L’analytique est devenu un de ces termes employés par tout le monde, mais avec une signification propre à chacun.
Les cabinets de conseil dans l’industrie ont réalisé un travail formidable pour créer un cadre simple, déterminant, à un niveau générique, quatre classifications d’analytique et l’étendue du travail humain nécessaire pour prendre une décision, modifier un processus ou améliorer un résultat.
Ces quatre classifications vont du niveau de complexité le plus faible au plus élevé :
- Descriptif (Que s’est-il passé ?)
- Diagnostique (Pourquoi ?)
- Prédictif (Que va-t-il se passer ?)
- Prescriptif (Que dois-je faire ?)
Le défi consiste désormais à utiliser ce cadre à un niveau de granularité qui facilite les solutions pratiques pour cerner dans quels domaines et selon quelles modalités l’analytique peut être appliquée au monde réel pour résoudre de vrais problèmes.
Pour relever ce défi, nous proposons des solutions d’analytique évolutive (cf. la figure 1), afin de différencier l’analytique en boucle fermée en temps réel sur un automate, l’analytique d’entreprise dans le cloud et toutes les situations intermédiaires !
Tout aussi important, grâce à notre longue expérience des environnements de production, nous appréhendons la nature des défis et possibilités liés à la myriade des scénarios d’utilisation sur l’ensemble de ce spectre.
Nous connaissons la genèse des données nécessaires, la méthode pour les extraire et créer le contexte associé, puis la procédure d’utilisation des moteurs d’analytique appropriés (car le choix est pléthorique) pour résoudre un problème spécifique.
De même, il est crucial de procéder dans un environnement sécurisé, approuvé et évolutif, que ce soit à chaud (sur l’automate, le châssis ou sur le panneau de commande) ou dans le cloud (public, hybride), qu’il s’agisse d’une solution ponctuelle destinée à un équipement unique ou d’une solution complète pour une entreprise de production, et que l’on ait recours à un algorithme de contrôle en boucle fermée ou à l’IA pour optimiser une chaîne logistique de production.
