Pourquoi les fabricants utilisent-ils encore Excel ?

L'industrie manufacturière génère plus de données que n'importe quel autre secteur.

Avec l'accessibilité croissante des capteurs industriels, de l'informatique en nuage et d'autres technologies axées sur la connectivité, les fabricants ont plus que jamais la possibilité de transformer leurs données opérationnelles en un avantage concurrentiel. Mais dans de nombreux ateliers, la réalité ne correspond pas au potentiel.

De nombreuses organisations enregistrent encore des données sur des tableaux blancs et des planchettes à pince. Elles traitent encore leurs données sur Microsoft Office.

Nous avons déjà écrit sur les obstacles historiques et sectoriels qui contribuent à la lenteur de l'adoption des technologies. Mais la question demeure : pourquoi les entreprises utilisent-elles encore Excel ?

Nous vous montrerons ici qu'il existe une meilleure solution.

De nombreuses organisations utilisent encore Excel parce que c'est le langage universel de l'analyse des données, pour ainsi dire.

Excel est déjà installé sur la grande majorité des ordinateurs professionnels. Son interface basée sur les cellules est facile à apprendre et à utiliser, et permet de visualiser facilement des modèles de données. De la simple arithmétique aux formules ou macros plus puissantes, Excel peut faire des tonnes de choses. En tant qu'interface, Excel est intuitif et simple à comprendre.

Il serait malhonnête de s'en prendre à Excel. Ce n'est pas pour rien qu'il est utilisé dans toutes les industries du monde.

Mais lorsqu'il s'agit de traiter des données d'exploitation, Excel est loin d'être idéal.

Tout d'abord, Excel ne peut pas fournir d'informations en temps réel.

Examinez comment les informations relatives à une opération sont introduites dans Excel.

Tout d'abord, l'ingénieur doit enregistrer les données. Souvent, cela se fait à l'aide d'un mélange de méthodes manuelles. Tout aussi souvent, les tableaux à pince ou les tableaux blancs constituent la première étape. L'ingénieur parcourt le sol ou s'assoit dans une cellule de travail qui l'intéresse et enregistre les données à la main.

Les informations doivent ensuite être saisies dans Excel. Si tout est bien organisé, vous pouvez télécharger un fichier CSV, faire un peu de nettoyage et être prêt à partir. Mais le plus souvent, il s'agit d'une saisie manuelle des données. La saisie manuelle des données est loin d'être la meilleure façon d'utiliser un temps précieux, et elle est sujette aux erreurs.

Une fois les données saisies, vous pourriez être prêt à produire des informations. Il se peut que vous soyez prêt à produire des informations.

Il y a cependant de fortes chances que les opérations soient trop variables et que les données soient trop incomplètes pour que l'on puisse en tirer des conclusions sur les causes profondes et les performances réelles. Comment tenez-vous compte des processus qui nécessitent une personnalisation ? Ou pour les produits et les processus qui ont de multiples variantes ?

Si vous essayez de comparer les performances de différents services ou machines, vous devrez probablement rassembler des informations provenant de différents silos, ce qui vous éloignera des informations qui vous intéressent.

En fin de compte, la collecte de données doit être rapide, à l'abri des erreurs et suffisamment souple pour gérer la variabilité des processus de fabrication.

Avec les bons outils, les fabricants peuvent couper la chaîne de données pour transformer l'exécution des processus en informations utiles.

Tulip permet aux organisations de disposer de données en temps réel à la source.

Avec la plateforme Frontline Operations de Tulip, vous pouvez transformer les processus de routine en données. Au fur et à mesure que les opérateurs se déplacent dans les processus, la plateforme capture automatiquement des informations sur les performances. Grâce à l'informatique de pointe et à Suivi machine, les données générées par les machines sont naturellement et automatiquement converties en informations précieuses.

Et comme la plateforme recueille automatiquement des données sur les performances, elle est suffisamment souple pour tenir compte de la variabilité et de la personnalisation.

Ainsi, au lieu de collecter et de saisir des données, les ingénieurs peuvent passer du temps à apporter des améliorations qui apportent une réelle valeur ajoutée.

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