Visualisation de données industrielles : comment dépasser les limites des solutions généralistes ?

Tout comme la finance et le marketing, il est indispensable d’avoir à disposition des outils de visualisation de données (Data Viz, Data Mining, BI…) adaptés aux activités opérationnelles de production que l’on trouve dans l’industrie.

Les spécificités des données de production

Les données de production sont la plupart du temps disséminées dans différents systèmes d’information, voir pour certaines disponibles uniquement sur papier. On retrouve différents types d’informations : des données de suivi de production et de traçabilité (quantités produites, lots de production, recettes…), des données de qualité (contrôles en lignes, analyses de laboratoire, qualité des matières premières…), des données issues de systèmes automatisés (capteurs, conditions opératoires…).

Ces données sont structurées de manières très différentes :

  • Les données de capteurs sont des séries temporelles avec une fréquence de mesure élevée, souvent beaucoup plus fine que ce que savent gérer les outils de visualisation génériques. D’ailleurs nombreux sont les outils de visualisation qui ne sont même pas adaptés aux séries temporelles.
  • Certaines données sont relatives à des lots de production ou des ordres de fabrication.

De plus, les données ne deviennent des informations pertinentes qu’après avoir été combinées entre elles pour construire de nouvelles informations après des étapes de calcul plus ou moins complexes.

Quelles sont les limites des solutions généralistes ?

Les solutions généralistes sont conçues pour gérer les données de manière agnostique sans prendre en compte le domaine d’activité qu’elles couvrent. De ce fait un travail de configuration important est nécessaire pour arriver au résultat escompté. En particulier des traitement complexes sont nécessaires pour arriver à faire le lien entre les données de traçabilité / cadencement de production et les données de capteurs, car ces données sont structurées très différemment.

D’autre part, les informations attachées aux données et spécifiques aux métiers industriels ne sont pas prises en compte dans le système (type de grandeur physique, unité…) alors qu’elles permettent de simplifier grandement le processus de visualisation de données si elles sont prises en compte : fini les erreurs parce que l’on a mélangé des choux et des carottes, parce qu’on se trompe d’unité car elle n’est pas tracée…

Pourquoi choisir une solution de visualisation dédiée aux données industrielles ?

Sans aller dans le choix d’une solution sur mesure, choisir une solution d’analyse de données conçue pour les activités industrielles peut vous permettre :

  • De gagner un temps précieux en terme de déploiement. Etant adapté aux métiers industriels, ce type de solution permet une mise en œuvre rapide car la manière de traiter les données (séries temporelles, traçabilité…) pour les transformer en informations est conçue pour ces activités et dans la plupart des cas ne nécessite qu’un travail configuration.
  • De gagner en réactivité et flexibilité dans son utilisation : les usages pour les activités industrielles étant souvent similaires, un outil dédié peut offrir des fonctions de haut niveau bien adaptées sans configuration complexe.

Vous l’aurez compris, le choix d’une solution de prime abord plus spécialisée peut s’avérer être un choix pertinent tant vis-à-vis de la facilité et la rapidité de déploiement que de l’accès immédiat à des fonctionnalités bien adaptées aux usages.

Mathieu Cura