Big Tech : Partie 2 - Utiliser les données pour résoudre les problèmes sous-jacents

13 mars 2020

Dans Big Tech : Première partie, nous avons abordé la demande de connaissances grâce à l'analytique avancée, l'IA et l'IoT, et nous avons examiné comment les développements technologiques permettent de mieux comprendre la demande des clients. Dans la deuxième partie, nous examinons comment les grandes organisations peuvent aborder les problèmes sous-jacents de l'expérience client en utilisant les données pour faciliter l'adoption de solutions inestimables.

La mise en œuvre de nouvelles technologies met en lumière les possibilités de façonner la stratégie pour réussir sur un marché en constante évolution. Cela peut être une affaire coûteuse, surtout si une organisation n'a pas réussi à identifier les problèmes sous-jacents qui nécessitent des solutions technologiques. Les dirigeants doivent d'abord déterminer ce qu'ils espèrent tirer des données obtenues et comment ils comptent les utiliser - il est donc judicieux de demander conseil au préalable.

Les trois facteurs à prendre en compte sont : la productivité, le rendement et la qualité. Les pratiques actuelles de l'entreprise offrent-elles des possibilités d'accroître les marges bénéficiaires ? Les analyses avancées permettent aux organisations de déterminer la relation entre les actions et leurs conséquences, en générant des preuves convaincantes de ce qui fonctionne et de ce qui ne fonctionne pas bien.

Les organisations doivent s'assurer qu'elles ont mis en place des systèmes garantissant le bon déroulement des opérations, et des informations claires aident les décideurs à orienter l'entreprise dans la bonne direction. Par exemple, un fabricant bien connu a introduit des capteurs infrarouges pour faciliter le processus de tri des fruits frais. Les pommes meurtries ont pu être séparées rapidement des fruits présentables, améliorant ainsi la qualité de la production.

La programmation des travaux de maintenance essentiels pendant les arrêts de production peut également permettre de gérer efficacement les coûts opérationnels. Les systèmes de maintenance prédictive fournissent aux organisations des données essentielles qui peuvent réduire les coûts et les perturbations de la chaîne d'approvisionnement. L'installation de capteurs compatibles avec l'IoT dans les usines, permet aux individus de détecter quand les machines auront besoin d'être entretenues et aide à gérer les dépenses, en fonction de la durée de vie de l'équipement.

La blockchain est une solution potentiellement très avantageuse pour les grandes organisations ayant des activités mondiales et une chaîne d'approvisionnement complexe. Non seulement elle se prête à une plus grande transparence, mais elle réduit les risques en renforçant la traçabilité des produits. Cette solution est extrêmement efficace pour détecter la source d'un problème susceptible de nuire à la réputation d'une entreprise.

Enregistrer et évaluer la source de chaque composant n'a jamais été aussi important. Nestlé en a tenu compte et a introduit la blockchain pour retracer l'origine de nombreux ingrédients de ses produits. Les consommateurs conscients souhaitent de plus en plus être informés de chaque étape nécessaire à la création de leurs produits préférés. Ils veulent être rassurés sur le fait que les produits ont été obtenus dans le respect de la durabilité et de l'environnement.

Alors que l'IA, l'analyse avancée et l'IoT continuent d'exercer une influence sur les entreprises, il y a beaucoup à gagner grâce à l'utilisation de ces systèmes. Avez-vous besoin d'aide pour détecter les problèmes sous-jacents au sein de votre organisation ?

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