finalement, l´entreprise bénéficiera d´une vision indispensable pour réagir face à n´importe quelle situation. Tout cela se traduit par une intelligence de fabrication. Ce concept fait référence à la combinaison harmonieuse d´un type de systèmes logiciels qui sont utilisés pour réunir les données de fabrication d´une entreprise issues de plusieurs sources afin d´élaborer des rapports, des analyses et des graphiques visuels, ainsi que pour le transfert des données entre les systèmes au niveau de l´entreprise et de l´usine. De bons outils d´analyse adaptés permettent de créer une nouvelle structure ou phase qui aidera les usagers à trouver ce dont ils ont besoin, quelle que soit leur provenance. L´objectif principal est de convertir de grandes quantités de données de fabrication en une connaissance réelle, et stimuler les résultats professionnels en fonction de ces nouvelles connaissances. Afin d´aider les usines à atteindre leurs objectifs de productivité, efficacité et compétitivité. Mais pour tirer un meilleur profit de cette technologie, son implémentation optimale est nécessaire. Les solutions doivent être déployées à l´image d´un système permettant la collecte et le stockage de données structurées comme non structurées issues de n´importe quelle source. Ces données sont conservées dans des systèmes de dossiers qui sont catégorisés en bases pour leur compréhension. à un second niveau, là où entrent en jeu les outils d´analyse, les données sont étudiées et ordonnées pour l´obtention de résultats. à leur tour, ceux-ci permettent d´atteindre l´objectif professionnel en se traduisant par des actions spécifiques. Pour atteindre cet objectif, les entreprises doivent faire face à de nombreux défis, comme l´absence d´experts qualifiés dans la science des données, la qualité même des données, les aspects concernant la cybersécurité ainsi que la protection des informations confidentielles et le cadre légal toujours plus strict. Elles doivent également prendre en compte l´évolution rapide de la technologie qui peut entraîner des corrections vis-à-vis d´une obsolescence informatique à court terme. Les solutions d´analyse appliquées au Big Data sont le point de confluence d´autres importants outils et technologies, comme l´IA, le Cloud et la connectivité. Ainsi, une bonne détermination des besoins de chaque atelier, tout comme une composition appropriée des solutions et une bonne méthodologie, seront essentielles pour tracer la voie vers une usine numérisée.

In this leap towards the digital factory, information has reclaimed its leading role, becoming one of the company´s greatest assets. Its correct management will depend on the possibility of making it truly intelligent, marking the difference that allows us to attain competitive advantages within the market.

In Industry, just like in other areas, the information and data processing requirements are growing at such a rate that it´s becoming difficult for conventional IT solutions to cover them. The dilemma faced by organizations is that either they are overwhelmed by the data to be processed or they are unable to identify the value that could be provided by the data they have. Whatever the case may be, more than ever, they need to filter and choose key data carefully in order to make better decisions.

According to a report by IDC, the global value of the Big Data market this year reached 202,000 million dollars. Does any industry really still believe that information isn´t power?

Data for creating better functional analysis

Data has significantly revolutionized the way of finding solutions to traditional problems, basing itself on the practical use of information and its effective real-time analysis.

The industrial sector of today needs an integral understanding of its business ecosystem to give it a 360º overview of all of the parts that intervene therein, from markets to clients, including products, competition, workers, partners, suppliers, legal framework... Subsequently, to maintain its competitiveness, the industry needs to create more value from the structured and unstructured data stored in its systems.

The efficient use of Data will favor immediate decision-making and improve the client´s experience. It will also optimize the procurement of materials by identifying sales trends and will help in maintenance tasks through the analysis of data generated by the machines. Ultimately, the company will have the vision it needs to take action in any scenario.

All of this translates as Manufacturing Intelligence. This concept refers to the streamlined combination of software systems that are used to gather a company´s manufacturing data from different sources in an aim to draw up reports, analysis and visual graphics, as well as to transfer data between systems at the company and the plant.

With the right analytical tools, we can create a new structure or status that will help users to find what they need regardless of where it comes from. The main objective is to turn large quantities of manufacturing data into real knowledge and boost business results based on this knowledge. All of this will help factories to achieve their goals in terms of productivity, efficiency and competitiveness.

But, to make the most of this technology, it requires optimal implementation. The solutions must be deployed as a system that allows structured and unstructured data, from any source, to be entered and stored. This data is saved in file systems and categorized in databases to be interpreted.

On a second level, where analytical tools come into play, the data is studied and organized to obtain results that, equally, allow the business objective to be attained by implementing specific actions.

To attain this objective, companies must face challenges such as the lack of experts qualified in data science, the quality of the data itself, aspects related with cybersecurity and the protection of confidential information, the increasingly stringent legal framework or take into account how the rapid evolution of technology can bring about changes that result in the obsolescence of IT in the short term.

Analytical solutions applied to Data mark a convergence point for other important tools and technologies such as AI, the Cloud and connectivity, subsequently resulting in the accurate identification of each plant´s requirements, along with a suitable composition of solutions, the correct methodology will be key in shaping the path towards the Digital Factory.