Les activités critiques
La maîtrise et exploitation de la donnée numérique
Mécanique
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Les entreprises ont su passer de machines traditionnelles aux commandes numériques et maintenant connectées voire en réseau. Si les investissements technologiques restent un sujet en termes de retour sur investissement (ROI), la maitrise de la data disponible est sans doute encore trop embryonnaire ou trop limitée aux principaux indicateurs :

Taux de Rendement Global (TRG) – (performance des lignes) y/c les arrêts planifiés ; Taux de Rendement Synthétique (TRS) : temps d’utilisation d’un outil de production (fiabilité) ; Taux de Productivité, performance des ressources / processus ; indicateurs de délais ; gestion des stocks ; et consommation des machines avec divers capteurs connectés (IIoT). Cependant la capacité à s’assurer de la fiabilité des data, à corréler les indicateurs, analyser, modifier les processus, et les communiquer requiert d’autres compétences que l’utilisation à minima d’ERP de plus en plus performants. 
Pour préserver / développer la souveraineté (du pays) et un bon niveau d’activité et d’emploi sur le territoire grâce à une performance accrue, 3 points sont à développer pour l’exploitation de la data :

  • Compétences : compréhension des données et simulation 

    • Enjeux : 
      • La maîtrise et l'exploitation de la donnée numérique agissent sur la performance des entreprises en rendant plus efficace et économes les process. Prendre progressivement des décisions sur la base des indicateurs et des analyses des données de production ce qui peut conduire à un changement de culture.
      • Progressivement chaque responsable de process ou d’unité doit savoir sortir ses propres indicateurs ou implémenter ses propres technologies ou outils et gérer les data qui en sont issues – ce n’est pas forcément le travail d’un data analyst dédié mais un mode de travail collaboratif.
    • Pistes possibles : Pour améliorer les  compétences en gestion de données il est nécessaire de
      • Savoir mettre en place ou comprendre le stockage et l'organisation des données (cartographie)
      • Savoir évaluer la qualité de la donnée
      • Savoir intégrer et combiner des données multiples
      • Interpréter et visualiser les data (outils type power BI) et dans certains cas être capable de programmer et gérer des bases de données
      • Savoir transmettre et communiquer aux équipes pour conduire les transformations

     

  • Implication de l'opérateur dans la chaine de valeur :

    • Enjeux : 
      • Un opérateur de production possédant une compréhension de la chaine de valeur dans l'entreprise va savoir que son travail aura des conséquences pour l’ensemble des acteurs. S’il est impliqué dans la compréhension de ses indicateurs (voire leur mise en place) il se sentira valorisé et pourra plus facilement apporter une meilleure collaboration / agilité / réactivité – sa capacité à évoluer s’améliore.
      • Le processus sera plus robuste.
    • Piste possible : Implication dans les décisions / formation / animation.

     

  • Animation d'équipes :
    • Enjeux : idem ci-dessus
    • Piste possible : idem ci-dessus

 

Étude(s)

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