Les capteurs de données déjà présents partout

Les entreprises industrielles n’ont cependant pas attendu le « Big Data » pour installer des capteurs dans leurs usines, dans le but d’optimiser leur production, de contrôler la qualité des produits ou encore de réaliser les opérations de maintenance à moindre coût. Dans le secteur électrique par exemple, la planification de la production est depuis longtemps optimisée à l’aide d’une prévision de la consommation, utilisant des approches analytiques basées sur des données de capteurs internes, ou externes à l’entreprise comme les données météorologiques.

Des données en grande quantité et moins coûteuses

Pour ces entreprises industrielles, la rupture aujourd’hui liée au Big Data se situe à différents niveaux. D’abord, une quantité croissante de données liées à l’activité industrielle sont disponibles soit de façon intrinsèque (il y a de plus en plus d’informatique dans les machines industrielles), soit en raison d’une baisse très importante des coûts des capteurs et des moyens de télécommunications permettant d’en remonter les mesures. A cette profusion de données internes à l’entreprise viennent s’ajouter de nombreuses données externes qui les complètent avantageusement, et sont disponibles gratuitement –  les fameuses « Open Data » – ou bien sous forme payante.  Ensuite de nouvelles solutions informatiques qui se sont développées autorisent un stockage de données très volumineuses à un coût compétitif et des traitements analytiques poussés, même sur des volumes de données très importants. Ces solutions permettent alors d’envisager des analyses portant non plus sur un matériel particulier mais aussi sur toute une flotte d’un même matériel installé à plusieurs endroits. Les traitements analytiques peuvent alors tirer parti de l’observation de situations plus nombreuses d’opérations de chaque matériel, ce qui permet d’envisager par exemple une maintenance prédictive plus efficace des installations.
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L’implication des dirigeants d’entreprise est un élément clé

Si les solutions techniques (capteurs, moyens de collecte et remontée des données, moyens informatique de stockage et traitements analytiques) sont aujourd’hui nombreuses et disponibles à faible coût, il reste néanmoins des difficultés pour faire émerger de la valeur dans les applications du Big Data. Les organisations à mettre en œuvre pour mener à bien des projets Big Data nécessitent une plus grande flexibilité, des compétences nouvelles à acquérir, des processus décisionnels à des pas de temps souvent plus courts que ceux rencontrés habituellement dans ces secteurs. A cet égard, l’implication des dirigeants d’entreprise est un élément clé, et leur meilleure compréhension des enjeux ne saurait se faire sans réelle formation à cet environnement complexe et mouvant. Autant de défis à aborder pour les responsables d’entreprises industrielles, mais qui permettront une création de valeur indispensable dans la compétition actuelle.
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