Le contexte géopolitique actuel génère des incertitudes mondiales : les chaînes d'approvisionnement sont perturbées, les coûts énergétiques grimpent, et les risques cyber se multiplient. Ce sont d'énormes défis pour les entreprises industrielles qui souhaitent toutes savoir comment adapter les processus de production et les chaînes de valeur pour maintenir et concilier efficacité et agilité dans un tel contexte ?
Sans maîtrise des données, sans automatisation intelligente, et sans collaboration, c’est presque « mission impossible ». Une gestion stratégique des données industrielles peut faire toute la différence : regrouper les données industrielles, l’expertise humaine et l’intelligence artificielle sur une plateforme numérique est la solution pour accélérer le développement de l’intelligence industrielle et favoriser de meilleures pratiques pour plus de résilience.
De la donnée en silos à l’intelligence industrielle connectée
Passer d’une approche de données en silos à une approche d'intelligence industrielle en réseau est une des clés de la résilience. Les barrières entre l'IT et l'OT doivent tomber pour permettre une circulation fluide des données, apporter plus d’agilité et favoriser une croissance durable. C’est précisément la raison pour laquelle AVEVA a développé la plateforme d’intelligence industrielle CONNECT.
Les plateformes numériques au cœur de la résilience industrielle
Pénurie de main-d'œuvre qualifiée, utilisation plus efficace des ressources ou protection contre les cyberattaques sont les principaux défis de l'industrie. À ce jour, la plateforme numérique s’avère être la meilleure source de solutions pour :
Préserver l'expertise : les outils d'IA et les environnements d'apprentissage numériques immersifs garantissent que le savoir-faire de l'entreprise est transmis aux nouvelles générations et reste disponible indépendamment des individus.
Optimiser l’efficacité énergétique : les plateformes intègrent les données de procédés et d'énergie pour aider les entreprises à atteindre leurs objectifs de durabilité et décarbonation. Michelin surveille la consommation d’énergie de plus de 30 000 machines. L’entreprise utilise ces données pour développer un algorithme de Machine Learning qui détecte les erreurs de valeurs, gardant uniquement les données utiles pour l’algorithme. Sur leurs différentes usines, on observe une réduction de la consommation d’énergie de 3 à 16 %.
Évaluer en temps réel les données d’actifs industriels et leur potentiel d’optimisation afin de réduire les pannes et favoriser un meilleur contrôle de la production
Garantir la sécurité et la transparence des données en unifiant les données dans des architectures logicielles modernes qui connectent les systèmes opérationnels et informatiques
Moderniser les systèmes existants grâce à solutions d'automatisation ouvertes et interopérables permettent l'intégration progressive de nouvelles technologies.
Les plateformes numériques ouvertes et évolutives sont un nouveau facteur de résilience.
