Que signifie l'intelligence technologique industrielle ?
Les entreprises mondiales du secteur industriel font évoluer leur façon de créer et de fournir de la valeur à leur nombre toujours croissant de clients et de partenaires. 86 % des industriels pensent que l'intelligence technologique sera le principal moteur de compétitivité dans 5 ans 1 , et qu'ils devront probablement aligner les personnes, les processus et les données. Ceci étant un avantage concurrentiel, qu'est-ce que l'intelligence technologique industrielle exactement ? Selon Deloitte, il s'agit d'un système hautement réactif, adaptatif et connecté qui fait converger les technologies de l'information (IT) et les technologies opérationnelles (OT), pouvant se connecter de multiples sources de données, générer des informations et utiliser de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML). Cette intelligence technologique industrielle permet d'apporter des améliorations en termes de performances, de sécurité et de durabilité 1 . Les cas d'utilisation spécifiques montrent des améliorations au sein de systèmes OT uniques jusqu'à des réseaux d'usines multiples et très avancées libérant la puissance d'agrégation de sources de données disparates et cloisonnées.
Optimiser l'intelligence technologique industrielle
Jusqu'en 2024, les entreprises du secteur industriel du classement G2000 (Classement annuel Forbes des 2000 plus grandes entreprises mondiales) seront confrontés à une accélération de l'intensité de la gravité des données qui devrait augmenter d'un taux de croissance annuel composé de 144 % à l'échelle mondiale 2. Cette croissance de la création, de l'agrégation et de l'échange privé de données à l'échelle mondiale émerge grâce à de nouvelles capacités et solutions logicielles qui offrent une valeur tangible mais avec une augmentation des types, du volume et des points d'échange de données.
L'un de ces systèmes est le : " Manufacturing Execution System " (MES). Selon la définition de Gartner, le MES est « une classe spécialisée de logiciels orientés vers la production qui gère, surveille et synchronise l'exécution des processus physiques en temps réel impliqués dans la transformation des matières premières en produits intermédiaires et/ou finis » 3. Le MES connecte souvent les communautés de données à travers des actifs uniques, des lignes de production, l'atelier et à travers le réseau de l'usine.
L'utilisation du MES peut permettre aux principaux industriels de surmonter la pression sur les marges, de permettre la traçabilité et d'améliorer la qualité de la production. Le déploiement du MES à l'échelle mondiale nécessite la prise en compte d'une stratégie commerciale axée sur les données. Alors que les dépenses informatiques atteindront 4,4 billions de dollars en 2022 4 , de nombreuses entreprises mondiales exploitent des systèmes de plus en plus complexes, desservant des millions d'utilisateurs et de terminaux, intégrant des solutions de planification des ressources d'entreprise (ERP) et de gestion de la relation client (CRM), avec une couverture à travers les points de présence mondiaux. L'agrégation de sources de données disparates provenant d'ERP, de CRM et de l'Internet industriel des objets (IIoT) offre aux industriels des informations et des capacités en temps réel pour la modélisation et la simulation basées sur l'IA/ML. Cette augmentation des données sur plusieurs points de présence est l'endroit où la gravité des données peut menacer d'être un obstacle, en inhibant les performances du flux de travail, en soulevant des problèmes de sécurité et en augmentant les coûts.
Une communauté de données connectées
L'avenir de l'intelligence technologique inclura probablement des communautés de données connectées pour surmonter les tendances macro qui défient l'industrie. Par exemple, les fusions et acquisitions (M&A) liées à l'industrie 4.0 ont doublé de 2011 à 2021 5 alors que les entreprises industrielles cherchent à étendre leur présence mondiale. Cela se traduit souvent par la nécessité d'atteindre une échelle tout en devant résoudre un nombre croissant de sources de données disparates qui participent désormais à l'échange de données.
Alors que le nombre de participants à l'échange de données continue d'augmenter, les industriels sont confrontés à davantage de risques en matière de complexité, de souveraineté des données et de cybersécurité. Ce risque est également lié à des réglementations strictes telles que le règlement général sur la protection des données de l'Union européenne, qui peut imposer des amendes pouvant atteindre 2 % du chiffre d'affaires mondial aux entreprises qui ne protègent pas leurs clients 6 . C'est souvent là que les stratégies traditionnelles d'échange et de stockage des données ne suffisent pas. La plupart des système d'intelligence technologique doivent manœuvrer à travers la mondialisation, l'augmentation des points de présence de données et les réglementations en ce qui concerne leurs modèles commerciaux. Les stratégies axées sur les données peuvent aider en optimisant l'échange de données entre les actifs existants et acquis, ce qui amplifie l'importance d'un partenariat avec un fournisseur de data center qui peut offrir un lieu de rencontre sécurisé et neutre.
Ces stratégies peuvent réduire le risque d'une entreprise industrielle tout au long de son parcours de mondialisation à mesure que les environnements, les partenaires commerciaux et les solutions continuent d'évoluer. En tirant parti d'une plateforme qui inverse le flux de trafic et rassemble les utilisateurs, les réseaux, les logiciels et les clouds dans un centre d'échange de données ouvert et neutre hébergé de manière privée.
Nouvelle architecture d'entreprise
En raison de la demande de transformation numérique, de plus en plus d'industriels réalisent la nécessité d'opérer de manière omniprésente et à la demande. Avec une concurrence accrue, il est de plus en plus nécessaire de rivaliser avec les entreprises utilisant des modèles de "Direct-to-Consumer" (D2C). Cela peut être lié à la technologie de détection de la demande pour capturer l'intelligence de la chaîne d'approvisionnement afin d'anticiper les changements de la demande 7. C'est là que la chaîne d'approvisionnement vise à être plus agile et peut différencier l'expérience d'achat. Cependant, pour assurer le traçage et la visibilité tout au long de la production, il faut connecter les points de données. C'est là qu'intervient le lieu de rencontre des ensembles de données privées et publiques. Avec la migration sécurisée des données vers PlatformDIGITAL™, il est possible d'avoir un réseau ouvert et multiples plateformes qui localise les flux de trafic entre les data centers. Cela permet également l'application de politiques localisées pour gérer les droits, la conformité et la sécurité zéro confiance. C'est le type de nouvelle architecture d'entreprise que de nombreuses usines intelligentes de premier plan devraient envisager dans leur stratégie axée sur les données.
Conclusion:
L'intelligence technologique industrielle introduit des opportunités potentielles accompagnées d'une variété de facteurs à prendre en compte. Des solutions telles que MES combinées à d'autres données agrégées de l'informatique et de l'OT permettent d'obtenir des informations et des capacités en temps réel qui peuvent changer la façon dont les industriels produisent et fournissent de la valeur. Les fusions et acquisitions du secteur permettent de poursuivre une stratégie de croissance sur de nouveaux marchés et d'atteindre de nouveaux publics. L'évolution des applications et des cas d'utilisation est la raison pour laquelle les fabricants mondiaux comprennent que l'endroit où ils placent et connectent leurs données est important, et qu'il existe un besoin distinct pour ce lieu de rencontre sécurisé et neutre pour les modèles commerciaux informatiques hybrides. Pour vous aider dans cette mise en place, nous avons compilé une bibliothèque de ressources de pointe (Toolkit) basée sur notre méthodologie PDx™ pour optimiser l'échange de données.