Nous avons tous déjà entendu parler du futur impact de l' »Internet Of Things » (IoT, ou Internet des Objets), et de la façon dont il va révolutionner nos vies. Appareils intelligents dans nos maisons, nos voitures, villes interconnectées … . La sur-connectivité s’étend bien au-delà de nos smartphones, et de nos maisons. Elle est sur le point de s’appliquer à une échelle industrielle, à un point difficilement imaginable.

L’IIoT (« Industrial Internet Of Things« , « Internet Industriel Des Objets« ) va consister à équiper chaque partie d’un équipement industriel de mini-capteurs. Le machine learning (via la mise en place d’algorithmes prédictifs) et le Big Data (exploitant les capteurs de données) permettront aux grosses sociétés d’analyser les données (datas) en temps réel, et d’exporter des rapports de tous types (de performances, de rendement …) à des échelles, et cadences folles.

Est-ce gérable pour toutes les entreprises ?!

Tout cela semble très prometteur, mais il s’agit en réalité, d’un challenge de taille. De très nombreux types de données devront être enregistrés, analysés, transférés, et les sociétés devront trouver tous les moyens nécessaires pour gérer de telles quantités d’informations, aussi précises ou généralistes soient-elles.

La branche « GE Digital » de General Electric a récemment envoyé un sondage à divers Directeurs de Systèmes d’Informations (DSI) pour étudier la préparation de leurs entreprises respectives à l’IIoT.

Cette étude a révélé que seulement 30% des entreprises ont récemment adopté une démarche IIoT, alors que 70% ne sont qu’en phase d’étude préliminaire. Ces hauts décisionnaires ont identifié les barrières potentielles pour les entreprises, suite à l’adoption de cette démarche, et également les opportunités que pourrait apport l’IIoT à leurs diverses opérations :

Principaux points forts pour une migration IIoT :

  • 80% des DSI voient une productivité améliorée, et les bénéfices en découlant comme un des principaux points forts de l’IIoT ;
  • Les autres points forts : l’optimisation des coûts, des stratégies de performance, et des transferts de compétences ;
  • Les durées de fonctionnement de différents outils se verront augmentées, et le gain de compétitivité ressort également comme majoritaire pour les entreprises de plus de 1 000 employés ;
  • 70 % des DSI voient également comme point fort l’agilité dans la gestion de données ;

Principales barrières :

  • 64% des DSI pensent que l’analyse de données provenant de différentes sources, et l’obtention de ressources pertinentes apportant une réelle plus-value représentent un très (trop) gros challenge ;
  • 36% affirment également que le problème se trouve dans la gestion de l’expertise, et la recherche de talents compétents ;
  • Des grosses sociétés préfèrent encore travailler avec des bases de données dites « traditionnelles » et des outils analytiques complexes ;
  • 87% des DSI disent qu’un trop gros volume de données à traiter fera perdre la véracité de ces dernières, et les objectifs primaires orientés « business » ;
  • 33% disent que des business sans stratégie de gestion des données vont connaître une rapide obsolescence, ou même disparaître ;

Pourquoi la gestion des données serait si compliquée ?

 

Les données viennent d’une variété de sources et sont souvent désordonnées. La complexité des données et la massivité des volumes rend la situation très complexe pour des entreprises dont la gestion des données n’est pas structurée.

Pour entrer un monde vraiment connecté, où toutes les données sont analysées instantanément, et à une échelle industrielle, diverses problématiques devront êtres résolues (sécurité …), et l’IIoT pourra enfin montrer tout son vrai potentiel … .

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Les entreprises sont-elles prêtes pour l’IIoT ?
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