État de l’industrie manufacturière : L’adoption de la transformation numérique

Par Anurag Sinha Vice-président, Données, Analytiques et Innovation

Presque toutes les industries traversentunepériode difficile. Toutefois, l’augmentation du coût de l’énergie et les perturbations des chaînes d’approvisionnement mondiales observées ces dernières année sont été particulièrement éprouvantes pour de nombreux fabricants canadiens et américains.

L’épidémie de COVID a égalementjoué un rôleclé. Rienqu’en 2020, l’industrie manufacturière canadienne a perdu plus de 10 % de sa main-d’œuvre en raison de la pandémie de COVID-19 1.

En outre, le secteur manufacturier canadien est responsable d’une fraction disproportionnée des émissions de gaz à effet de serre du pays, ce qui en fait un contributeur important au changement climatique2. La pression exercée à la fois sur l’environnement et sur les relations publiques fait qu’ilest plus difficile que jamais de développer une entreprise manufacturière.

Il est donc d’autant plus important pour les fabricants de modifier leur mode de fonctionnement dans le cadre de la « nouvelle normale ». Pour rester compétitives, les industries manufacturières canadiennes et américaines doivent adopter la transformation numérique et la durabilité. Pour ce faire, elles devront améliorer leur capacité à exploiter les données et l’analytique.

L’industrie manufacturière canadienne a tardé à adopter les technologies de transformation numérique. À peine 16 % des fabricants déclarent un niveaué levé d’adoption des technologies de l’industrie 4.0 3. Avec seulementune fraction des fabricants canadienstirant parti de la transformation numérique, la productivité de l’industrie manufacturière canadienne est en déclin. À l’heure actuelle, le Canada se classe au 19e rang sur 34 pays pour ce qui est de la croissance de la productivité 4.

Mais ce la signifie que la majeure partie de l’industrie a énormément à gagner, tant enter mes d’avantage concurrentiel que de rentabilité brute. En planifiant la transformation numérique de leurs processus et de leurs produits, ainsi qu’ens’associant avec les entreprises qui peuvent les aider à tirer véritablement parti de la puissance de la transformation, le progrèsest à portée de main.

Je ne parle pas non plus d’un investissement naïf et risqué dans une tendance incertaine, mais de l’adoptiond’une méthodologie éprouvée et bien maîtrisée afin de devenir un moteur essentiel de la reprise économique en Amérique du Nord.

L’une des raisons ayant retardé l’adoption de ces méthodologies par les fabricants canadiens est la façon dontils se perçoivent eux-mêmes. Beaucoup trop d’entreeux ne se définissent pas comme des « fabricants avancés » ou des « adopteurs précoces », cequi limite leur capacité à rivaliser avec des organisations plus grandes ou basées dans des territoires traditionnellement « avancés ». Cependant, la beauté de la transformation numérique est qu’elle est véritablement égalitaire – elle estefficace à la fois à grande et à petite échelle, et offre des avantages à presque tous les fabricants qui souhaitent adapter ces méthodes à leurs processus de développement et de production.

Nous examinerons ici quatre façons dont les technologies de méga données et d’analyse peuvent aider les fabricants canadiens et américains à relever ces défis, en améliorant à la fois la rentabilité et la durabilité de leurs activités.

 

Manufacturing process overview image

Fig: Configuration de l’optimisation de référence/échantillon

 

1) Contrôle de la qualité : Améliorer la qualité des produits et réduire les déchets.

Le contrôle de la qualité et l’assurance de la qualitéjouent un rôleénorme dans la transformation numérique, et nul part ailleurs autant que dans l’industrie manufacturière. Néanmoins, ils sont constamment sous-évalués.

Les méthodologies traditionnelles d’AQ et de CQ sont cohérentes et fiables, mais aussi lentes à s’adapter aux changements rapides des marchés actuels. La technologie, la demande et les attentes des clients évoluent désormais à la minute, et non à l’année. En exploitant les données et les solutions analytiques, les fabricants peuvent identifier les problèmes de qualité en temps réel et prendre des mesures correctives pour minimiser les déchets et améliorer l’efficacité.

C’est ainsi que les fabricants qui adoptent les atouts de solutions d’AQ et de CQ d’avantage axées sur les données deviennent plus souples sans compromettre la qualitéou la fiabilité, et deviennent plus compétitifs.

2) Prévisions de prix : Optimiser les stratégies de tarification et accroître la rentabilité.

Les applications de prévision des prix évaluent les caractéristiques, la demande et les tendances saisonnières d’un produit, ainsi que des facteurs tels que le prix des produits de base nécessaires à sa fabrication. Dans ce contexte, les solutions analytiques prédisent le prix probable des matières premières, des produits et des services dont vous avez besoin pour fabriquer vos produits, ce qui vous permet de planifier plus en amont. Vous pouvez pallier les hausses de prix et les pénuries, et vous préparer à combler ces pénuries pour les entreprises situées plus en aval dans la chaîne d’approvisionnement.

Les meilleurs modèles de prévision des prix peuvent également contribuer à accroître l’engagement de vos clients et la fidélité de vos partenaires. Vous pouvez choisir le moment optimal pour vous approvisionner en produits de base et ainsi offrir vos produits ou services à un prix inférieur à celui de la concurrence, tout enréalisant un bénéfice substantiel.

Grâce à une application analytique de prévision des prix réellement efficace, les fabricants peuvent élaborer des modèles de tarification qui optimisent à la fois les coûts et la rentabilité à long terme. C’est ainsi que l’on s’adapte aux demandes concurrentes des marchés volatils des matières premières et à l’évolution rapide de la demande mondiale.

3) Maintenance prédictive : Optimiser les performances des équipements et réduire les temps d’arrêt.

Naturellement, nous voulons tirer le meilleur parti de nos machines et de notre personnel. Mais cela ne signifie pas simplement augmenter la vitesse de la chaîne de montage ! La faire tourner au maximum de son efficacité peut avoir des conséquences désastreuses en termes de maintenance. Si quelque chose se casse, toute la chaîne s’arrête et l’efficacité chute.

La transformation numérique de la maintenance prédictive vous aide à repérer les vrais problèmes dans votre processus et à développer une approche cohérente pour les atténuer. À lui seul, ce gain d’efficacité a suffi à faire de la maintenance prédictive la norme du secteur ailleurs dans le monde.

En exploitant plus efficacement vos données, une solution de maintenance prédictive peut repérer les défaillances potentielles des équipements avant qu’elles ne se produisent et vous aider à réduire les temps d’arrêt en programmant les actions correctives nécessaires avant que la ligne ne s’arrête. En fin de compte, cela augmente la rentabilité et l’efficacité en réduisant le gaspillage de matériaux et les coûts de main-d’œuvre improductive. Cela permet même de réduire votre empreinte carbone.

 

Manufacturing process overview image

Fig: Optimisation des calendriers pour la maintenance prédictive.

 

4) Prévision des ventes : Améliorer la planification de la production et réduire les coûts d’inventaire.

La transformation numérique des prévisions de ventes consiste à exploiter vosdonnées pour mieux estimer les revenus futurs. Une solution analytique de prévision des ventes prend en compte tous les éléments, des tendances du marché aux modèles de comportement des clients individuels, afin de mieux prévoir la demande à court, moyen et long terme. Cela vous permet de planifier à plus long terme et d’adapter vos calendriers de production à la demande prévue.

Une telle application n’a pas besoin de faire des prévisions uniquement pour votre entreprise dans son ensemble. Elle peut également faire des prévisions précises sur les performances des unités de vente individuelles, ce qui peut influencer de nombreux autres aspects de la gestion.

Dans les prochaines publications, nous examinerons chacun de ces cas plus en détail et nous vous donnerons des exemples de la manière dont nous pouvons mettre ces outils prédictifs et analytiques à votre service.

 

Sources

1: www150.statcan.gc.ca

2: www.canada.ca/en/environment-climate-change

3: www.pwc.com/gx/en/industries

4: www.cdhowe.org

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