Outils essentiels pour la mise en œuvre de l'analyse prescriptive

L'analyse prescriptive aide les entreprises à décider du plan d'action optimal. Les événements passés ou les résultats futurs ne sont pas les seules choses qui peuvent être expliquées ou prédites. Il est de plus en plus important pour les entreprises de choisir les bons outils d'analyse prescriptive et d'adopter des tactiques efficaces pour gérer des données de plus en plus complexes et rester compétitives.

Comprendre l'analyse prescriptive : au-delà des principes de base

Différencier l'analyse descriptive, prédictive et prescriptive

Parmi toutes les étapes du processus analytique, la plus avancée est l'analyse prescriptive. Contrairement à l'analyse descriptive, qui résume les données passées, et à l'analyse prédictive, qui prédit ce qui pourrait arriver, l'analyse prescriptive suggère des actions à entreprendre pour atteindre un objectif.

Le rôle de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et de l'optimisation dans l'analyse prescriptive

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique traitent de grands volumes de données afin d'identifier des modèles difficilement détectables par l'homme. Des méthodes d'optimisation déterminent ensuite les meilleures décisions à prendre en fonction de contraintes données. Ces technologies alimentent les outils modernes d'analyse de données qui fournissent des recommandations précises et automatisées.

Composants essentiels et architecture des systèmes d'analyse prescriptive

Sources de données et intégration

Pour que l'analyse prescriptive porte ses fruits, il est nécessaire de collecter des données à partir de différentes sources. Ces données peuvent être structurées, comme les chiffres de vente, ou non structurées, comme les commentaires des clients ou les relevés des capteurs. Il faut également des outils qui extraient, transforment et chargent les données pour s'assurer qu'elles sont propres et prêtes à être analysées.

Modèles analytiques et algorithmes

Ces systèmes combinent :

1. Modèles statistiques pour détecter les tendances et les modèles
2. L'apprentissage automatique pour éclairer les relations complexes
3. Algorithmes d'optimisation pour simuler des scénarios et identifier le plan d'action optimal 

L'objectif de ces modèles est de tester différents scénarios, de prévoir les résultats et de conseiller des actions conformes aux objectifs de l'entreprise.

Moteurs de décision et automatisation

En les intégrant directement dans les processus, les moteurs de décision automatisent la distribution des suggestions. Cela permet d'accélérer les temps de réponse et de réduire la probabilité d'erreurs causées par les humains.

Catégories d'outils pour le déploiement de l'analyse prescriptive

Les données doivent d'abord être collectées et affinées avant que l'analyse ne puisse commencer. Les outils ETL (Extract, Transform, Load) automatisent ce processus, garantissant que les modèles reçoivent des données cohérentes et précises.

Outils de préparation des données et d'ETL : automatisation du nettoyage et du formatage des données (par exemple, Talend, Apache NiFi)

Plateformes d'analyse avancée : fournissent des environnements pour construire, tester et déployer des modèles intégrant l'IA et la ML. (par exemple, SAS, IBM Watson, DataRobot).

Logiciels d'optimisation et de simulation : effectuer des simulations et résoudre des problèmes complexes (par exemple, IBM Decision Optimization, Gurobi).

Outils de veille stratégique (BI) et de visualisation : convertir les analyses en tableaux de bord et en rapports (par exemple, Tableau, Microsoft Power BI).

Plateformes cloud et SaaS : fournir une infrastructure évolutive pour l'analyse à l'échelle de l'entreprise (par exemple, Google AI Platform, Microsoft Azure).

Outils open source ou propriétaires : avantages et inconvénients

Bien que les logiciels libres offrent une certaine flexibilité et permettent de réaliser des économies, ils nécessitent souvent un niveau de compétences techniques plus élevé. Les systèmes propriétaires peuvent être plus coûteux, mais ils s'accompagnent de solutions préétablies et de l'assistance du fournisseur. Le choix des bons outils dépend des compétences de votre équipe et des besoins de votre entreprise.

Sélection des outils en fonction des besoins de l'entreprise et du secteur d'activité

Les besoins sont très divers dans les différents secteurs. Alors que les plateformes d'évaluation des risques sont privilégiées dans le secteur financier, les outils d'optimisation sont plus couramment utilisés dans l'industrie manufacturière. Il est utile de comprendre ces distinctions afin d'adapter votre choix d'outils d'analyse prescriptive.

Applications concrètes des outils d'analyse prescriptive utilisés dans l'industrie manufacturière

1. Maintenance prédictive et gestion des actifs

Grâce à l'analyse des données des capteurs et des dossiers de maintenance antérieurs, l'analyse prescriptive aide les entreprises manufacturières à prévoir les pannes d'équipement à l'avance. Elle fournit également des mesures concrètes à prendre pour éviter les temps d'arrêt non planifiés , réduire les coûts de maintenance et augmenter la durée de vie des actifs. Elle suggère également des actions spécifiques pour éviter les temps d'arrêt imprévus, réduire les coûts de maintenance et prolonger la durée de vie des actifs. Cette approche garantit que les machines fonctionnent de manière fiable, ce qui augmente l'efficacité globale de l'équipement.

2. Planification de la production et affectation des ressources

Grâce à l'analyse prescriptive, les fabricants sont en mesure d'optimiser les programmes de production tout en tenant compte de contraintes telles que l'approvisionnement en matières premières, la capacité des travailleurs et la disponibilité des machines. En exécutant divers scénarios de production à l'aide des outils, vous pouvez trouver le plan optimal qui maximise le rendement tout en minimisant les coûts et les retards. Il en résulte une augmentation de l'efficacité et une réduction des délais.

3. Contrôle de la qualité et réduction des défauts

Les modèles d'analyse prescriptive analysent les données de production, les facteurs environnementaux et les réglages des machines afin de déceler les tendances à l'origine des défaillances. Le système prescrit des ajustements aux paramètres du processus ou des actions de maintenance pour maintenir les normes de qualité. Cela permet de réduire les coûts de rebut ou de reprise.

4. Optimisation de la chaîne d'approvisionnement et des stocks 

L'analyse prescriptive prévoit la demande avec plus de précision en combinant les tendances des ventes, les facteurs du marché et les perturbations de l'approvisionnement. Elle recommande des niveaux de stock, des points de commande et une hiérarchisation des fournisseurs afin d'équilibrer les coûts de détention et les niveaux de service, réduisant ainsi les ruptures de stock et les stocks excédentaires.

5. Consommation d'énergie et gestion durable

Les fabricants utilisent l'analyse prescriptive pour surveiller la consommation d'énergie et identifier les inefficacités en temps réel. Les outils suggèrent des actions telles que des ajustements de la durée de fonctionnement des équipements ou des procédés alternatifs pour réduire la consommation d'énergie et l'impact sur l'environnement sans compromettre la productivité.

Guide étape par étape pour le déploiement de l'analyse prescriptive

1. Identifier les problèmes et les objectifs de l'entreprise 

Pour commencer, vous devez d'abord définir clairement les questions et les objectifs que vous souhaitez voir aborder par l'analyse prescriptive. En mettant l'accent sur ce point, vous pouvez vous assurer que les outils et les modèles que vous sélectionnez soutiendront les objectifs de votre entreprise.

2. Collecter et assurer la qualité des données

Recueillir des données à partir de nombreuses sources. Il est important de reconnaître que la mauvaise qualité des données est un problème fréquent. En fait, jusqu'à 40 % des données utilisées dans les projets d'analyse peuvent être inexactes ou incomplètes. [1]

3. Développer et valider des modèles

Utiliser des données antérieures pour construire des modèles, puis en vérifier soigneusement l'exactitude et la fiabilité.

4. Intégrer l'analyse dans les flux de travail

Utiliser des API ou des outils d'automatisation pour intégrer les recommandations directement dans les opérations quotidiennes, afin de garantir une action rapide.

5. Contrôler et améliorer en permanence

Les performances du modèle doivent être évaluées régulièrement et mises à jour en fonction de l'évolution de la situation de l'entreprise.

Défis et bonnes pratiques en matière d'analyse prescriptive

Les pièges les plus courants et comment les éviter

Un certain nombre de facteurs peuvent entraver la croissance, notamment la mauvaise qualité des données, des objectifs peu clairs et la résistance des parties prenantes. Pour y remédier, il convient de mettre en place une solide gouvernance des données, une communication claire et une formation.

Garantir l'explicabilité et la confiance dans les décisions automatisées  

Optez pour des outils qui offrent des suggestions claires. Les utilisateurs et les régulateurs sont plus enclins à faire confiance aux modèles qui expliquent leur logique.

Aligner les parties prenantes et gérer le changement

L'adoption ne peut réussir qu'avec l'adhésion de tous les niveaux de l'entreprise. Utilisez des approches de gestion du changement et maintenez la communication pour surmonter les résistances.

Tendances futures des outils et technologies d'analyse prescriptive

L'essor de l'automatisation et de l'optimisation pilotée par l'intelligence artificielle

Avec l'utilisation de l'apprentissage automatique, la construction et le déploiement de modèles est un jeu d'enfant, permettant même aux non-experts d'accéder à l'analyse prescriptive.

Intégration avec l'IoT et l'informatique de pointe

Les appareils IoT fournissent des données en temps réel. Les décisions peuvent être prises plus rapidement grâce à l'analyse qui peut avoir lieu à proximité de la source de données, rendue possible par l'informatique périphérique.

Rôle croissant du traitement du langage naturel et de l'IA conversationnelle

Les données analytiques sont plus facilement accessibles grâce à des interfaces en langage naturel, qui permettent aux utilisateurs de communiquer de manière plus naturelle et de répondre rapidement aux recommandations.

Conclusion

Pour une meilleure prise de décision dans l'industrie manufacturière et d'autres secteurs, l'analyse prescriptive intègre les données, l'IA et l'optimisation. Pour réussir la mise en œuvre de l'analyse prescriptive, il faut choisir les bons outils. Elle nécessite également de respecter un plan de mise en œuvre clair et stratégique, adapté aux besoins de votre entreprise.  

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Sources :

[1] https://www.dataversity.net/the-impact-of-poor-data-quality-and-how-to-fix-it/