Selon McKinsey, 11 000 milliards de dollars seront générés d'ici 2025 grâce à la transformation numérique de la production et des données qu’elle génère.
Quels sont les drivers de cette transformation ?
- Une hausse de la qualité
- Des opérations améliorées grâce à un meilleur monitoring ainsi que de la maintenance prédictive
- Une plus grande souplesse face à la volatilité des marchés et de la demande ainsi que les problèmes de supply-chain
Or une modification de l’infrastructure est nécessaire pour débloquer ces gains.
Selon McKinsey, migrer vers une plateforme hybride Edge & Cloud permet d’envisager des gains plus qu’importants :
- Réduction des stocks qui peut rapporter entre 12 et 30 % de ROI
- Réduction du lead time qui peut rapporter entre 10 à 90 % de ROI
- Réduction du temps d’arrêt machine qui peut rapporter entre 30 à 50 % de ROI
Quels sont les freins à la transformation digitale industrielle ?
Pourtant, lorsque l’on évoque la gestion de la donnée industrielle, de nombreuses difficultés subsistent (Temps réel, Big Data, etc.), et ce pour plusieurs raisons :
- Difficulté d’évaluer le volume et la variété de la donnée IoT face à la multiplication des sources de données
- Gérer la complexité de la gestion de la donnée en temps réel est un défi pour bon nombre de compagnies
- Libérer la donnée des silos indépendants s’avère difficile avec des outils d’un autre temps
- Trouver le juste équilibre entre Edge et cloud nécessite une vraie réflexion en interne, réflexion qui reste souvent au stade embryonnaire, car on observe un manque de connaissances autour des spécificités de ces plateformes et peu de temps pour former les équipes
- Passer de modèles réactifs à des modèles prédictifs induit un changement de culture et de pratiques.
- La scalabilité des solutions IIoT se place au cœur des enjeux liés aux données
- Enfin, les questions autour de la connectivité au Edge restent nombreuses
Les obstacles sont donc légion, mais ne sont pas infranchissables
- La génération de données de type série temporelle en temps réel augmente 50 % plus vite que celle de données statiques.
- L’analyse en continu devrait connaître une croissance de 28 % par an.
Il est crucial pour les industriels de réfléchir à un plan stratégique et d’adopter ces solutions pour faire remonter et exploiter au mieux leurs données de production et bénéficier de ce gisement de valeur qui ne demande qu’à être exploité.
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