Métiers, Solutions
Le succès des industries passe par des Master Data fiables
Les enjeux dans l’industrie des procédés
Avoir des master data fiables est important pour les industries dites de process manufacturing. La gestion de ces données maitresses permet d'utiliser les bonnes données au bon moment pour la bonne personne via le bon canal.
Les industries font face à un environnement difficile à prévoir
Les industries intensifient leurs efforts en matière d'innovation, de numérisation et de durabilité afin de se protéger contre les fluctuations économiques ou des conditions politiques défavorables. Les constructeurs se retrouvent de plus en plus dans un environnement difficile à prévoir où le maitre mot devient l’adaptation.
Développer des solutions individuelles et des produits plus durables nécessite de se concentrer et d’assimiler les exigences spécifiques de chaque client, ce que permet l'analyse des big data, voire l'intelligence artificielle qui ouvre des possibilités nouvelles pour trouver des substances, aux propriétés nouvelles ou meilleures.
L'apport d'un ERP
Idéalement, un système ERP prend en charge une grande partie des processus métier de l'industrie et de fait, gère les master data. Cela se traduit par un échange fluide des données, dans toute l'entreprise, et des analyses fiables. Néanmoins, la gestion des master data ne s’arrête pas à l’introduction du logiciel ERP.
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Faire confiance à ses données
Le défi consiste plutôt à assurer un ensemble de données universellement valable, fiable et non redondant. Cela exige la coopération de toutes les unités organisationnelles impliquées dans le processus métier. Mais cela peut garantir que les ressources de master data d’une organisation demeurent uniformes, exactes, cohérentes et justifiables.
La gestion des données de base reste un défi complexe, et signifie de s’assurer que les données restent fiables à tout moment. Même si les systèmes ERP fournissent des modèles de données clairs, le défi est moins axé sur la technologie et plus dépendant des exigences de chaque processus métier. Ce défi inclut tous les processus opérationnels dans l’ensemble de l’organisation. Dans le même temps, un stockage sécurisé des données doit être garanti.
Gérer ses master data devient parfois incontournable. C’est le cas lorsque plus de deux processus métier utilisent les mêmes master data.
On sait que la productivité augmente lorsque les employés passent moins de temps sur la documentation et peuvent utiliser les données expérimentales existantes pour prendre des décisions plus rapidement. En l'absence de solution transversale, un temps précieux est perdu : les informations doivent d'abord être trouvées, ou éventuellement fusionnées à partir de feuilles de calcul détenues localement. Par contre, si les master data sont gérées de manière globale et non redondante, les informations sont disponibles pour toutes les parties impliquées tout au long du cycle de vie d'un produit, jusqu'au client… Et plus le potentiel de digitalisation est grand.
Automatiser ses tâches répétitives
En commençant par la gestion inter-organisationnelle des données, l’étape suivante mène à la numérisation des processus et à l’automatisation des activités courantes.
Cela pose les défis suivants :
- Gestion et mise en réseau de processus et de données d’innovation scientifique tout au long du cycle de vie du produit
- Compilation d'informations à l'échelle de l'entreprise pour réduire les temps de cycle et les délais de mise sur le marché
- Rationalisation de l'accès aux données et des rapports dans toute l'entreprise pour une prise de décision rapide et basée sur les connaissances
- Promouvoir la mise à disposition d’informations internes et externes pour faciliter la collaboration
- Partager des données cohérentes en un seul endroit
- Optimiser le processus de développement (de la recherche, à l’assurance qualité et contrôle qualité, au marketing)
Un projet ERP ?
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