Passer des systèmes d'enregistrement aux systèmes de compréhension

Au cours des dernières décennies, l'industrie manufacturière a accordé la priorité au « système d'enregistrement ». Les entreprises ont investi des milliards dans MES ERP MES conçues dans un seul but : documenter les transactions. Ces systèmes excellent dans la capture des événements : une pièce a été fabriquée, un lot a été validé ou une expédition a été effectuée.

Cependant, à l'approche de 2026, de nombreux responsables des opérations se rendent compte que, bien qu'ils disposent de plus de données que jamais, celles-ci manquent de clarté. La pile de fabrication traditionnelle est passive. Elle nécessite que des personnes saisissent manuellement les données, interprètent manuellement les rapports et comblent manuellement le fossé entre les lectures brutes des capteurs et les mesures correctives.

Le secteur atteint un point critique où le modèle transactionnel des données n'est plus suffisant pour suivre le rythme de la complexité opérationnelle. Pour progresser, l'accent doit être mis non plus sur le simple enregistrement de l'historique, mais sur la mise en place d'un système de compréhension.

La transition vers transformation numérique censée libérer les capacités d'ingénierie et de leadership. Dans de nombreux cas, elle a eu l'effet inverse. Selon une étude de CoLab Software, les ingénieurs consacrent désormais entre 23 % et 25 % de leur temps à des tâches sans valeur ajoutée, telles que la recherche de fichiers et la gestion du contrôle des versions.

Sur le lieu de travail, les tensions sont encore plus marquées. Des études menées par ScreenCloud et Unily indiquent que les employés de première ligne perdent environ 22 % de leur temps de travail, soit plus de 90 minutes par jour, à rechercher ou à attendre des informations. Lorsqu'un système est purement un système d'enregistrement, les données restent inutilisées jusqu'à ce qu'un individu interagisse avec elles. Cela crée une culture dans laquelle les employés hautement qualifiés passent leur temps de travail à alimenter le logiciel plutôt qu'à optimiser le processus.

Pour résoudre ce problème, nous devons examiner la manière fondamentale dont les données industrielles sont structurées, souvent représentée par la pyramide DIKW (Données, Informations, Connaissances, Sagesse).

Dans une pile ISA-95 traditionnelle, le logiciel gère généralement la base de la pyramide. Il collecte des données brutes (par exemple, une température de 100 °C) et les organise en informations (par exemple, un graphique linéaire des températures au fil du temps). À partir de là, le système s'arrête. Un être humain, généralement un superviseur ou un ingénieur, doit appliquer ses propres connaissances pour analyser la tendance et finalement parvenir à une décision éclairée, qui consiste à arrêter la machine ou à ajuster le débit de refroidissement.

Un système de compréhension modifie cette dynamique en supprimant ces couches. En intégrant l'intelligence artificielle et une architecture de données plus flexible, le système peut passer des données brutes à la connaissance presque instantanément. Il ne se contente pas d'afficher une hausse de température, il comprend que « 100 °C est une température trop élevée pour ce produit spécifique sur cette machine spécifique » et envoie immédiatement une recommandation à l'opérateur.

L'une des principales raisons pour lesquelles ERP MES ERP traditionnels ont du mal à fournir un système de compréhension est leur dépendance inhérente aux données structurées. Ces systèmes sont conçus pour les tableaux, les chiffres et les champs rigides, des types de données qui s'intègrent parfaitement dans une base de données. Cependant, la grande majorité de ce qui se passe réellement dans une usine n'est pas structuré.

Des informations opérationnelles précieuses sont dissimulées dans des sources que les systèmes traditionnels considèrent comme du bruit :

• Notes vocales d'un chef d'équipe sortant expliquant une solution de contournement basée sur les connaissances tribales.

• Photos d'un défaut prises avec un smartphone qui montrent les nuances d'un problème de qualité.

• Le bruit d'un moteur qu'un technicien expérimenté identifie comme un signe avant-coureur de défaillance.

• Notes manuscrites sur des tableaux blancs concernant des ajustements temporaires des processus.

Selon McKinsey, plus de 90 % des données organisationnelles sont non structurées, comprenant des images, des enregistrements et du texte brut. MES ERP MES traditionnels ayant été conçus pour des bases de données rigides, cette mine d'informations est restée invisible pour les entreprises.

Il en résulte un volume considérable de « données obscures », c'est-à-dire des données qui ont été collectées mais qui n'ont jamais été utilisées à des fins d'analyse ou de prise de décisions stratégiques. Splunk indique que 55 % des données d'une organisation sont considérées comme obscures, inexploitées, cachées ou inconnues. Un système de compréhension est conçu pour combler enfin cette lacune, en utilisant l'IA multimodale et la vision par ordinateur. Vision par ordinateur pour transformer ces signaux physiques dormants en informations exploitables.

En 2026, le principal frein à la productivité industrielle ne sera pas la vitesse des machines, mais le coût de coordination, c'est-à-dire le coût caché de la planification manuelle, des vérifications d'état et du transfert de données. Lorsqu'un système se contente d'enregistrer l'historique, les humains doivent servir de lien entre les silos.

Le passage à un système de compréhension ne vise pas à remplacer le jugement humain, mais à le renforcer. Lorsque le système se charge de l'interprétation routinière des données, comme l'identification d'un modèle de défaut ou la vérification d'une configuration, l'humain n'est plus un intermédiaire. Il est plutôt habilité à gérer les exceptions plutôt que les normes.

Cette évolution architecturale répond à une réalité structurelle cruciale : la pénurie de talents. À mesure que les systèmes automatisent les tâches routinières, les rôles de première ligne passent de l'exécution d'étapes répétitives à la prise de décisions intelligentes et transversales. Pour un responsable des opérations, la valeur réside dans la rapidité de décision. En supprimant les frictions administratives liées à l'attente d'informations, vous permettez à vos employés les plus qualifiés de se consacrer à nouveau à la tâche pour laquelle ils ont été recrutés : résoudre les problèmes et optimiser la production.

Un système de compréhension ne peut exister en tant qu'outil monolithique et fermé. Il nécessite une composable , car la compréhension est un problème multisignal. Les systèmes d'enregistrement traditionnels sont conçus pour des changements linéaires, axés sur des étapes clés, et fonctionnent bien pour les cycles de planification longs et les processus stables. Cependant, ils rencontrent des difficultés dans un environnement où le contexte est continu et fragmenté.

La composabilité permet cette transition de trois manières principales :

• Dissociation des données et de la logique : les fabricants peuvent traiter des signaux désordonnés et non structurés sans compromettre l'intégrité du système ERP central ERP séparant la couche de données de la couche applicative.

• Évolution progressive : les applications modulaires permettent aux équipes opérationnelles d'introduire progressivement des technologies intelligentes, telles que Vision par ordinateur, dans une seule station ou cellule, plutôt que d'attendre un déploiement à l'échelle du site.

• Interopérabilité : Seule une architecture flexible peut relier des signaux disparates, tels que des instantanés visuels, des journaux machine et des notes vocales des opérateurs, pour former une image opérationnelle partagée qui circule entre les différents rôles.

En développant une couche composable au-dessus des systèmes existants, les équipes peuvent enfin résoudre les exceptions à la vitesse du terrain plutôt qu'à celle du cycle de publication informatique.

Alors que les responsables opérationnels envisagent les investissements technologiques pour l'année à venir, l'objectif ne devrait pas être de collecter davantage de données, mais d'accélérer la prise de décision.

Pour évaluer si votre pile actuelle évolue vers un système de compréhension, veuillez vous poser les questions suivantes :

1. Le test d'attente : combien de temps nos opérateurs de première ligne passent-ils à attendre qu'un superviseur interprète une alerte du système ou fournisse la prochaine série d'instructions ?

2. Le test des données cachées : quelle proportion de nos connaissances opérationnelles les plus précieuses se trouve dans des carnets physiques, des tableaux blancs ou des conversations non enregistrées ?

3. Le test administratif : nos ingénieurs consacrent-ils davantage de temps à résoudre les problèmes de production ou à nettoyer les données pour ERP?

Le passage de la simple conservation des données à leur compréhension ne se résume pas à l'acquisition d'un logiciel. Il s'agit d'un changement dans la manière dont nous valorisons les données, passant de la documentation historique à une connaissance opérationnelle en temps réel.