Stephan Pottel, directeur de la stratégie industrielle, EMEA, Zebra Technologies
La quête de la donnée présente un défi similaire. Souvent décrite comme le nouvel or, elle constitue une ressource essentielle pour connecter le terrain et soutenir des opérations intelligemment automatisées. Pourtant, pour de nombreuses organisations, cet “or” reste enfoui dans une couche numérique difficile d’accès et encore plus difficile à exploiter.
Une récente étude indique que les organisations qui parviennent à franchir ce cap optimisent leurs workflows de contrôle qualité et améliorent le travail au quotidien. Les données existent déjà : il est temps d’en libérer la valeur.
Pour autant, cette promesse reste encore lointaine pour beaucoup. En effet, 86 % des dirigeants industriels reconnaissent que leur organisation peine à suivre le rythme de l’innovation technologique.
Pour tirer pleinement parti de cette ressource, les industriels doivent dépasser les modèles hérités et adopter une nouvelle approche : la donnée ne doit plus être considérée comme un sous-produit de la production, mais comme son moteur principal. La première étape consiste à reconnaître les obstacles concrets qui freinent cette transformation.
Le blocage des données
La situation actuelle peut être résumée comme une véritable impasse, alimentée par trois problématiques majeures qui empêchent l’exploitation de la donnée.
1. La première est celle des silos : les informations critiques sont réparties dans différents systèmes (MES, ERP) chacun avec ses propres règles et responsables. Le résultat est une vision fragmentée de la production, comparable à un puzzle dont il manquerait la moitié des pièces.
2. La deuxième est le paradoxe de la qualité : les industriels disposent de volumes importants de données, mais peinent à en extraire des insights exploitables. Les approches traditionnelles de contrôle qualité, basées sur l’échantillonnage, ne donnent qu’une vision partielle, comparable à une observation à travers un trou de serrure. Les tendances et anomalies émergentes passent ainsi inaperçues.
3. Enfin, ces limites alimentent un enjeu majeur de retour sur investissement : lorsque les données sont fragmentées et les analyses incertaines, les projets de transformation technologique apparaissent risqués. Dans un contexte où 89 % des dirigeants considèrent déjà la digitalisation comme coûteuse en ressources, il devient difficile de justifier les investissements sans preuve tangible de valeur. Pour plus d’un tiers des décideurs, ce manque de visibilité constitue le principal frein à l’investissement.
Un fossé se creuse ainsi entre les acteurs. Si les grands fabricants exploitent déjà pleinement ces données - près de neuf sur dix disposant de systèmes avancés pilotés par l’intelligence artificielle - la majorité reste en retrait.
En revanche, seuls 24 % des grands fabricants et 3 % des fabricants de taille intermédiaire disposent de ces capacités, tandis que la majorité s’appuie encore sur des analyses limitées (23 %) ou cloisonnées (42 %). Au total, 31 % seulement ont atteint un niveau d’intégration et d’automatisation des données à l’échelle de plusieurs fonctions.
Pas de digitalisation sans standardisation
La standardisation constitue le socle de toute initiative de digitalisation. Une usine moderne ne peut reposer sur des données fragmentées et incohérentes. En effet, un rapport récent cite notamment Dominik Schedl, Directeur, Ingénieur du système et de la production chez Indie Semiconductor, qui résume ainsi cet enjeu : « Sans standardisation, il n’y a pas de digitalisation. »
Il évoque le travail minutieux de consolidation des bases de données, d’harmonisation des devises et de complétion des informations manquantes. Les bénéfices ont été immédiats : des informations pilotées par l’IA, une meilleure précision des prévisions et des équipes libérées des tâches de manipulation de données pour se concentrer sur l’optimisation de la production.
Pour sortir de cette impasse et exploiter pleinement la donnée, les industriels doivent commencer par obtenir une vision unifiée de leurs opérations. Après le big data, les données alternatives ou synthétiques, l’enjeu est désormais de se concentrer sur les données terrain en edge, c’est-à-dire celles issues directement des opérations sur le site de production.
Cela passe par la connexion des équipements via des technologies modernes : capteurs avancés, vision industrielle, RFID. Ces données alimentent les systèmes de production et permettent de créer une source unique de vérité, accessible à l’ensemble des équipes. C’est un passage d’une multitude de visions partielles à une vue globale et dynamique de l’ensemble des opérations.
Connecter le terrain pour exploiter la donnée
Une fois cette visibilité acquise, les industriels peuvent passer d’une logique réactive à une logique proactive. Un flux continu de données fiables permet de déployer des outils puissants. L’IA agit alors comme un levier d’optimisation avancé : détection des signaux faibles annonçant une panne, identification des goulets d’étranglement ou mise en évidence d’opportunités d’amélioration jusque-là invisibles.
Lorsque les dirigeants peuvent s’appuyer sur des données claires et incontestables pour démontrer, par exemple, les volumes de déchets évitables ou l’impact précis sur la performance industrielle, la prise de décision évolue profondément.
Une récente étude indique que les organisations qui parviennent à franchir ce cap optimisent leurs workflows de contrôle qualité et améliorent le travail au quotidien. Les données existent déjà : il est temps d’en libérer la valeur.
Pour autant, cette promesse reste encore lointaine pour beaucoup. En effet, 86 % des dirigeants industriels reconnaissent que leur organisation peine à suivre le rythme de l’innovation technologique.
Pour tirer pleinement parti de cette ressource, les industriels doivent dépasser les modèles hérités et adopter une nouvelle approche : la donnée ne doit plus être considérée comme un sous-produit de la production, mais comme son moteur principal. La première étape consiste à reconnaître les obstacles concrets qui freinent cette transformation.
Le blocage des données
La situation actuelle peut être résumée comme une véritable impasse, alimentée par trois problématiques majeures qui empêchent l’exploitation de la donnée.
1. La première est celle des silos : les informations critiques sont réparties dans différents systèmes (MES, ERP) chacun avec ses propres règles et responsables. Le résultat est une vision fragmentée de la production, comparable à un puzzle dont il manquerait la moitié des pièces.
2. La deuxième est le paradoxe de la qualité : les industriels disposent de volumes importants de données, mais peinent à en extraire des insights exploitables. Les approches traditionnelles de contrôle qualité, basées sur l’échantillonnage, ne donnent qu’une vision partielle, comparable à une observation à travers un trou de serrure. Les tendances et anomalies émergentes passent ainsi inaperçues.
3. Enfin, ces limites alimentent un enjeu majeur de retour sur investissement : lorsque les données sont fragmentées et les analyses incertaines, les projets de transformation technologique apparaissent risqués. Dans un contexte où 89 % des dirigeants considèrent déjà la digitalisation comme coûteuse en ressources, il devient difficile de justifier les investissements sans preuve tangible de valeur. Pour plus d’un tiers des décideurs, ce manque de visibilité constitue le principal frein à l’investissement.
Un fossé se creuse ainsi entre les acteurs. Si les grands fabricants exploitent déjà pleinement ces données - près de neuf sur dix disposant de systèmes avancés pilotés par l’intelligence artificielle - la majorité reste en retrait.
En revanche, seuls 24 % des grands fabricants et 3 % des fabricants de taille intermédiaire disposent de ces capacités, tandis que la majorité s’appuie encore sur des analyses limitées (23 %) ou cloisonnées (42 %). Au total, 31 % seulement ont atteint un niveau d’intégration et d’automatisation des données à l’échelle de plusieurs fonctions.
Pas de digitalisation sans standardisation
La standardisation constitue le socle de toute initiative de digitalisation. Une usine moderne ne peut reposer sur des données fragmentées et incohérentes. En effet, un rapport récent cite notamment Dominik Schedl, Directeur, Ingénieur du système et de la production chez Indie Semiconductor, qui résume ainsi cet enjeu : « Sans standardisation, il n’y a pas de digitalisation. »
Il évoque le travail minutieux de consolidation des bases de données, d’harmonisation des devises et de complétion des informations manquantes. Les bénéfices ont été immédiats : des informations pilotées par l’IA, une meilleure précision des prévisions et des équipes libérées des tâches de manipulation de données pour se concentrer sur l’optimisation de la production.
Pour sortir de cette impasse et exploiter pleinement la donnée, les industriels doivent commencer par obtenir une vision unifiée de leurs opérations. Après le big data, les données alternatives ou synthétiques, l’enjeu est désormais de se concentrer sur les données terrain en edge, c’est-à-dire celles issues directement des opérations sur le site de production.
Cela passe par la connexion des équipements via des technologies modernes : capteurs avancés, vision industrielle, RFID. Ces données alimentent les systèmes de production et permettent de créer une source unique de vérité, accessible à l’ensemble des équipes. C’est un passage d’une multitude de visions partielles à une vue globale et dynamique de l’ensemble des opérations.
Connecter le terrain pour exploiter la donnée
Une fois cette visibilité acquise, les industriels peuvent passer d’une logique réactive à une logique proactive. Un flux continu de données fiables permet de déployer des outils puissants. L’IA agit alors comme un levier d’optimisation avancé : détection des signaux faibles annonçant une panne, identification des goulets d’étranglement ou mise en évidence d’opportunités d’amélioration jusque-là invisibles.
Lorsque les dirigeants peuvent s’appuyer sur des données claires et incontestables pour démontrer, par exemple, les volumes de déchets évitables ou l’impact précis sur la performance industrielle, la prise de décision évolue profondément.