Le machine learning et les analyses prédictives révolutionnent l’industrie

Quelles que soient les industries ou les secteurs, partout dans le monde, les entreprises font face à une nouvelle génération de consommateurs aux attentes changeantes, et ces nouvelles demandes poussent les marques à redéfinir la manière dont elles développent leurs activités.

Les clients actuels plébiscitent majoritairement la simplicité des modèles d’abonnement, ils paient un tarif mensuel fixe pour accéder à un produit sous la forme d’un service. Par exemple, les clients n’achètent, ni ne louent plus de DVD, ils s’abonnent à Netflix ; la plupart d’entre eux préfèrent les services d’Uber et de Lyft plutôt que d’être propriétaire d’une voiture. Cette ère digitale favorise aussi le déploiement de services d’abonnement dans les secteurs manufacturiers.

Ce basculement vers un modèle commercial basé sur un système d’abonnement dans le secteur manufacturier est qualifié de servitisation. Les industriels vendent plus que des produits neufs, ils vendent plutôt l’accès ou le résultat que leur produit génère. Cette nouvelle proposition de services pousse les industriels à évoluer vers un système de tarification basé sur l’abonnement, dans lequel le produit en tant que service serait la norme. Les fabricants d’équipements industriels complexes, parce qu’ils opèrent dans un environnement B2B, peuvent attribuer cette évolution à une autre cause majeure : leurs clients sont également confrontés à des systèmes opérationnels complexes les poussant à améliorer leur productivité et l’utilisation de leur capital. Dans ces scenarios, les clients cherchent à simplifier leurs commerces, et favorisent de façon croissante les fournisseurs qui peuvent les aider à minimiser les risques opérationnels impliqués par la gestion d’une entreprise rentable.

L’implémentation complète de la servitisation – qui devrait être effective dans les quinze prochaines années – implique plus particulièrement les industriels concernés par l’organisation de services après-vente (les services proposés après la vente initiale d’un produit). Dans le modèle de service réactif actuel, « break and fix » la responsabilité de la maintenance et de l’entretien des équipements revenait au client. Dans un modèle de servitisation, en revanche, les industriels seront les responsables de la maintenance et de réparation et auront besoin de se concentrer sur la maximisation de la disponibilité de leurs produits – étant donné qu’ils ne génèrent des revenus que lorsque leurs produits sont en service sur le terrain. 

Vous retrouverez ci-dessous les secteurs et les façons d’exploitation du machine learning et des analyses prédictives par les industriels, ainsi que ce qui les opposent aux cas communs des marchés consommateurs.

Les cas d’usage de machine mearning et d’analyses prédictives sont aussi variés que les secteurs de production dans l’industrie. Cependant, il y a plusieurs utilisations communes à tous les secteurs de fabrication industrielle – généralement regroupé sous le terme « smart manufacturing », industie 4.0 ou internet des objets industriels.

1. La maintenance rédictive : la maintenance prédictive est l’utilisation la mieux maitrisée et la plus variée dans la majorité des secteurs de l’industrie. Les données issues des capteurs de température, de pression, de courant, de vibrations et bien d’autres, sont saisies en temps réel et utilisées par un logiciel de reconnaissance de motifs pour détecter les premiers symptômes d’usure qui pourraient entrainer des défaillances fonctionnelles. La détection précoce et les prévisions peuvent aider à éviter les problèmes techniques ou, du moins à anticiper les actions correctives pour minimiser la période d’indisponibilité des produits. L’indisponibilité – surtout imprévue – peut s’avérer particulièrement couteuse, pouvant générer des pertes se comptant en millions. Certains analystes estiment que les périodes d’indisponibilité imprévues dans certaines industries se chiffrent à plus de 20 milliards de dollars.[1]
2. L’optimisation des processus : L’optimisation des processus, ou lorsque les processus en cours sont mis à niveau et améliorés en fonction de données historiques, est une utilisation essentielle, particulièrement dans les industries tels que production électrique, raffinerie de gaz et de pétrole, pétrochimie et chimie. Dans ces cas de figure, les capteurs de données alimentent les algorithmes de machine learning pour optimiser le rendement et la qualité des composants de sortie en fonction de différentes combinaisons et qualité de matières premières. Cela aide également à optimiser l’efficacité énergétique, afin d’améliorer la durabilité et la rentabilité des fabricants.  Au sein de la flotte aérienne mondiale, par exemple, 1% d’économie sur le carburant représenterait 30 milliards de dollars sur les 15 prochaines années.[2]
3. Supply Chain et gestion des stocks : Avec de grandes quantités de matières premières, de travaux en cours et de biens terminés (e.g remplacement de pièces de rechange), les stocks constituent l’un des fautifs les plus importants d’utilisation inefficace du capital dans l'industrie de la fabrication. L’utilisation du machine learning pour améliorer les prévisions de matières première et de la demande, tout en répondant de manière dynamique aux objectifs de productions changeants, aide à optimiser l’utilisation du capital tout en soutenant une production fluide et juste à temps.

Dans un monde axé sur la satisfaction de consommateurs, les industriels ne peuvent plus se contenter de vendre des pièces détachées et des services couteux, maintenant que ceux-ci deviennent des frais supportant un système d’abonnement à tarif unique. Ce changement exige que les industriels repensent complètement leur manière d’opérer – de nouvelles structures organisationnelles et du personnel qualifié, de nouveaux modèles d’incitation, de nouveaux KPIs pour mesurer la réussite et de nouveaux procédés pour remplacer ceux en place depuis des décennies, voir des siècles. Leurs organisations vont devoir se centrer sur les données, en investissant dans des technologies pour connecter et suivre les produits, collecter et analyser efficacement de grandes quantités de données opérationnelles et de services, en utilisant des technologies telles que l’internet des objets, le machine learning et l’analyse prédictive.

Ces actions imposeront une pression accrue sur les organisations et infrastructures IT existantes des industriels, demandant des investissements dans des solutions cloud de hautement évolutives pour établir les fondations d’un avenir prospère. Les industriels qui s’adapteront à ces changements seront gagnants, tandis que les autres devront lutter pour rester pertinents. En effet, ceux qui évolueront rapidement seront à même de développer un avantage compétitif conséquent sur leur concurrence.