Système d’information décisionnel : exemple des constructeurs automobiles
Michel Bruley
Les constructeurs automobiles font face aujourd'hui à un marché mondial hyper concurrentiel, à des coûts de développement de plus en plus élevés, à une demande des clients qui change rapidement, et à des réglementations toujours plus strictes. En conséquence, pour mieux gérer le cycle de vie des automobiles, les constructeurs ont besoin d’intégrer de plus en plus de données sur les véhicules de leur conception à leur destruction, et de plus en plus en particulier des données produites par les véhicules sur la route.
Pour tirer parti de toutes les données concernant les véhicules, et en particulier celles produites sur le terrain, les entreprises doivent être capable d'agréger, d'intégrer et d'analyser des volumes de données très volumineux provenant de nombreuses sources disparates, puis de réagir quelques fois prestement en fonction des résultats. C'est un formidable défi, et tous les constructeurs en sont encore au stade de l’apprentissage, et à la recherche de pistes pour exploiter ce vaste ensemble de données qui nécessite la combinaison d’une infrastructure informatique spécifiquement adaptée et des analystes métiers particulièrement compétents.
La plupart des constructeurs automobiles consolident depuis très longtemps les données relatives aux configurations des véhicules et aux garanties, pour alimenter les réflexions d'ingénierie. Depuis environ dix ans ils ont aussi commencé à recueillir en parallèle les données générées par les capteurs de leurs véhicules, car elles fournissent une vue des performances et des défaillances dans les conditions réelles sur le terrain. C’est dans ce contexte que certains constructeurs ont commencé à développer leur entrepôt d’entreprise afin d’intégrer toutes leurs informations.
La mise en place de ces entrepôts de données d’entreprise commence toujours par une phase de consolidation des systèmes décisionnels préexistants. Cependant n’importe quelle plate-forme ne peut pas fournir les performances requises pour assumer les analyses sur les volumes de données en question. C’est pourquoi Teradata a été sollicité par de nombreux constructeurs comme Daimler, Ford, Tata, ou Volvo pour n’en citer que quelques-uns. Outre la mise à disposition de nouvelles données et l’amélioration des performances de réponse aux multiples requêtes, il s’agit aussi de donner un accès à des centaines de nouveaux utilisateurs dans la conception des produits, la fabrication, l’assurance qualité, et l'administration de la garantie. De tout cela il résulte une grande variété d'améliorations impactant de nombreux processus, comme par exemple l’accélération des réponses aux problèmes des véhicules, l’amélioration de la qualité et de certaines fonctionnalités à travers une meilleure gestion du cycle de vie des produits, la réduction des coûts, une meilleur gestion des remboursements de garantie, et par-dessus tous la création de nouveaux produits innovants.
Dans ces entreprises dotées d’un entrepôt de données d’entreprise, la réponse à toute nouvelle question commence maintenant toujours par une exploration profitable des données pertinentes, et chaque hypothèse peut être testée par rapport aux données avant toute décision. Dans tout processus de réponse à une problématique, les données sont utilisées pour déterminer les enjeux, pour hiérarchiser les questions et définir le niveau des réponses. Au final cela aide tout le monde à rester focalisé sur le déploiement efficace des choix stratégiques, comme par exemple de porter une attention maximum à tout ce qui touche le plus directement l'expérience client.
Pour aller plus loin vous pouvez utilement lire mes autres articles consacrés aux fonctions achat, qualité, garantie, maintenance et MRO : cliquez ici
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