Pourquoi les fabricants utilisent-ils encore Excel ?

L'industrie manufacturière génère plus de données que tout autre secteur.

Avec le prix de plus en plus abordable des capteurs industriels, du cloud 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 presse-papiers. Elles traitent encore leurs données dans Microsoft Office.

Nous avons 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 allons montrer ici qu'il existe une meilleure solution.

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

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

Il serait malhonnête d'attaquer 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 des informations en temps réel.

Considérez comment les informations sur une opération arrivent dans Excel.

Tout d'abord, un ingénieur doit enregistrer les données. Souvent, il le fait en utilisant un mélange de méthodes manuelles. Tout aussi souvent, les planches à pince ou les tableaux blancs sont les premières étapes. L'ingénieur se promène dans l'atelier ou s'assoit dans la cellule de travail qui l'intéresse et enregistre les données à la main.

Ensuite, les informations doivent être saisies dans Excel. Si les choses sont vraiment organisées, vous pouvez télécharger un fichier .CSV, faire un peu de nettoyage et être prêt à partir. Mais le plus souvent, cela signifie 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 êtes peut-être prêt à produire des informations. Peut-être.

Mais il y a de fortes chances que les opérations soient trop variables et les données trop incomplètes pour que vous puissiez obtenir des informations 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 départements ou machines, vous devrez probablement recueillir des informations à partir de différents silos, ce qui allongera le délai entre vous et les informations qui vous intéressent.

En fin de compte, la collecte de données doit être rapide, sans risque d'erreur et suffisamment souple pour gérer la variabilité des processus de fabrication.

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

Tulip donne aux organisations des données en temps réel à la source.

Avec la Frontline Operations Platform 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 les informations de performance. Grâce au edge computing et à la surveillance des machines, les données générées par les machines sont naturellement et automatiquement converties en informations précieuses.

Et parce que la plateforme collecte automatiquement les données de performance, elle est suffisamment flexible pour tenir compte de la variabilité et de la personnalisation.

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

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