Qui était le client ?
Une start-up qui fabrique des batteries au lithium pour les voitures électriques.
Quel était le problème ?
Le client est basé en Europe et ,comme tous les fabricants de batteries, il s’approvisionne en Chine. Confronté à des coûts de main-d’œuvre plus élevés et à des réglementations plus strictes que ses concurrents basés en Asie, il dispose d’un avantage concurrentiel qui tient uniquement à une exploitation plus habile de ses données.
Quelle solution a été proposée par Expleo ?
L’analyse agnostique des données. Il s’agit d’analyser les données du processus de fabrication du client, sans penser au résultat final (les batteries au lithium). En examinant les données à l’état brut, notre équipe a été en mesure d’extraire des informations plus surprenantes sur les performances et les processus.
En quoi cela a-t-il été utile ?
En travaillant en étroite collaboration avec l’équipe R&D du client, nous avons pu partager ces informations et proposer des recommandations aux équipes en charge des données et de la production. Ces recommandations ont été appliquées pour la première fois au sein de l’usine pilote du client. Ensuite, lorsque les améliorations se sont avérées efficaces, les recommandations ont été rapidement mises en œuvre au sein de la véritable usine.
Quels ont été les résultats ?
L’analyse agnostique des données et les recommandations qui en ont découlé ont permis au client de mieux comprendre son processus de fabrication et d’améliorer considérablement la qualité de ses batteries, tout en réduisant les délais de commercialisation , les taux de rebut et les coûts.
Il s’agissait aussi de la première étape pour devenir une entreprise véritablement orientée données, avec la mise en place d’une Smart Factory (usine intelligente). Ce processus a résolu de nombreux problèmes liés à la propreté et à la qualité des données, ce qui a permis à l’entreprise de passer du statut de fabricant traditionnel de batteries à celui de fabricant intelligent.
Cette approche pourrait-elle fonctionner pour moi ?
L’analyse agnostique des données est un exercice intéressant pour la plupart des entreprises manufacturières, car elle élimine les idées préconçues et les préjugés, ce qui vous permet de voir vos données sous un angle nouveau. Il s’agit d’une technique particulièrement efficace pour les entreprises qui disposent d’un important volume de données, mais qui ne savent pas comment s’en servir pour stimuler l’innovation et le progrès.
Il s’agit également d’une première étape cruciale dans la mise en place d’une Smart Factory. En préparant vos données pour les analyser afin d’innover dans un domaine, vous jetez les bases d’une opération où tous les processus et technologies génèrent des informations utiles qui peuvent vous aider à obtenir ce dont vous avez besoin plus rapidement.
Plus de sujets associés
Simplifier l’analyse des données pour améliorer la prise de décision : comment nous avons aidé les ingénieurs automobiles à prendre des décisions plus pertinentes et plus rapides
Rapport Industriel: La digitalisation à tous les niveaux
Ne remettez pas votre transformation digitale à plus tard. Pour relever les défis d’aujourd’hui, les entreprises industrielles ont besoin de nouvelles compétences…
Comment les entreprises industrielles peuvent-elles relever leurs plus grands défis digitaux ? En appliquant les meilleures idées venues de tous les secteurs.
Des projets pilotes aux déploiements à grande échelle : comment les entreprises industrielles peuvent tirer le meilleur parti de technologies adaptées ?
![White background with the text "[et si...]" in bold white font enclosed in rounded brackets and ellipsis at the end.](https://expleo.com/global/fr/wp-content/uploads/2023/11/et-si_white_rgb.png)
