Pourquoi les fabricants continuent-ils d'utiliser Excel ?

Le secteur manufacturier génère plus de données que tout autre secteur.

Grâce à la baisse des coûts des capteurs industriels, du cloud et d'autres technologies axées sur la connectivité, les fabricants ont plus que jamais la possibilité de transformer leurs données opérationnelles en avantage concurrentiel. Mais dans de nombreux ateliers, la réalité est loin d'être à la hauteur de ce potentiel.

De nombreuses entreprises continuent d'enregistrer leurs données sur des tableaux blancs et des blocs-notes. Elles traitent toujours leurs données dans Microsoft .

Nous avons déjà évoqué les obstacles historiques et propres à certains secteurs qui freinent l'adoption des technologies. Mais la question demeure : pourquoi les entreprises continuent-elles d'utiliser Excel ?

Nous allons vous montrer ici qu'il existe une meilleure solution.

De nombreuses entreprises continuent d'utiliser Excel, car c'est en quelque sorte le langage universel de l'analyse de données.

Excel est déjà installé sur la grande majorité des ordinateurs d'entreprise. Son interface basée sur des cellules est facile à prendre en main, simple d'utilisation et permet de mettre facilement en évidence les tendances dans les données. Des simples opérations arithmétiques aux formules ou macros plus sophistiquées, Excel offre une multitude de possibilités. En tant qu'interface, Excel est intuitif et facile à comprendre.

Il serait malhonnête de critiquer Excel. Ce n'est pas sans raison qu'il est utilisé dans tous les secteurs d'activité à travers le monde.

Mais lorsqu'il s'agit de traiter des données opérationnelles, Excel est loin d'être la solution idéale.

D'une part, Excel ne permet pas d'obtenir des informations en temps réel.

Réfléchissez à la manière dont les informations relatives à une opération sont importées dans Excel.

Tout d'abord, un ingénieur doit enregistrer les données. Souvent, cela se fait à l'aide d'une combinaison de méthodes manuelles. Tout aussi souvent, on commence par utiliser des blocs-notes ou des tableaux blancs. L'ingénieur se rend sur le terrain ou s'installe à la postation qui l'intéresse pour noter les données à la main.

Il faut ensuite saisir ces informations dans Excel. Si tout est bien organisé, vous pouvez importer un fichier .CSV, effectuer un petit nettoyage des données, et le tour est joué. Mais le plus souvent, cela implique une saisie manuelle des données. Saisir des données à la main est loin d’être la meilleure façon d’utiliser un temps précieux, et cela augmente le risque d’erreurs.

Une fois les données saisies, vous pourriez être en mesure de tirer des conclusions. Peut-être.

Il est toutefois probable que les opérations soient trop hétérogènes et les données trop incomplètes pour permettre de dégager des conclusions qui mettent en lumière les causes profondes et la réalité des performances. Comment tenir compte des processus qui nécessitent une personnalisation ? Ou des produits et processus qui se déclinent en plusieurs variantes ?

Si vous cherchez à comparer les performances de différents services ou machines, vous devrez probablement rassembler des informations provenant de différentes sources isolées, ce qui allongera le délai avant que vous ne puissiez obtenir les informations qui vous intéressent.

En fin de compte, la collecte de données doit être rapide, infaillible et suffisamment flexible pour s'adapter à la variabilité des processus de fabrication.

Avec les bons outils, les fabricants peuvent exploiter la chaîne de données pour transformer l'exécution des processus en informations utiles.

Tulip aux organisations des données en temps réel, directement à la source.

Grâce à la plateforme d'opérations de première ligne Tulip, vous pouvez transformer les processus courants en données. À mesure que les opérateurs avancent dans les processus, la plateforme recueille automatiquement des informations sur les performances. Grâce à l'edge computing et Suivi machine, les données générées par les machines sont naturellement et automatiquement converties en informations exploitables.

Et comme la plateforme recueille automatiquement des données de performance, elle est suffisamment flexible pour s'adapter aux variations et aux personnalisations.

Ainsi, au lieu de collecter et de saisir des données, les ingénieurs peuvent consacrer leur temps à apporter des améliorations qui apportent une réelle valeur ajoutée.

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