Management Visuel dans l’industrie : le modèle Data driven

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Le management visuel est multiforme et sert potentiellement tous les objectifs d’une entreprise : management stratégique, management de projet, management par les processus … même les idées y passent ! On parle désormais de processus d’idéation et de management des idées. Mais il existe un autre champ du Management Visuel que Signos ne couvre pas : celui des données !

Signos avait identifié 5 grandes familles de techniques visuelles.

• En rouge, les 4 dont s’occupent Signos
• En bleu, celle sur laquelle est spécialisée Kpitaine

Pour en savoir sur les techniques en rouge, retrouvez un article sur chaque famille de techniques :

• Mind Mapping : Organisation arborescente
• Concept Mapping : Organisation systémique
• Perceptual Mapping : Organisation spatiale
• Time Mapping : Organisation temporelle

Pour la technique en bleu, nous passons la parole à l’équipe de Kpitaine, entreprise française née en 2017 au cœur de la Haute-Savoie, haut lieu de l’industrie française.

Et comme le dit Kpitaine, à la lumière de son expérience et des retours clients depuis 6 ans désormais, le modèle Data-Driven est un enjeu majeur pour le secteur de l’industrie.

La culture « data driven »

Au cours des dernières années, le modèle data-driven a connu des bouleversements en réponse à l’évolution rapide de la technologie, des besoins sur le terrain et des attentes des clients. Mais la finalité reste la même : exploiter les données pour améliorer la prise de décision et devenir plus compétitif. Aujourd’hui, le modèle data-driven est devenu plus qu’une simple approche ou une méthode de travail, on parle même de « culture data driven ». Cette culture repose sur l’idée que les données jouent un rôle central dans l’orientation de l’entreprise et son fonctionnement. Dans le domaine de l’industrie, la donnée est particulièrement stratégique et présente des enjeux majeurs.

Kpitaine, éditeur de solution logiciel spécialisé dans le management visuel, fait de vos données votre meilleur allié pour accroitre vos performances.

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Qu’est-ce que le modèle data driven ?

Définition

• Les données au centre de la stratégie
  Une entreprise data driven (« orientée par les données ») collecte des données grâce à la Big Data, l’IoT, l’IA, les réseaux sociaux pour observer, analyser, prendre des décisions et agir.

• Collecte et analyse
  L’approche data driven repose sur la collecte importante de données mais surtout sur l’analyse et l’interprétation de ces données notamment grâce à des techniques d’analyse, à l’apprentissage automatique (machine learning), la visualisation des données ou autres méthodes d’exploitation des informations contenues dans les données.

La data dans tous ses états

• Domaines d’application
  Le modèle data driven est appliqué dans de nombreux domaines et secteurs d’activité pour guider la prise de décision et améliorer les performances : Marketing, RH, finance, santé, e-commerce, logistique, industrie, recherche…

• A quoi servent les données collectées ?
  Les données récupérées et analysées sont précieuses et permettent de comprendre les tendances du marché, le comportement de ses clients mais surtout d’optimiser les process et d’évaluer les performances afin de prendre des décisions rapides et efficaces.

Une véritable « data driven culture »

Aujourd’hui les données sont considérées dans de nombreux domaines comme un actif stratégique, dont l’utilisation ne se limite pas au département IT. La data fait émerger un nouveau type d’entreprise…

• Formation
  Tous les collaborateurs sont sensibilisés à l’importance de la data dans leur domaine et leur fonction. Ils sont formés pour être plus compétents dans la collecte et l’interprétation des données. Leur adhésion est primordiale !

• Evaluation
  Avec le modèle data driven, ce sont les données qui servent de base pour évaluer, suivre et motiver les employés.

• Réactivité
  Avec la culture orientée data, tout va plus vite ! Les changements de stratégie ou d’orientation, les processus, l’innovation… la donnée accélère les mutations.

• Transparence
  Cette culture encourage la responsabilité dans la collecte et l’utilisation des données, conformément aux règlementations en vigueur. De plus, les données sont accessibles à tous et favorisent la responsabilisation de chacun.

• Apprentissage et collaboration
  La culture data driven encourage l’expérimentation, l’apprentissage et la collaboration entre les équipes. Par exemple, production, qualité et RH peuvent travailler ensemble pour comprendre comment analyser les données liées aux incidents sur la chaîne de fabrication.

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Data driven et industrie

Données et Production

Dans l’industrie, l’amélioration des processus de production est essentielle au maintien de la compétitivité. La data est à la base de la stratégie.

• Automatisation
  L’industrie 4.0 s’appuie sur l’automatisation et la robotique. Les données sont essentielles pour suivre et optimiser les processus automatisés, notamment au niveau de la maintenance prédictive des équipements.

• Gestion de la chaîne d’approvisionnement
  L’industrie dépend généralement d’une chaîne d’approvisionnement complexe et précise. Les données sur la prévision des besoins, le niveau de stock et les délais de livraison sont cruciaux pour optimiser la logistique.

• Contrôle qualité et sécurité
  Dans l’industrie la data est précieuse pour surveiller la qualité des produits tout au long du processus de production et assurer la sécurité des opérateurs. Les capteurs et systèmes de contrôle automatisés permettent de détecter rapidement les failles et de prendre des mesures rapides.

Données et performance

Même si la data est synonyme de recherche de performance dans tous les secteurs d’activité, elle est particulièrement liée à la productivité dans l’industrie.

• Personnalisation de la production
  La personnalisation des produits est de plus en plus courante dans certaines industries comme l’aéronautique ou l’automobile. Les données clients fournissent de précieuses informations pour adapter la production à ces demandes particulières.

• Optimisation et rentabilité
  Économie d’énergie et de moyens, utilisation optimale de l’outil de production, la data fournit les clés pour une qualité optimale et une efficacité maximale au sein de l’industrie.

• Simulation et modélisation
  Les données sont exploitées notamment grâce au « machine learning » pour créer des modèles de simulation, des insights qui permettront d’expérimenter pour tendre vers l’excellence opérationnelle.

• Collecte de données en temps réel
  De nombreuses opérations industrielles nécessitent la collecte de données en temps réel pour prendre des décisions immédiates. Dans l’industrie en particulier, les systèmes de collecte et de traitement de données doivent être très rapides et fiables.

Données et collaborateurs

Encore plus que dans d’autres secteurs, il existe dans l’industrie un lien étroit entre la gestion des données et le terrain. Au centre, le moteur de cet écosystème : l’humain !

• Impliquer les équipes
  Collecter et analyser les données n’est utile que si on communique de façon efficace avec les collaborateurs et que l’on responsabilise chacun d’entre eux dans son domaine. Dans l’industrie, l’implication des équipes est majeure pour une prise de décision rapide. L’affichage dynamique des données permet de les partager de façon vivante et attractive.

• Fédérer
  Animer autour de la donnée permet de l’utiliser de façon optimale. C’est pourquoi la culture data driven est étroitement liée au lean management. Faire parler les données, les croiser, les utiliser comme support pour l’amélioration continue et faire appel à l’intelligence collective, c’est tout l’intérêt de cette approche. Dans l’industrie, il est parfois difficile de fédérer les différents secteurs comme les RH, les ventes, la qualité, la logistique et la production. Un traitement de la data adaptée à chaque secteur et un management visuel efficace est nécessaire pour créer une cohésion.

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Les enjeux du data driven dans l’industrie

Le modèle data-driven est devenu incontournable pour les entreprises industrielles qui veulent rester compétitives. Le choix des solutions devient donc crucial. Offrir des outils adaptés à l’industrie qui souhaite engager leur transition digitale c’est l’objectif des solutions Cockpit et Eureka Mais quels sont les enjeux spécifiques liés au secteur ?

Rendre les données accessibles à tous

• Former les collaborateurs…
  Et surtout informer, puisque les outils d’analyse des données sont devenus plus accessibles à un public plus large au sein des organisations. Les personnes sans compétences techniques avancées peuvent désormais explorer les données et générer des insights. L’enjeu est de les sensibiliser à l’utilité du modèle data driven dans l’intérêt de tous.

• Structurer les données
  L’une des évolutions les plus significatives dans l’industrie a été l’augmentation massive du volume de données disponibles. Avec l’explosion de l’Internet, des médias sociaux, de l’Internet des objets (IoT) et d’autres sources de données, les entreprises font face à des quantités de données considérablement plus importantes à gérer et à analyser. D’où l’obligation de les organiser pour qu’elles soient exploitables et utiles !

Adopter une stratégie de diffusion

• Au bon moment (temps réel)
  Alors que les entreprises cherchent à prendre des décisions plus rapides, l’analytique en temps réel est devenue cruciale pour permettre une réaction instantanée aux événements et aux tendances en cours. Le fait d’exploiter les bonnes données au bon moment permet de prendre des décisions rapides et éclairées. Et c’est du temps gagné pour des tâches à forte valeur ajoutée !

• Stratégie d’affichage
  L’affichage des données et de l’analyse qui en découle doit être étudiée de manière approfondie. À quel public s’adresse telle ou telle donnée, à quel endroit va-t-on les diffuser pour toucher le public cible ? L’entreprise qui fournit le logiciel d’affichage peut accompagner les industries dans cette stratégie.

• Rendre les données compréhensibles
  Les données récoltées et leur analyse doivent être retraitées de manière intelligente pour avoir du sens auprès du service concerné. Croisement, tri, synthèse, puis affichage attractif sous forme de tableaux ou graphiques susciteront plus d’intérêt et permettront une meilleure adhésion.

Former une équipe « data »

Les équipes interdisciplinaires, comprenant des experts en données, des analystes métier, des ingénieurs logiciels et d’autres professionnels plus « généralistes » travaillent ensemble pour tirer parti des données de manière plus efficace. La data n’est plus uniquement l’affaire de l’IT !

Utiliser les données de façon régulière et méthodique

• Automatiser les processus
  Les données sont de plus en plus utilisées pour automatiser des processus tels que la maintenance prédictive, la chaîne d’approvisionnement intelligente et la gestion des ressources humaines. L’efficacité de ce modèle repose sur la régularité.

• Faire vivre la data !
  Les données sont inutiles si on ne les fait pas vivre. Animer les équipes grâce à des réunions régulières, responsabiliser les collaborateurs est un enjeu majeur dans l’industrie. Pour des AIC plus efficaces et percutantes, un affichage dynamique digital permet de créer des tableaux de bord personnalisés et vivants.

Aujourd’hui l’industrie du futur se conjugue au présent. Gouverner par la donnée est devenu incontournable pour toute entreprise qui veut rester compétitive, et l’industrie ne fait pas exception, avec des enjeux et un fonctionnement qui lui sont propres. L’évolution technologique est tellement rapide que le modèle data driven est appelé à évoluer sans cesse pour devenir de plus en plus riche, précis, efficace, piloté par des femmes et des hommes toujours plus agiles. Au final, l’entreprise exploite « l’intelligence digitale » pour utiliser au mieux l’intelligence humaine. 

Découvrez l’ensemble des fonctionnalités de la suite Kpitaine, pour gérer vos données au quotidien et les rendre performantes.

Cet article est coécrit avec l’équipe de Kpitaine.