McKinsey prévoit que les retombées économiques de l’IoT atteindront 11,1 billions de dollars par an d’ici 2025.
Pour que entreprises puissent profiter de cette valeur, la plateforme d’innovation industrielle ThingWorx les accompagne dans la transformation de leurs méthodes de travail et les aide à affronter la concurrence dans un univers intelligent et connecté en fournissant rapidement des applications IIoT, des expériences de réalité augmentée et bien plus encore.
Pourquoi prévoit-on une croissance à deux chiffres sur le marché des plateformes IoT
Les données sont la clé
Longtemps, les compétences des collaborateurs ont été déterminantes pour la qualité de la production. L’installation des machines et la mise en œuvre des processus étaient confiées à des techniciens expérimentés, qui s’appuyaient ensuite sur leur expertise et leur intuition pour veiller à l’efficacité optimale de tous les paramètres d’exploitation.
Mais les temps ont changé. Aujourd’hui, les données sont la clé. L’analyse des données figure dans le top trois des priorités pour plus de 80 % des entreprises. Et à défaut d’intégrer de solides capacités numériques à vos installations de production, vous serez en situation défavorable face à vos concurrents. En 2015, 84 % des acteurs de l’industrie estimaient que l’analyse des données pouvait remodeler leur environnement concurrentiel.
En fait, les entreprises incapables de mettre en œuvre une stratégie axée sur les données craignent avant tout de voir leurs concurrents gagner des parts de marché à leurs dépens.
Aujourd’hui, c’est le soin apporté à la collecte, à l’analyse et à l’exploitation des données qui optimise rendement et productivité. En exploitant les données, la maintenance prédictive des installations peut réduire de 12 % les réparations planifiées, ce qui implique jusqu’à 30 % d’économies sur le coût global de la maintenance et jusqu’à 70 % de pannes en moins.
En 2015, le Groupe Aberdeen a établi que 68 % des fabricants enregistraient des coûts excessifs sur les postes matériaux, main-d’œuvre, conditionnement et expédition.
Pour l’essentiel, ces dépenses supplémentaires sont liées aux déchets générés par le ré-usinage, à l’arrêt non planifié des installations, à la maintenance et aux retards à l’expédition. L’analyse prédictive peut vous aider à juguler ces problématiques. Un géant de l’industrie chimique déclare même avoir augmenté sa capacité de près de 20 % après avoir adopté un modèle d’analyse prédictive.
48 % des entreprises interrogées se jugent incompétentes pour collecter et agglomérer des données disparates.
