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Servitisation basée sur les données : scénarios B2B dans l’industrie 4.0

Servitisation basée sur les données : scénarios B2B dans l’industrie 4.0

2018-04-11 09:10:00

Si nous nous concentrons sur les scénarios B2B industriels pour analyser les principales caractéristiques de la servitisation basée sur les donnéesle concept même de B2B suggère logiquement déjà les deux rôles clés (les deux B) qu’il faut analyser pour comprendre les clés de ces scénarios : l’entreprise fournisseur qui fabrique un certain actif industriel et souhaite déployer des services à valeur ajoutée autour de cet actif, et l’entreprise client où ledit actif est déployé et à qui ces nouveaux services sont destinés.

La base de la servitisation dans ces scénarios serait donc dans le capture des données générées par l’actif une fois qu’il est en production et en exploitation, son stockage et son traitement pour générer des services basés sur l’analyse de ces informations. Comme on peut le voir, nous parlons d’un processus soutenu par ces technologies clés que nous avons précédemment soulignées comme celles qui soutiennent le cycle de vie des données.

Servitisation basée sur les données : schéma d’un scénario B2B dans le contexte de l’industrie 4.0 (CC by-nd)

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Partant de ce socle, si l’on s’attache à identifier les opérations autour desquelles le constructeur de l’actif industriel peut proposer ces services à valeur ajoutée basés sur la donnée, on parlerait en général d’opérations telles que :


– Démarrer, équiper des mécanismes plus agiles pour l’installation et la configuration de l’actif, grâce à la connectivité et à l’accès aux données à distance. Une fois l’actif mis en exploitation, cette agilité est mise à profit pour faciliter la surveillance, l’inspection et l’étalonnage à distance.


– Cette surveillance et l’analyse ultérieure des informations capturées permettent optimiser les performances de la machine et augmenter ainsi l’efficacité du processus de fabrication du client où cette machine fonctionne. Cette optimisation peut même être envisagée sous la forme de conseil ou formation pour ça comment le client peut utiliser plus efficacement l’actif industriel.


– Par ailleurs, le suivi de l’état de l’actif ou de ses composants et la corrélation entre différentes variables clés peuvent donner lieu à des modèles prédictifs qui permettent des actions de maintenance préventive et augmentent le temps de fonctionnement de l’actif
.

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La fourniture de ce type de services basés sur les données permet au fabricant d’augmenter la proposition de valeur à ses clients et d’obtenir un rôle beaucoup plus pertinent en tant qu’allié stratégique. Dans la prochaine entrée je détaillerai les clés de ce scénario gagnant-gagnant d’intérêt mutuel.



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