Enjeux
Pourquoi la donnée compte
Stocks, flux, maintenance, qualité : les opérations produisent des volumes de données considérables, capteurs compris. Bien exploitées, elles réduisent les coûts et les ruptures.
Apports de la data
Ce que la data change
Prévision de la demande
Modèles de prévision pour dimensionner production, stocks et approvisionnements.
Pilotage des stocks et des flux
Visibilité de bout en bout sur les stocks, les commandes et les livraisons.
Maintenance prédictive
Exploitation des données IoT pour anticiper les pannes et planifier les interventions.
Performance des sites
Indicateurs de production, de qualité et de sécurité comparables entre sites.
Applications terrain
Outils mobiles pour les opérateurs et les techniciens.
IA générative
Premiers usages de l'IA générative
- Assistants de maintenance interrogeant la documentation technique
- Analyse des rapports d'incident
- Planification assistée des interventions
Méthode
La démarche Visian
- Cadrage avec la direction concernée : décisions à éclairer, indicateurs, priorités.
- Données : inventaire des sources, mesure de la qualité, corrections à la source.
- Outil : tableau de bord, modèle ou assistant IA livré par itérations courtes.
- Adoption : formation des équipes, suivi de l'usage, transfert de compétences.
Références
Réalisations Visian
- TotalEnergies : application smartwatch de maintenance pour les opérateurs
- SANEF : 6 cas d'usage IoT
- ENGIE : maintenance prédictive et data engineering Databricks
- CMA CGM : data analyse et business analyse CSR