L’analyse prédictive, le secret de l’usine performante

 

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banniere Matthieu

 

 

Vous l’avez peut-être remarqué chez vous, les données sont partout. Vos systèmes d’information traditionnels en créent beaucoup, mais aussi vos équipements, votre bâtiment et vos produits, sans compter votre matière première, vos fournisseurs, vos clients, etc.

Pour éviter de se noyer dans une cacophonie, l’industrie manufacturière a de plus en plus recours à l’analyse prédictive.

Résoudre des problèmes

Avez-vous des problèmes de fabrication récurrents encore inexplicables? L’analyse prédictive utilise toutes les données disponibles pour expliquer les causes de ces problèmes. Des algorithmes comme les arbres de régression sont spécialement conçus pour détecter des liens entre votre problème et des combinaisons de variables insoupçonnées. On règle ainsi des problèmes complexes en quelques jours au lieu de quelques mois.

Optimiser l’inspection

Êtes-vous obligé d’inspecter toutes vos pièces avant expédition? L’analyse prédictive utilise les données pour faire une prédiction de la qualité de vos lots avant même qu’ils ne soient inspectés. Cette nouvelle information cruciale peut être utilisée pour réduire de 75% à 90% votre inspection en gardant le contrôle sur les risques pour vos clients.

Repenser la maintenance

Avez-vous de la difficulté à planifier votre maintenance? L’analyse prédictive utilise les données des capteurs de toute sorte comme l’infrarouge, la vibration et la consommation électrique pour anticiper des problèmes de performance. En sachant à quel moment un équipement risque de tomber en panne, on peut mieux planifier les ressources humaines et matérielles et éviter le bouton panique qui coûte très cher.

Analyse prédictiveL’analyse prédictive, de plus en plus accessible

Les techniques anciennement réservées à aux grandes organisations sont maintenant à la portée de toutes les équipes manufacturières qui veulent redécouvrir la valeur de leurs données. Plusieurs excellents sites de formation expliquent les rudiments de l’analyse de données prédictive, et des outils comme R et Python sont supportés par la communauté scientifique et complètement gratuits.

Un projet d’analyse prédictive passe par les étapes suivantes :

  1. Bien définir les objectifs d’affaires et les mesures de succès
  2. Faire l’inventaire des données pertinentes, ajouter celles qui manquent
  3. Combiner les sources de données, débusquer les erreurs et les corriger
  4. Appliquer différentes techniques d’analyse, reprendre les étapes 1, 2 ou 3 au besoin
  5. Prendre action sur les conclusions et mesurer les résultats

Qu’aimeriez-vous améliorer chez vous?

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