Réduction des coûts
Depuis de nombreux mois, l’inflation présente un impact énorme sur le fonctionnement de l’entreprise. Qu’il
s’agisse de l’énergie, des matières premières et maintenant des salaires, tous les prix sont en hausse.
Plus que jamais, il est devenu impératif de réduire ses coûts internes afin de préserver au mieux sa marge.
Mais comment s’y prendre?
Comme le disait le célèbre qualiticien Edwards Deming :
On ne peut améliorer que ce que l'on sait mesurer.
C’est la que les datas entrent en jeu : collecter des données puis les analyser pour mieux comprendre l’utilisation des ressources et pouvoir ainsi identifier des sources d’économies.
Exemples d'applications
Réduction des coûts énergétiques.
A l'aide de capteurs "IoT", on cartographie l'usine en enregistrant ses principaux paramètres : consommation électrique des bâtiments et / ou des machines, températures dans les bureaux et les ateliers... Toutes ses données sont centralisées et visualisées de manière à identifier les principales sources de consommation. Il est alors possible de définir les priorités pour les chantiers d'amélioration... et de vérifier leur efficacité.
Etude de faisabilité de production photovoltaïque.
Etudier la rentabilité d'une installation solaire est un exercice complexe. Quelle puissance faut-il installer ? Faut-il privilégier l’auto-consommation ou l’auto-production ? Est-il plus rentable de revendre son éventuel surplus ou de le stocker ? La batterie virtuelle est-elle une option intéressante ? C'est à toutes ces questions (et bien d'autres) que nous répondons grâce à notre partenariat avec un spécialiste du photovoltaïque : Powers-On.
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.
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.
Amélioration du TRS.
À partir des données collectées par le MES et / ou l'ERP, nous analysons la production selon 3 axes : temps de fonctionnement des équipements, cadence de production et qualité. En ayant ainsi une compréhension fine des différents paramètres, il devient beaucoup plus facile de mettre en place des actions d'amélioration.