Une approche fondée sur les données pour soutenir les processus de prise de décision

Le client dans ce cas opérait dans un environnement de chaîne d'approvisionnement complexe qui nécessitait des approches basées sur les données pour soutenir les processus de prise de décision dans de multiples facettes des opérations du terminal. L'objectif de cette mission était de tirer parti de l'apprentissage automatique et de la recherche opérationnelle pour gérer en toute confiance les opérations, améliorer la productivité et optimiser les processus de manière proactive pour une meilleure efficacité opérationnelle.

Facilitation des méthodes scientifiques :

Notre approche a consisté à faciliter et à appliquer des méthodes scientifiques pour améliorer les processus opérationnels, en se concentrant particulièrement sur la maintenance préventive. Nous avons mis en œuvre des techniques de recherche opérationnelle rigoureuses, visant à réduire le gaspillage et à rationaliser les activités de maintenance.

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Stratégie axée sur les données :

L'un des volets de notre approche consistait à élaborer une stratégie globale visant à garantir la vision à long terme du client. Il s'agissait de définir tous les projets nécessaires pour atteindre l'état futur souhaité. L'accent a été mis sur l'amélioration de la gestion opérationnelle grâce à des bases fondées sur les données et à l'application de l'intelligence artificielle (IA).

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Initiatives futures et recherche de talents :

Un autre volet essentiel s’est concentré sur l’accompagnement du client dans à trouver les bons talents pour gérer les opérations et les applications métier, y compris le jumeau numérique et les processus d’exploitation du terminal. Ces projets faisaient partie intégrante du plan d'avenir du client.

Indicateurs de maintenance prédictive :

Nous avons observé une demande croissante en travaux de maintenance au cours des cinq dernières années, tout en identifiant les machines clés nécessitant un entretien plus fréquent. En calculant des indicateurs clés tels que le temps moyen de réparation (MTTR) et le temps moyen entre les pannes (MTBF), nous avons pu distinguer les actifs performants de ceux moins performants. Ces informations se sont révélées cruciales pour le client dans l’élaboration d’un plan de gestion des actifs optimisé.

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Application de la recherche opérationnelle :

L'application de méthodes scientifiques nous a permis de prévoir le délai avant défaillance en analysant la saisonnalité et les types de défaillance. Cela a facilité une meilleure planification et uallocation des ressources pour les activités de maintenance, entraînant des économies significatives et une efficacité accrue.

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Amélioration de la prise de décision :

Grâce à la centralisation des données et à l'automatisation des opérations, nous avons fourni au client des outils de prise de décision en libre-service. Le client a ainsi pu prendre des décisions éclairées rapidement et efficacement, conduisant ainsi à une amélioration des résultats opérationnels.

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Analyse comparative et amélioration des performances :

En aidant à calculer les métriques permettant de comparer les données du client aux indicateurs clés de performance (KPI) de l'industrie, nous avons acquis une compréhension globale de la performance du terminal. Cela nous a permis d'identifier des axes d’amélioration et de mettre en œuvre des stratégies visant à accroître l'efficacité globale.