Fabrication axée sur les données : utiliser les données pour améliorer la performance du secteur manufacturier

Les données offrent une meilleure visibilité des activités de fabrication, favorisant une prise de décisions plus rapide et une performance plus réactive face aux conditions changeantes.

Les dirigeants du secteur manufacturier doivent composer avec une volatilité mondiale, des pressions liées à la chaîne d’approvisionnement, des attentes en matière de durabilité, des cyberrisques, des pénuries de talents et des changements technologiques rapides. Ces facteurs renforcent la nécessité d’avoir des opérations pouvant s’adapter rapidement face à l’incertitude.

L’étude La voix de nos clients CGI révèle que 56 % des entreprises manufacturières indiquent que la transformation numérique a une incidence majeure sur leurs modèles d’affaires. Toutefois, elles se heurtent encore à certains obstacles, tels que les systèmes existants, les cloisonnements organisationnels et les écarts entre les fonctions d’affaires, les technologies de l’information (TI) et opérationnelles (TO).

À mesure que les usines deviennent plus connectées, les fabricants peuvent combiner les renseignements provenant des machines et des environnements de production aux données issues des systèmes d’entreprise, des produits, des chaînes d’approvisionnement et des écosystèmes. Cette situation génère des occasions pour :

• améliorer la visibilité de l’ensemble des activités
• prendre des décisions plus éclairées, plus rapidement
• améliorer la production et les processus
• répondre plus rapidement aux conditions changeantes
• exploiter l’analyse, l’intelligence artificielle (IA) et l’automatisation
• soutenir les nouveaux produits, services et modèles d’affaires

Le réel avantage réside dans la transformation des données en renseignements qui optimisent les décisions et les opérations.

La fabrication axée sur les données est une pratique qui vise à harmoniser les objectifs d’affaires à une stratégie et à une analyse des données pour transformer ces données issues de l’usine, des machines et de l’entreprise en perspectives fiables et pragmatiques. Elle combine la stratégie en matière de données, la gouvernance et la gestion du changement afin que les fabricants puissent améliorer la prise de décisions et la performance opérationnelle à grande échelle.

Un fabricant axé sur les données peut :

• relayer les données pertinentes à l’échelle des activités et des systèmes d’entreprise
• mettre en place de renseignements fiables, gouvernés et contextualisés
• utiliser l’analyse de la fabrication pour améliorer la prise de décisions et stimuler les résultats
• appliquer l’IA et l’apprentissage machine aux problèmes opérationnels qui importent le plus
• mettre à l’échelle des pratiques fondées sur les données fructueuses dans toute l’entreprise

L’objectif est d’utiliser des données fiables pour comprendre les conditions actuelles, anticiper ce qui peut survenir ensuite et prendre de meilleures décisions, même en période d’incertitude.

L’approche de fabrication unifiée de CGI favorise cette capacité de transformation des données en perspectives au cœur d’un secteur manufacturier intelligent et adaptatif.

Devenir une organisation de fabrication axée sur les données requiert la création d’un continuum numérique de la conception à la distribution, jusqu’aux ventes et à la rétroaction des clients, avec des unités d’affaires qui transmettent et reçoivent les renseignements au moment opportun.

Toutefois, les données manufacturières sont habituellement éparpillées dans l’ensemble des machines, des capteurs et des systèmes, tels que les systèmes d’exécution de la fabrication (MES), les systèmes de gestion intégrés (ERP) et de gestion du cycle de vie des produits (PLM).

Le défi comporte deux parties : 1) relier ces environnements et s’assurer qu’ils parlent le même langage 2) rendre leurs données fiables, contextuelles et pertinentes.

Notre étude La voix de nos clients 2026 révèle que 54 % des fabricants disposent d’une stratégie globale en matière de données, bien que seuls 48 % sont en mesure de localiser facilement leurs actifs de données. Seuls 36 % considèrent la convergence de leurs données TI/TO comme étant mature.

Connecter les données et en faire un meilleur usage exige des fabricants de se concentrer sur trois aspects. 

• Normaliser la façon dont les données sont structurées et décrites. Privilégier une cohérence des modèles de données, du langage et des définitions des métadonnées afin que des termes tels que « interruption de service » ou « défaut » aient la même signification pour l’ensemble des machines, des chaînes et des usines, et que les données connectées puissent être interprétées de manière fiable.
• Intégrer du contenu opérationnel aux données connectées. Il est crucial de s’assurer que les individus et les systèmes comprennent la signification des données, leur origine, les personnes responsables, leur lien avec un actif ou un processus spécifique, ainsi que leur degré de pertinence. Des relevés de capteurs identiques peuvent avoir une signification différente selon l’actif auquel ils sont reliés, ce qui souligne la nécessité de métadonnées contextuelles parallèlement à la connectivité.
• Établir un lien entre les TI et les TO. Intégrer les systèmes d’atelier et d’entreprise grâce à des passerelles périphériques, à des plateformes d’Internet des objets (IoT) ou à une couche de données unifiée afin que les données de production puissent alimenter la prise de décisions en temps quasi réel, tout en mettant le contexte d’affaires à la disposition des équipes en usine.

Les fabricants créent de la valeur des données en temps réel en leur ajoutant du contexte ainsi qu’en appliquant l’IA et l’analyse, puis utilisent les conclusions qui en découlent pour améliorer les décisions et processus opérationnels.

Lorsque des données opérationnelles sont disponibles dans le bon contexte et au bon moment, les fabricants peuvent délaisser un regard rétrospectif sur la performance pour miser sur une compréhension des conditions actuelles et anticiper les prochaines étapes.

Une façon utile de considérer cette progression est la suivante :

donnée → contexte → conclusion → prévision → action → résultat

L’analyse et l’IA aident les équipes à cerner des modèles et des relations qui sont difficiles à repérer dans des données isolées. Les tableaux de bord assurent une visibilité de l’ensemble des usines et processus; les jumeaux numériques procurent du contexte physique et opérationnel.

Ensemble, ils soutiennent :

• la production et la visibilité des processus
• l’analyse de la qualité
• la maintenance prédictive • l’optimisation de la performance
• l’analyse de l’énergie et des ressources

Chez BRUGG Pipes, par exemple, CGI a permis de relier des données environnementales et de production auparavant inaccessibles, d’y ajouter du contexte et de les analyser en temps quasi réel. Ceci a permis aux équipes de constater les relations entre les conditions de production, la qualité des produits et la consommation énergétique, et de les utiliser pour prendre des décisions plus rapidement.

La visibilité génère de la valeur lorsque les équipes mettent à profit les perspectives pour modifier une décision ou un processus.

Des données manufacturières connectées et fiables permettent d’exploiter l’IA en dotant les modèles analytiques de la qualité, du contexte et de la pertinence opérationnelle nécessaires pour produire des résultats probants.

Des données fiables et contextualisées vont au-delà des scénarios d’utilisation d’IA individuels. Elles jettent les bases pour industrialiser l’IA au sein du secteur manufacturier, en intégrant les renseignements aux flux de travaux opérationnels et en mettant à l’échelle des capacités éprouvées dans l’ensemble des usines, fonctions et écosystèmes.

L’étude La voix de nos clients CGI révèle que 66 % des fabricants appliquent déjà l’IA à leurs processus d’affaires et opérationnels essentiels. Cependant, 49 % d’entre eux ne quantifient toujours pas les résultats de leur mise en œuvre de l’IA, ce qui renforce l’importance des données connectées dans le cadre d’initiatives d’IA pour mesurer et présenter des résultats tangibles.

Une approche pratique consiste à commencer par un problème opérationnel et procéder à rebours.

1. Identifier le résultat qui doit être amélioré.
2. Définir la décision ou le processus qui doit être changé.
3. Déterminer les données requises. 
4. Évaluer si les données sont accessibles, fiables et contextualisées.
5. Appliquer la capacité analytique ou d’IA appropriée.
6. Mesurer les résultats.

Chez Uddeholm, CGI a appliqué les données massives, l’Internet des objets (IoT), l’analyse avancée et l’apprentissage machine aux données de production de l’acier. Le modèle est parvenu à prédire où et quand les fissures surviendraient avec un taux de précision de plus de 70 %, aidant ainsi le fabricant à identifier les causes des problèmes de qualité et à ajuster leurs processus pour réduire l’acier endommagé et les pertes.

Des cas d’utilisation individuels peuvent présenter de la valeur. Mais devenir un fabricant axé sur les données exige la capacité de répéter et de propager les initiatives axées sur les données fructueuses dans l’ensemble de l’entreprise.

Voici quatre étapes pour la mise à l’échelle d’opérations axées sur les données.

1. Adapter la stratégie de données à la valeur commerciale
Définir une vision commune en matière de données et prioriser les initiatives en fonction de résultats manufacturiers mesurables.

2. Gérer les données en tant qu’actif stratégique
Établir la gouvernance, la qualité et les normes requises pour rendre les données fiables et réutilisables.

3. Optimiser l’intelligence d’entreprise
Mettre à profit l’analyse et les perspectives pour les cas d’utilisation de grande valeur et développer les approches fructueuses dans d’autres fonctions et opérations.

4. Assurer l’état de préparation de l’organisation
Parfaire les compétences, le leadership, l’imputabilité et les capacités de changement nécessaires pour intégrer des méthodes de travail axées sur les données.

Groupe Setra, par exemple, est passé de solutions existantes d’exécution de la fabrication (MES) à une plateforme commune conjuguée à un système de gestion intégré (ERP). Un [LO1.1]entrepôt de données commun lui permet désormais de comparer les indicateurs clés de performance entre les sites et de générer des rapports de performance au niveau de l’entreprise pour ainsi créer une fondation numérique plus normalisée.

L’objectif est d’aller au-delà de projets isolés vers des capacités réutilisables qui permettent aux usines, aux systèmes et aux équipes d’apprendre et de tirer parti d’initiatives axées sur les données.

• Constituer des équipes hautement productives qui travaillent, en temps réel, à partir de données extrêmement fiables et pertinentes. Un tel environnement contribue à stimuler une véritable innovation et une pollinisation intersectorielle.
• Dépasser la simple optimisation des opérations pour anticiper les changements et réagir de manière proactive grâce à un fort alignement entre les fonctions d’affaires et les fonctions informatiques.
• Utiliser les données dans toute l’entreprise en vue de repérer des occasions pour de nouveaux services, produits et modèles d’affaires.
• Collaborer avec des écosystèmes de partenaires externes afin d’échanger des données, d’améliorer la coordination et d’identifier de nouvelles occasions d’affaires.
• Réfléchir, apprendre et s’améliorer en permanence pour concrétiser la vision de l’organisation et obtenir des résultats mesurables.
• Adopter des données fiables ainsi que des pratiques et processus responsables et transparents, tout en adoptant des technologies qui permettent d’extraire les données pertinentes requises pour prendre des mesures concrètes et progresser en matière de durabilité.
• Attirer et fidéliser des talents en offrant aux individus des possibilités de travailler avec des données, des technologies et de nouvelles façons de relever les défis du secteur manufacturier.

La fabrication axée sur les données est une capacité essentielle de l’approche de fabrication unifiée de CGI, qui aide les fabricants à connecter les données, à générer des perspectives et à transformer les renseignements en action.

Nous les aidons à :

• élaborer des stratégies globales en matière de données harmonisées aux priorités d’entreprise et à générer des résultats mesurables.
• mettre en place une gouvernance moderne des données pour améliorer la qualité, la traçabilité, la conformité et la confiance.
• unifier les données dans l’ensemble de la chaîne de valeur, de la conception de produits à la production et à la livraison au client.
• appliquer l’analyse de la fabrication pour améliorer la visibilité et la prise de décisions.
• déployer des jumeaux numériques et des tableaux de bord intelligents pour obtenir des perspectives contextuelles et prédictives. 
• appliquer l’IA, l’analyse avancée et l’apprentissage machine pour transformer les données opérationnelles en prévisions.
• évaluer la maturité des données et l’état de préparation de l’organisation pour soutenir une amélioration continue, à grande échelle.

Ces capacités permettent de connecter les données au sein d’un environnement manufacturier plus vaste, y compris les systèmes MES, ERP, PLM, l’Internet des objets industriel (IIoT), les technologies de pointe, et l’intégration des TI et des TO. De notre collaboration stratégique avec Groupe Volkswagen pour réimaginer les services en mode délégué à notre reconnaissance par nos partenaires d’alliances, tels que nos spécialisations Brickbuilder de Databricks, CGI est reconnue par nos clients pour notre capacité à soutenir leur transformation manufacturière.