Skip to main content
Cette page est générée par traduction automatique. Voulez-vous afficher la version originale en anglais?

Comment résoudre trois problèmes liés à la gestion des données

Toutes les entreprises industrielles sont désireuses de valoriser leurs données et la plupart ont un projet de transformation numérique en cours. Mais selon une enquête mondiale menée auprès des DSI par Gartner Inc., moins de la moitié d'entre eux atteignent leurs objectifs. Voici comment éviter les trois obstacles les plus courants.

Comment tirer le meilleur parti de la liaison entre votre informatique et votre OT

Toutes les entreprises industrielles sont désireuses de transformer leurs données en valeur et la plupart ont un projet de transformation numérique en cours.

Mais selon une enquête mondiale menée auprès des DSI par Gartner Inc., moins de la moitié d'entre eux atteignent leurs objectifs¹.

Il est fondamental de faire le lien entre l'informatique (technologies de l'information) et l'OT (technologie opérationnelle).

Les yeux rivés sur l'horizon, voici comment éviter les trois obstacles les plus courants qui empêchent les organisations de tirer le meilleur parti de la mise en relation de leurs systèmes opérationnels et commerciaux.

[1]

91011169-5fd9-40c8-acfd-ecab0d7577e1 - AdamCartwright4 original

Adam Cartwright

Première pierre d'achoppement : une destination peu claire

L'IA devient souvent un marteau à la recherche d'un clou. L'IA ne peut pas compenser des objectifs mal définis. Ne laissez pas les réponses intelligentes des grands modèles linguistiques vous faire croire que l'IA comprend ce que vous devez faire ou que d'autres technologies d'IA vous permettront d'y parvenir.

Si vous ne comprenez pas à quoi ressemble le succès et comment il sera mesuré, vous échouerez. Faites preuve de la même rigueur que vous feriez pour désigner un consultant pour définir votre projet d'IA.

La solution: Chaque projet numérique ou d'IA doit être un projet de changement. Emmenez vos collaborateurs avec vous et aidez-les à apporter toutes leurs connaissances au projet afin qu'ils contribuent à en faire un succès et à s'intégrer à votre activité comme d'habitude.

Deuxième pierre d'achoppement : n'ayez pas peur de casser le silo

Les silos de données sont l'héritage de décennies de systèmes déconnectés : du matériel et des logiciels ont été ajoutés au fil du temps ou gérés par des équipes distinctes sans fil numérique unifié. Les machines fonctionnent peut-être encore correctement, mais leurs données sont bloquées dans des systèmes autonomes qui ne peuvent pas communiquer entre eux. Les systèmes et protocoles existants posent un problème particulier ; les équipes informatiques veulent que les données OT soient « comme une API », mais ce n'est pas le cas.

Cette fragmentation constitue un obstacle majeur à l'obtention d'informations pertinentes en temps réel qui peuvent être exploitées par les systèmes existants des organisations.

La solution : Les plateformes IoT industrielles, comme Industrial Edge de Siemens, contribuent à unifier ces environnements en créant une interface unique pour le partage de données qui peut être connectée à l'OT. Ils connectent des capteurs, des machines et des infrastructures existantes au cloud, fournissant ainsi les interfaces standardisées que le service informatique recherche.

Troisième point d'achoppement : ne pas étiqueter correctement les données

Les données brutes sans contexte ne sont que du bruit. Pour en tirer des informations, ces données doivent être correctement étiquetées avec des métadonnées telles que des horodatages, des descriptions des sources ou des identifiants d'actifs.

Mais l'étiquetage manuel demande beaucoup de main-d'œuvre et de nombreuses entreprises ne disposent pas des ressources internes nécessaires pour le faire à grande échelle.

La solution : Étiquetez au fur et à mesure. Cela doit être une discipline qui doit être intégrée à vos procédures opérationnelles standard. Si vous possédez d'énormes ensembles de données, des outils basés sur l'IA, tels que Siemens SALT (Semi-Automatic Labelling Tool) sont conçus pour relever ce défi.

Ne gaspillez pas vos données

La véritable numérisation dépend de la combinaison de l'OT et de l'informatique, afin de faire en sorte que les machines et les systèmes parlent la même langue. Mais cela dépend également des pratiques en matière de données intelligentes : éliminer les silos, étiqueter correctement les données et appliquer l'IA avec soin et détermination.

En évitant ces trois obstacles en matière de gestion des données, les entreprises industrielles peuvent cesser de passer à côté de la valeur qui se cache déjà dans leurs activités et commencer à faire en sorte que leurs données leur soient réellement utiles.