Valorisation des données

Fort de notre expertise dans la digitalisation des activités d’ingénierie des grands projets industriels, nous accompagnons nos clients pour leur permettre de passer d’une démarche centrée sur les documents à une démarche centrée sur les données en tenant compte de la dimension métier.

Contexte et enjeux

La digitalisation de l’ingénierie : vers une convergence entre les processus métiers et les modèles de données

Dans l’industrie, la bonne compréhension et l’utilisation des données sont de formidables leviers de performance et d’innovation. Elle permet de décloisonner les données organisationnelles, d’améliorer la traçabilité et la gouvernance des données, de favoriser la collaboration, d’augmenter la performance des projets. Ce qui conduit à l’amélioration de la qualité du delivery, la réduction et l’optimisation des temps d’exécution, l’anticipation des pannes et la réduction des temps d’arrêt.

Conscients de ces enjeux, nous accompagnons nos clients dans cette digitalisation en couplant ingénierie, gestion des données et intelligence artificielle. Notre facteur différenciant réside dans la corrélation entre notre connaissance historique des différents secteurs adressés et la maîtrise des technologies digitales.

notre approche

Structurer, centraliser, valoriser et maîtriser les données

Notre approche, alliant ingénierie et puissance des données, s’appuie sur des solutions en ingénierie digitale et en data science industrielle afin de servir les enjeux de performance opérationnelle : gagner en productivité, exploiter le potentiel des données, optimiser la production, résoudre les problèmes de traçabilité et d’intégrité des données, améliorer la qualité, réduire les temps d’exécution, permettre la modélisation de la connaissance empirique.

Notre approche s’étend sur toute la chaîne de valeur de la donnée pour une gestion unifiée, optimisée et maîtrisée des actifs. Elle couvre les activités suivantes :

  • Acquisition et structuration des données
  • Modélisation, simulation et optimisation des données
  • Visualisation des données
  • Maintien des données en condition opérationnelle

Dans le cadre des projets que nous menons, nous utilisons différentes technologies de bases de données structurées ou non structurées ainsi que des API de connexion aux bases de données. Ces bases de données qui interagissent de manière automatique peuvent être injectées dans des outils de visualisation. Des technologies cloud fournissent des moyens de stockage et manipulation de données supplémentaires.

NOS EXPERTISES

Digitalisation des processus

Gestion et valorisation des données industrielles :

Nous accompagnons nos clients dans l’acquisition et la structuration de leurs données afin de pouvoir les exploiter au mieux. Notre approche permet, au-delà, de la formalisation d’un corpus de connaissances, d’améliorer la traçabilité des données en passant d’une approche centrée sur les documents à une approche centrée sur les données.

Nous avons également développé des outils permettant de répondre au besoin opérationnel de nos clients en matière d’extraction des connaissances :

  • DeepFinder : rechercher et récupérer des informations à partir de tous types de documents structurés ou non.

Découvrez notre solution DeepFinder

  • DeepREXT : Extraire, classifier et rationaliser automatiquement les exigences issues d’une base documentaire.

Découvrez notre solution DeepREXT

  • Emoby : réaliser, via l’intelligence artificielle, des cartographies de compétences destinées au sourcing (RH).

Découvrez notre solution Emoby

Science des données industrielles : 

Pour améliorer l’efficacité des projets complexes, nous tirons parti du digital et nous nous appuyons sur un écosystème outillé pour mettre en place une méthodologie permettant de structurer les données d’ingénierie par le biais de la modélisation. Basée sur les modèles et la visualisation des interactions, cette approche permet une meilleure compréhension et adhésion des parties prenantes​. Ces modèles de systèmes réels permettent, grâce à la simulation, de créer des scénarios multiples pour comprendre la dynamique de fonctionnement de ce système et ainsi éclairer la prise de décision.

  • BIM : partager des informations structurées tout au long du cycle de vie d’une installation au travers d’un référentiel digitalisé et collaboratif

Consultez la fiche offre BIM

  • Optimizio : optimiser et fiabiliser les plannings complexes pour une gestion efficace des ressources et contraintes et, accompagner la prise de décision.

Découvrez la solution Optimizio

visualisation données

Mesure de la performance (metrics, KPI, BI) 

Nous accompagnons nos clients à l’utilisation et la mise en place d‘outils de Business Intelligence permettant le pilotage de l’information en temps réel, que ce soit pour la gestion de projet, le suivi des ressources, l’avancement des sujets techniques : indicateurs de performances (KPIs), tableaux de bords (dashboards) ou encore revues de projets.

MCO

Maintien en Condition Opérationnelle de la donnée

Face au volume croissant de données, leur hétérogénéité augmente ce qui se traduit par un patrimoine digital fragmenté et par une forte complexité de gestion. La multiplication d’outils métiers, la spécificité des systèmes d’information et la coexistence de différentes couches de données engendrent des écarts de maturité digitale, des dynamiques de projets différentes et un patrimoine digital fragmenté. Il devient, ainsi, complexe de vérifier que les données sont toujours « exploitables » et « opérables » de manière efficace et ceci quelle que soit la phase du cycle de vie du projet.

Assystem a développé une offre de service permettant de maintenir en condition opérationnelle le patrimoine industriel de données en utilisant une méthodologie qui vise à identifier les différentes sources de données et les plateformes impliquées dans le périmètre d’un projet.

Bénéfices clients

Accélérer l’exécution de projets d’ingénierie des infrastructures dans les meilleures conditions possibles
Développer des solutions sur-mesure, prenant en compte toutes les spécificités réglementaires, afin d’obtenir des retours sur investissement
Simuler, avant leur mise en œuvre, des scénarios de déroulement de projets très complexes
Fédérer les données pour réduire le risque de data lake volumineux et inutilisables
Assurer une meilleure gouvernance de la donnée grâce à des données de qualité et des processus optimisés
La transition numérique est caractérisée par l’abondance et la diversité des données. S’il est nécessaire de pouvoir structurer et interpréter ses données pour les mettre au service de la performance industrielle, il faut aussi avoir la capacité d’être à l’écoute du métier, de comprendre les enjeux stratégiques et techniques pour pouvoir proposer des solutions digitales impactantes à haute valeur ajoutée. 
Francesco VITILLO Head Of Data Science

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