Analytics et Big Data dans l'industrie et les services

INDUSTRIAL & UTILITIES : l’Analytics et Big Data dans l’industrie et les utilités

L’Analytics et Big Data dans l’Industrie et les Utilités pour améliorer la performance industrielle et muter vers l’Usine 4.0.

Les industries de process en premier lieu (acier, aluminium, verre, papier, chimie …), mais aussi de série, ainsi que les grands systèmes (réseaux, trains, avions, centrales, machines tournantes …), sont à la fois « victimes » d’instabilités et de dysfonctionnements dommageables à la sécurité, à l’environnement et à la performance. Aujourd’hui de plus en plus digitalisées (machines connectées, IoT…)  l’industrie s’ouvre l’accès à l’Analytics.

Ainsi la minimisation des rebuts et défauts, la maximisation des caractéristiques clés des produits et des comportements des matériaux, peuvent être beaucoup plus performants dès lors que l’on sait collecter et analyser des données issues de nombreuses variables et sources habituellement ignorées.

Au sein de ces industries et services, les Directeur du Manufacturing 4.0 et de la Performance Industrielle, de la Qualité, de l’Hygiène et de la Sécurité, de la Recherche et du Développement… s’intéressent aux nouvelles approches Analytics et Big Data pour améliorer la performance de leurs installations et de leurs produits. Ils ont dans leurs équipes des (Seniors) Data Scientists, Mathématiciens et Informaticiens, qui développent des Algorithmes d’Intelligence Artificielle adaptés aux différents sujets spécifiques de ces process et produits. Ils maîtrisent des langages comme R, Python, C# ou C++. Ils sont experts de la conception et de la mise en œuvre des technologies comme les SVM, les Réseaux de Neurones, le Deep Learning, les Arbres de Décisions, les Régressions Logistiques, etc.

Des Chief Data Officers au plus haut niveau incarneront l’initiative Analytics et Big Data dans l’industrie et les services et des Business Application Manager initieront et piloteront les projets au quotidien.

Des experts de la préparation des données (Data Preparation, Data Cleaning) sont nécessaires à la bonne marche d’un projet : il y a peu de technologies « presse-bouton » et rarement des données prêtes à l’analyse pour une problématique précise.

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