Aide à la prise de décision
Prendre des décisions grâce à l’IA et à la data
Dans une entreprise industrielle, prendre la bonne décision au bon moment peut faire toute la différence.
Mais quand les informations sont dispersées, incomplètes ou trop tardives, la prise de décision devient hasardeuse et chronophage.
C’est là qu’intervient l’aide à la décision grâce à la data et à l’IA : transformer les données que vous collectez déjà (rapports, historiques, relevés de production, tableaux Excel…) en indicateurs fiables et accessibles, pour guider les choix stratégiques et opérationnels.
Comme un pilote qui s’appuie sur ses instruments pour éviter une turbulence, un dirigeant industriel gagne en visibilité et peut ajuster plus rapidement sa trajectoire.
Comment ça marche concrètement ?
Être “data driven”, c’est s’appuyer sur des faits et non sur des impressions.
En pratique, cela passe par des outils concrets et accessibles :
Des tableaux de bord dynamiques qui se mettent à jour automatiquement
Des rapports synthétiques envoyés régulièrement
Des alertes ou notifications dès qu’un indicateur sort de la norme
Et même des modèles prédictifs pour anticiper l’avenir : baisse de production, hausse des non-conformités, évolution des besoins…
Grâce à ces solutions, le/la chef-fe d’entreprise ou responsable d’unité dispose d’un temps d’avance.
Il ne se contente plus de constater ce qui s’est passé : il peut prévoir, corriger et réagir avant que le problème ne devienne coûteux.
Notre approche chez Data Xplore
Chez Data Xplore, nous pensons que l’aide à la décision n’a de valeur que si elle est claire, simple à utiliser et conçue pour votre métier.
Nous connectons vos sources de données, concevons des indicateurs pertinents et construisons des modèles sur mesure, adaptés à votre réalité industrielle.
Notre objectif : faire de vos données un véritable copilote fiable, qui éclaire vos décisions au quotidien, améliore la productivité et réduit l’incertitude — sans complexité inutile, ni projet lourd.
Applications
Amélioration continue
À partir des Data liées à un processus, on construit son "jumeau numérique" : un modèle mathématique qui simule son comportement. On peut alors définir des solutions d'amélioration, simuler leur effet et choisir celles présentant le meilleur impact économique.
Prévision de ventes
Anticiper son volume de vente est un enjeu majeur. En s'appuyant sur la courbe de vente passée, les algorithmes de Data Science peuvent identifier des tendances invisibles à l'œil nu et estimer ainsi la demande à venir.
Optimisation des processus transctionnels
Les processus transactionnels sont les activités que l’on effectue par le biais d’un logiciel ou d’une application (passer une commande, lancer un ordre de fabrication...). Ils interviennent en support des processus opérationnels. S’ils ne participent généralement pas directement à la création de Valeur Ajoutée, ils sont néanmoins critiques pour l’entreprise. Une commande qui tarde à être validée peut mettre une usine complète à l’arrêt. Et ce sont généralement eux qui sont les sources de lourdeur dont se plaignent les opérationnels. Optimiser ces processus est donc un élément clé de la performance de l’entreprise.
Optimisation des stocks
Plus encore qu'il y a quelques années, la trésorerie est un enjeu majeur pour la pérennité des entreprises. Optimiser ses stocks devient donc une nécessité. Grâce aux données contenues dans l'ERP et en utilisant les bons outils, il est possible d'avoir une compréhension très fine de son inventaire. Définir les actions d'optimisation devient beaucoup plus facile, permettant ainsi une réduction importante du niveau des stocks et une amélioration rapide de la trésorerie.