Analyse du Big Data dans le secteur manufacturier Taille du Marché

Analyse du Big Data dans lanalyse du marché manufacturier

La taille du marché de lanalyse des mégadonnées dans le secteur manufacturier est estimée à 8,93 milliards de dollars en 2024 et devrait atteindre 23,72 milliards de dollars dici 2029, avec une croissance de 21,60 % au cours de la période de prévision (2024-2029)

Lindustrie manufacturière adopte de plus en plus les technologies dintelligence artificielle (IA) pour gérer efficacement des flux de travail complexes. Alors que le marché mondial de l'IoT et de la fabrication devrait atteindre 1 500 milliards de dollars d'ici 2030, une prise de décision éclairée est essentielle pour les fabricants, car elle a un impact sur l'ensemble du cycle de vie des produits et sur les délais de livraison, et évite les pannes imprévues, les défauts ou les problèmes de sécurité. Les solutions d'IA telles que le traitement intelligent des documents (IDP) aident les fabricants à minimiser le temps passé à traiter les documents en transformant les informations non structurées et semi-structurées en données utilisables en temps réel

• Selon un rapport de McKinsey, les entreprises basées sur les données ont 23 fois plus de chances d'attirer des clients et 19 fois plus de chances d'être rentables. Les entreprises manufacturières peuvent tirer parti de lanalyse des données en collectant et en visualisant les données de divers domaines de leurs opérations en temps réel. Schneider Electric, par exemple, est passé à Oracle Analytics Cloud, qui lui a permis de collecter 90 % de ses données de ventes, de les analyser et de les traiter automatiquement. Grâce à cette technologie, les erreurs de collecte de données ont été réduites, la consolidation manuelle des données a été éliminée et la rapidité et la précision ont été améliorées.
• Pour surmonter les obstacles à la gestion de la main-dœuvre, les organisations manufacturières doivent prévoir les défis en matière de personnel, de planification, de formation et de productivité. Les entreprises de Big Data fournissent des solutions d'analyse prédictive qui aident les organisations manufacturières à planifier la maintenance et les réparations, à réduire les temps d'arrêt et à augmenter la productivité. BMW, par exemple, utilise une solution d'analyse de données pour surveiller la qualité de ses produits lors de la production de voitures. Les capteurs installés dans l'unité de fabrication de BMW fournissent des données qui peuvent aider à identifier les problèmes de qualité avant qu'ils ne deviennent un problème majeur.
• La pandémie de COVID-19 a perturbé lindustrie manufacturière, rendant difficile le suivi de la chaîne dapprovisionnement et des stocks. Ces obstacles dans le secteur de la production ont obligé les organisations à collaborer avec des fournisseurs d'analyse de données volumineuses pour des technologies telles que la RFID et la lecture de codes-barres, qui permettent de suivre les marchandises lors de leur expédition et de leur emplacement dans les entrepôts en étant assis dans les locaux du fabricant.
• Le principal obstacle à ladoption de lanalyse du Big Data dans lindustrie manufacturière est la disponibilité dune grande quantité de données nécessitant des processus de filtrage de qualité. Les données des différents départements doivent s'intégrer et fonctionner comme une seule entité pour identifier et résoudre les problèmes immédiatement. En adoptant les technologies dIA et lanalyse des données, lindustrie manufacturière peut optimiser ses opérations, augmenter sa productivité et rester compétitive à léchelle mondiale.