Orateur(s)
Philippe MACK, CEO & Partner, PEPITe

Big data dans l'industrie, cimetière de données ou mine d'opportunités ?

Résumé

Dans notre société hyper-connectée, tout comme dans nos industries dotées de systèmes d'informations de plus en plus élaborés, le volume de données générées croit de façon exponentielle.
Comment faire en sorte que celles-ci soient source d'opportunités ? C'est la question qui était posée à Philippe Mack, CEO de la spin-off PEPITe, à la tribune de LIEGE CREATIVE ce midi.


Rappelant tout d'abord les 3 caractéristiques des "big data" (volume important, variété large et vitesse de traitement) qui rendent complexe la maîtrise des données, Philippe Mack a également mis en lumière une problématique récurrente du "big data" : le cloisonnement des données. Souvent, en effet, celles-ci sont accumulées dans des silos séparés alors qu'une vision holistique de toutes les applications est la véritable clé pour améliorer la performance d'une entreprise.


C'est ici notamment qu'intervient l'importante notion de "visualisation" des données. Une étape incontournable pour élaborer la communication avec l'entreprise et cerner les enjeux visés.


Corrélée à la notion de "big data", la notion d'analyse (ou "advances analytics")  englobe différentes étapes pour la consolidation des données : depuis la phase descriptive jusqu'à la phase prédictive, en passant par le diagnostic qui permettra de comprendre les causes de la défaillance, par exemple.

On l'aura compris, les solutions d'analyses de données appropriées sont une mine d'or lorsqu'elles génèrent une couche d'intelligence supplémentaire. Encore faut-il s'assurer que les données fournies soient de qualité (et ce n'est pas toujours le cas) et en prise direct avec les problématiques du terrain. Un art à apprivoiser…

Ci-dessous, la présentation de notre orateur:

 

Aujourd'hui, les systèmes d'information industriels sont capables d'enregistrer à un coût dérisoire un volume exponentiel de données. Malheureusement, ces entrepôts de données restent souvent inexploités alors qu'ils constituent une mine d'opportunités pour améliorer durablement la performance des usines.

Sur base de cas concrets, nous verrons comment les techniques "Big data" et "advanced analytics" peuvent être facilement exploitées par les industriels pour :
- améliorer la qualité des produits (réduire les non-conformités, la sur-qualité);
- optimiser la performance des opérations de production (consommation d'utilités, rendement des matières premières);
- prédire la dégradation d'équipements critiques (maintenance prédictive).