Le rôle de la gestion prédictive dans l'IoT et Industrie 4.0

Qu'est-ce que la gestion prédictive ?

Rester compétitif sur les marchés de demain exige une perspective et une capacité de gestion différentes. Cela doit aller au-delà des pratiques traditionnelles de gestion des performances, basées sur la prise de décisions en utilisant des données de performances opérationnelles historiques parallèlement aux méthodes reposant sur des tableurs et aux méthodes classiques d'amélioration continue.

La nouvelle ère des technologies IoT et Industrie 4.0 peut fournir une disponibilité accrue des données et des informations analytiques, mais la réalisation du plein potentiel de ces technologies nécessite un style de gestion différent. Une nouvelle génération de managers est nécessaire, capable d'utiliser des données prédictives pour anticiper les problèmes et les opportunités commerciales de demain afin de prendre des décisions plus précoces et plus intelligentes.

Caractéristiques des managers prédictifs de demain

Les gestionnaires prédictifs sont à l'aise pour interagir régulièrement avec les tableaux de bord BI prédictifs, exécutant rapidement de nombreux scénarios pour déterminer la meilleure décision disponible. Ils sont à l'aise de le faire car ils ont déjà établi une « confiance dans le modèle », confiants dans les modèles de données sous-jacents qui prennent en charge une telle intelligence prédictive. Ces gestionnaires doivent fonctionner en collaboration au sein d'une équipe qui comprend collectivement la nécessité et la valeur de prendre des décisions précoces à l'aide d'outils d'analyse prédictive. La compétence et la confiance dans de telles techniques d'analyse sont importantes car la prise de décision précoce implique un élément de risque. Bien que la meilleure réponse disponible ne soit pas toujours correcte à 100% en réalité, c'est souvent mieux que de parier sur le résultat. Les gestionnaires prédictifs de demain ne peuvent s'épanouir que s'ils sont soutenus par une équipe qui reconnaît que prendre des décisions de compromis précoces, qui sont fondées sur des données et des preuves, est préférable à des décisions tardives ou provisoires, basées sur des données médiocres et une réaction instinctive. Les équipes de gestion prédictive opèrent à une fréquence de décision plus élevée que les équipes de gestion traditionnelles afin de garantir une optimisation dynamique des décisions. Ce niveau d'agilité de décision devient vital à mesure que l'on opère sur des marchés de plus en plus volatils.

Le comportement collaboratif est crucial

L'utilisation d'outils et de technologies de gestion prédictive pour créer une perspective à plus long terme offre un espace de réflexion précieux pour permettre une perspective de gestion plus stratégique. Cela encourage à son tour un comportement de gestion collaboratif de haut niveau à la fois en interne au sein de l'entreprise et avec les clients clés. Une équipe de gestion prédictive sait que ce dernier est vital puisque cette collaboration fournira une validation continue des demandes et des besoins prévus. Appelez cela un contrôle à intervalle court. Une analogie technique pour cette différence de perspective de gestion est la différence observée entre deux entreprises qui gèrent très différemment leurs fonctions de maintenance de l'usine, l'une avec une approche réactive de lutte contre les incendies et l'autre utilisant de manière proactive une approche de maintenance prédictive. Une situation génère un état de stress permanent (bien que cela puisse parfois sembler héroïque), tandis que l'autre conduit à un état de gestion plus contrôlé et innovant.

Au-delà de l'amélioration continue

Au cours des dernières décennies, il y a eu de nombreuses "marques" d'initiatives d'amélioration continue (CI) : JIT, TQM, Lean, 6-Sigma et TPM. J'ai été impliqué dans la mise en œuvre réussie de ces programmes de changement dans plusieurs industries et je reconnais pleinement leur valeur lorsqu'ils sont mis en œuvre par une équipe compétente de gestion du changement et de leadership. Ces programmes intègrent la mobilisation d'une large partie des effectifs dans une activité d'amélioration de la performance opérationnelle. Cela implique généralement une approche structurée de la formation, de la saisie de données de base, de l'analyse, de la planification de l'amélioration, de la mise en œuvre et du suivi des résultats. Des programmes bien gérés (habituellement rencontrés dans des entreprises bien gérées !) ont progressivement incorporé ces pratiques dans les habitudes de travail, en les intégrant dans une culture d'équipe performante.

Bon nombre de ces programmes et philosophies de gestion sont nés au sein de grandes entreprises automobiles et manufacturières, formant la base d'approches de gestion des meilleures pratiques qui ont créé une dynamique et ont ensuite été transmises à d'autres entreprises et secteurs. La mise en œuvre de ces méthodologies a traditionnellement commencé avec un objectif d'amélioration des performances dans les murs de l'usine, progressant vers l'exploration des opportunités de la chaîne d'approvisionnement quelque temps plus tard. L'impact sur les performances de ces activités ne peut être maximisé que si le processus de bout en bout est pris en compte à tout moment. En réalité, de nombreuses entreprises ont vu les impacts réels de ces initiatives sur leurs performances limités parce qu'elles ont été mises en œuvre soit à un niveau fonctionnel en silo, soit à un niveau technique/opérationnel bas au sein de l'entreprise, soit sans se concentrer suffisamment sur les résultats réels pour les clients externes.

Amélioration prédictive au sein de l'entreprise numérique

Dans un article de Cathy Johnson, vice-présidente d'Hitachi Consulting à l'époque (aujourd'hui vice-présidente exécutive d'Advisian), elle déclare que la voie à suivre par les entreprises consiste à commencer le voyage d'une culture d'amélioration continue à une culture d'amélioration prédictive. Elle déclare qu'à l'avenir, la seule façon pour les entreprises d'atteindre des objectifs en évolution rapide et de s'adapter aux demandes en constante évolution des clients est d'aller au-delà des cycles de gestion habituels et des méthodologies d'amélioration continue.

De nombreuses entreprises envisagent actuellement de mettre en œuvre la transformation numérique comme solution pour lutter contre de nouveaux concurrents plus agiles, mais un tel changement majeur doit être construit sur des bases de gestion solides. La base d'une agilité accrue doit être une approche plus dynamique de la gestion des opérations, couvrant la chaîne de la demande de bout en bout, avec des technologies numériques IoT permettant ce style de travail agile. Progresser vers une perspective tournée vers l'extérieur est important dans le contexte du numérique, car tout l'intérêt de l'IoT et des technologies de l'industrie intelligente 4.0 est de fournir une réponse client plus agile et d'offrir une expérience client plus fluide sur l'ensemble de la chaîne de valeur. L'application la plus sensée de la technologie IoT et de l'Industrie 4.0 cherchera à mettre en œuvre les technologies numériques qui ont été planifiées pour atteindre progressivement ces objectifs de manière alignée et équilibrée tout au long de la chaîne de valeur. Une telle chaîne est évidemment aussi agile que son maillon le plus lourd.

La technologie ne suffit pas

L'innovation et la culture sont des facteurs de gestion importants. Une gamme croissante de technologies numériques est devenue disponible pour aider à fournir de nouveaux niveaux d'information de gestion prédictive, mais de nombreux fournisseurs les présentent comme des solutions à part entière, plutôt que comme un composant d'un écosystème de solutions numériques plus large. Beaucoup sont complexes et nécessitent des compétences spécialisées en science des données, en modélisation et en analyse qui ne sont pas facilement disponibles pour de nombreuses entreprises aujourd'hui. Encore une fois, ce n'est pas la technologie qui est mise en œuvre, mais la façon dont elle est mise en œuvre qui est susceptible d'être un différenciateur clé du succès. La mise en œuvre de technologies numériques innovantes telles que l'analyse prédictive est une tâche de gestion du changement de haut niveau, nécessitant le bon mélange d'éducation, formation, acquisition de compétences, communications, gestion et patience pour réussir. Comme cela a toujours été le cas, peu importe ce que les fournisseurs vous disent, une approche de déversoir technologique ne fonctionnera pas.

La collaboration aide à créer une perspective tournée vers l'avenir

Les entreprises évolueront progressivement pour devenir plus collaboratives à mesure qu'elles prendront conscience de la valeur d'un tel comportement et qu'elles auront accès à des données prévisionnelles plus précises et à des informations sur les besoins et aspirations futurs de leurs clients. Cette connaissance prédictive des clients est la pépite en termes de gestion de la relation clients, plus précieuse que tout ce qu'une société d'études de marché tierce pourrait jamais fournir. Au fil du temps, cette gestion peut développer la confiance mutuelle nécessaire pour impliquer davantage son niveau d'ouverture qui exige une forte confiance en la livraison des clients, basée sur une expérience antérieure et une solide gestion des opérations.

C'est une direction que certaines entreprises prennent car elles doivent s'orienter vers l'établissement de modèles de servicisation qui visent à garantir des relations à plus long terme, basées sur les résultats. Certaines entreprises trouvent que les niveaux d'engagement requis (des deux côtés) sont difficiles à atteindre, mais il y a aussi de nombreux avantages car cet engagement à double sens peut naturellement créer un état d'esprit plus innovant et une barrière pour les concurrents.

Le personnel et les compétences sont essentiels

Les gens sont un élément clé de toute culture collaborative et cette nouvelle ère numérique apporte d'énormes défis en matière de changement et de gestion des compétences dans toutes les fonctions de l'entreprise. La collaboration verticale à travers les couches de l'entreprise nécessite une équipe de direction collaborative et une main-d'œuvre connectée. Au sein d'une équipe de gestion prédictive efficace, chaque membre doit être conscient de l'intelligence prédictive pertinente et de la performance des processus métier de bout en bout pour participer pleinement aux décisions prédictives, souvent centrées sur l'exécution d'évaluations de scénarios comparatifs visant à répondre à des questions clés.

Passer à une culture de gestion prédictive est un programme sérieux de gestion du changement à long terme et des défis humains majeurs existent. Identifier et sécuriser de nouvelles compétences en science des données, en modélisation de données et en analyse prédictive n'est pas facile car cela implique de se déplacer dans un territoire inconnu d'acquisition et de développement de compétences. L'intégration d'un langage et d'un style inconnus qui sont introduits dans l'entreprise avec l'arrivée de nouveaux spécialistes de la science des données et de l'analyse présente un défi culturel majeur pour les organisations et le personnel déjà en place, aussi bien intentionnés soient-ils. La plupart des entreprises n'ont pas l'environnement de travail ou la culture de gestion d'une start-up de la Silicon Valley et cela doit être pris en compte dès le départ pour éviter le rejet mutuel et le roulement coûteux des employés. J'ai personnellement été impliqué dans des rôles de gestion, de conseil et de gestion informatique, où j'ai pu constater à quel point le langage, les processus de pensée, les styles et les priorités peuvent être différents entre, disons, un directeur de fabrication, un analyste de données, un consultant et un développeur de logiciels. La gestion réussie et durable des compétences et des types de personnalité impliqués est souvent plus importante que de connecter la technologie intelligente habilitante.

La génération émergente de Managers Prédictifs doit être capable de cette synthèse pour créer une équipe efficace capable de transformer les données en prospective-action ; une équipe capable de porter un jugement rapide et équilibré, sans l'avantage protecteur du recul. Ce n'est pas facile, mais cela peut apporter de riches récompenses aux entreprises qui ont la vision, l'engagement, les capacités techniques et les compétences nécessaires pour diriger le changement vers la réussite.