De la data au big data : quelle est la place d'un logiciel ERP dans une entreprise industrielle qui veut se digitaliser ?

Les conseils pour démarrer un projet big data dans une entreprise industrielle et les risques à prendre en compte lors du déploiement de projets de numérisation des processus des entreprises.

Le rôle des logiciels ERP dans la transformation numérique d'une entreprise industrielle est crucial. Les systèmes ERP fournissent une base de données centrale pour gérer et intégrer tous les aspects des processus opérationnels d'une entreprise, notamment la production, les stocks, les finances et les ventes. Grâce à leur capacité à collecter, stocker et analyser de grandes quantités de données provenant de diverses sources, les logiciels ERP aident les entreprises industrielles à mieux comprendre leurs opérations et à prendre des décisions fondées sur les données. En exploitant la puissance du big data et des analyses avancées, les systèmes ERP permettent aux entreprises industrielles d'optimiser leurs opérations, d'améliorer leur efficacité et d'acquérir un avantage concurrentiel sur le marché.

En outre, le logiciel ERP permet aux entreprises industrielles d'automatiser et de rationaliser leurs processus, ce qui réduit les erreurs manuelles et améliore la productivité. Il permet également d'intégrer d'autres technologies numériques, telles que l'IoT et l'IA, pour améliorer encore l'efficacité et la compétitivité.

Dans l'ensemble, l’ERP est un outil essentiel pour les entreprises industrielles qui veulent passer au numérique et garder une longueur d'avance sur un marché en évolution rapide.

A partir de quel moment peut-on parler de big data dans une entreprise ?

On peut considérer qu'une entreprise dispose de big data lorsqu'elle génère et collecte de grandes quantités de données provenant de diverses sources et de différents départements. Il peut s'agir de données provenant des processus de production, de la gestion de la chaîne d'approvisionnement, des ventes et des interactions avec les clients, ainsi que d'autres domaines de l'entreprise. Le volume, la variété et la vitesse de ces données peuvent rendre difficile leur gestion et leur analyse efficace, et c'est là que les technologies et techniques de big data entrent en jeu. Une entreprise industrielle qui est en mesure de gérer et d'analyser efficacement ses big data peut obtenir des informations et prendre des décisions plus éclairées qui peuvent améliorer ses opérations et stimuler sa croissance.

Il existe plusieurs façons d'intégrer les données de l'atelier et des machines dans le système d'information global. L'une des approches consiste à utiliser des capteurs et d'autres technologies de monitoring des machines de production pour collecter des données sur leurs performances et leur rendement. Ces données peuvent ensuite être introduites dans le système ERP, qui peut les intégrer à d'autres sources de données, telles que les niveaux de stock et les commandes des clients, afin de fournir une vue d'ensemble des opérations de l'entreprise. Le système ERP peut également être configuré pour générer des alertes et des notifications en temps réel lorsque certains seuils sont atteints ou que certaines conditions sont remplies, comme des niveaux de stock bas ou des taux d'utilisation des machines élevés. Cela peut contribuer à garantir que les processus d'atelier et de production se déroulent de manière fluide et efficace. D'autres approches d'intégration des données d'atelier et de production dans le système d'information global comprennent l'utilisation de technologies d'automatisation et d'apprentissage automatique pour automatiser la collecte et l'analyse des données, et la mise en œuvre de mesures de gouvernance et de sécurité des données pour protéger les informations sensibles.

Quels sont les risques à prendre en compte lors du déploiement de projets de numérisation des processus de l’entreprise ?

Il existe plusieurs risques liés à l'utilisation de ces nouvelles technologies dans le secteur industriel :

Les risques liés à la cybersécurité. Plus les entreprises industrielles adoptent les technologies numériques, plus elles deviennent vulnérables aux cyberattaques et autres formes de menaces numériques. Il peut s'agir de violations de données, d'attaques par ransomware et d'autres activités malveillantes qui peuvent compromettre des informations sensibles et perturber les opérations.
Dépendance à la technologie. Les entreprises industrielles qui dépendent fortement de la technologie peuvent être confrontées à des risques si la technologie échoue ou n'est pas disponible. Il peut s'agir de défaillances matérielles ou logicielles et d'autres problèmes qui peuvent perturber la production et avoir un impact sur les résultats de l'entreprise.
Compétences et formation des employés. Lorsque les entreprises industrielles adoptent de nouvelles technologies, elles peuvent avoir besoin d'investir dans la formation et le développement des employés pour s'assurer que les travailleurs sont équipés des compétences et des connaissances nécessaires pour utiliser efficacement la technologie. Cela peut représenter un investissement important pour les entreprises, et il peut y avoir des risques associés au fait de ne pas fournir une formation et un soutien adéquats aux employés.
Confidentialité et sécurité des données. Les entreprises industrielles qui collectent et utilisent de grandes quantités de données peuvent être confrontées à des risques liés à la confidentialité et à la sécurité des données. Il peut s'agir de risques associés au respect des réglementations en matière de protection des données et à la garantie que les données des clients et des employés sont traitées et stockées en toute sécurité.
Risques économiques et de marché. L'adoption de nouvelles technologies peut également créer des risques liés aux conditions économiques et de marché. Par exemple, si une entreprise investit massivement dans une nouvelle technologie et que le marché évolue, cette technologie peut ne plus être pertinente ou rentable. Cela peut avoir un impact sur les résultats financiers de l'entreprise et sur sa compétitivité sur le marché.

Voici quelques conseils pour démarrer un projet big data dans une entreprise industrielle :

Identifiez les objectifs commerciaux et les buts du projet. Avant de lancer un projet big data, il est important de définir clairement les buts et objectifs du projet, et la manière dont il s'alignera sur la stratégie et les objectifs commerciaux globaux de l'entreprise. Cela peut contribuer à garantir que le projet est axé sur la création de valeur et la croissance de l'entreprise.
Élaborez un plan complet. Un projet big data peut impliquer un large éventail d'activités et de technologies, il est donc important de développer un plan complet qui décrit les étapes et les délais pour chaque aspect du projet. Cela peut contribuer à garantir que le projet reste sur la bonne voie et respecte ses échéances.
Constituez une équipe de projet solide. Un projet de big data peut nécessiter un large éventail de compétences et d'expertise, il est donc important de constituer une équipe de projet solide qui possède les connaissances et l'expérience nécessaires pour mettre en œuvre le projet avec succès. Il peut s'agir de data scientists, de professionnels de l'informatique, d'analystes commerciaux et d'autres experts qui peuvent apporter leurs compétences et leur expertise au projet.
Investissez dans les bonnes technologies. Un projet big data nécessitera une série de technologies, notamment des solutions de stockage et de gestion des données, des outils d'analyse et d'autres technologies susceptibles de soutenir les objectifs du projet. Il est important d'investir dans les bonnes technologies pour garantir la réussite du projet et sa valeur pour l'entreprise.
Communiquez avec les parties prenantes. Un projet big data peut avoir un impact sur de nombreux départements et parties prenantes différents au sein d'une entreprise, il est donc important de communiquer avec l’ensemble des acteurs concernés tout au long du projet. Il peut s'agir de partager les mises à jour du projet, de répondre aux préoccupations et aux problèmes, et de s'assurer que les parties prenantes sont alignées sur les buts et les objectifs du projet.