La Data, c'est la clé !

« La data, c’est la clé » (de l’IA, de l’industrie 4.0, de la valeur…). OK, une fois qu’on a dit ça, on fait quoi ?

On n’arrête pas de le dire, mais quelles sont les conséquences concrètes de données mal maîtrisées ? L’autre jour, dans une usine, les gens se plaignaient que « SAP ne marche pas ». Avec un tas de bonnes raisons : « notre procédé est spécifique », « on n’a pas été formés »… C’est peut-être vrai, mais quand j’ai demandé qui et comment on mettait à jour les données de références (les temps de cycle, les effectifs…) j’ai senti comme une gêne. « Il y avait bien un Key User, mais il a quitté l’entreprise il y a deux ans ». Et on m’a reparlé de processus, d’incompatibilité de SAP avec l’activité du site, etc.

Quand on parle d’adoption, la maîtrise des données de référence (master data) est la première brique technique à poser. Et en vrai, c’est assez compliqué. Oh, mettre à jour une donnée pour une machine sur un produit, c’est pas dur ! On cherche la bonne valeur, et on la rentre dans le système. Mais une usine, c’est souvent 200 machines, et chaque machine produit des centaines de produits nécessitant la mise à jour de centaines de paramètres. Pour chaque produit, chaque machine. Et là, on est plutôt comme un enfant voulant vider la mer avec une petite cuiller.

« Priorisez » me direz-vous. Bien, et on fait comment ? Vaut-il mieux mettre le temps de cycle à jour ou les produits entrants ?

Ce qui marche, c’est s’organiser pour que la maintenance des données de référence devienne une routine quotidienne. Et qu’à chaque écart, à chaque problème, on vérifie si les données de référence sont à jour. Et pour cela, il faut des responsabilités, des routines et des lieux pour traiter les problèmes. Jour après jour, avec l’acharnement d’un moine-soldat. Et comme les données sont transverses (connues par un, utilisées par tous), la bonne solution est de mettre en place un réseau de personnes en charge de ces données, et qui ont la responsabilité de les maintenir à jour. La plupart du temps, cela ne nécessite personne en plus dans l’organisation (le travail est souvent déjà fait, mais partiellement car mal structuré), mais surtout une bonne organisation et une bonne animation.

Encore une fois, l’organisation s’avère être la clé d’un système digital qui fonctionne, que les gens adoptent. Si on le comprend simplement avec un ERP (comment un plan de production peut-il être bon si les temps de cycles ne sont pas bons ?), c’est encore plus critique avec l’IA, qui s’appuie de façon massive sur les données disponibles dans les bases de l’entreprise.

Cela semble une banalité, mais pour passer à une action concrète, il faut s’organiser !