Optimiser la performance des actifs dans l’industrie des mines et métaux : Une priorité stratégique

Les KPI servent à mesurer la performance des actifs car ils fournissent des informations claires et quantifiables qui permettent de suivre notamment l'efficacité, la fiabilité et même la rentabilité des équipements.

Ainsi, la gouvernance des données liées aux KPI repose sur une validation rigoureuse des données à la source jusqu’à son utilisation dans la prise de décision finale. Pour assurer leur qualité et leur fiabilité, chaque étape doit être encadrée par des processus bien définis et des rôles clairs.

1.1. Transfert de données : de la source aux rapports de performance

Le transfert de données provient de différentes sources, qu’il s’agisse de capteurs (PLC), d’entrées manuelles des tests de qualité (LIMS), de systèmes de contrôle (SCADA), ou d’une plateforme de suivi des opérations (MES/WMS) ou même d’un système financier (ERP).

Ces données, souvent nombreuses et complexes, doivent être collectées, filtrées, et centralisées avant de pouvoir être utilisées. Par le fait même, il est recommandé de centraliser les données dans une infrastructure évolutive et modulaire, capable de traiter efficacement les données locales pour les opérations et celles d’entreprise pour des prises de décisions stratégiques.

Une centralisation offre une vue d’ensemble des données et indicateurs propres aux actifs et facilite leurs accès tout en éliminant les silos d’information. De plus, cela permet de renforcer la collaboration entre les équipes et de mettre en place des KPI d’analyses avancées pour supporter les décisions stratégiques.

1.2. Accès aux données : une structure à quatre niveaux

1. Niveau opérations (Caractérisation des données)
   Les données collectées doivent être correctement classées et organisées par les opérateurs. À ce niveau, il s’agit d’assurer une saisie claire et précise, notamment en vérifiant les formats et en ajoutant des métadonnées appropriées.
2. Niveau supervision (Validation des données)
   Les superviseurs jouent un rôle clé dans la validation des données. Ils s’assurent que les informations collectées sont conformes aux standards définis et qu’elles reflètent correctement les réalités opérationnelles. À ce stade, des outils de vérification automatique ou manuelle peuvent être utilisés pour détecter les anomalies ou incohérences. Cela assure l’exactitude des données qui seront utilisées dans les des analyses plus complexes.
3. Niveau amélioration continue (Valorisation de données)
   Une fois validées, les données deviennent des leviers pour l’amélioration continue. Par exemple, elles peuvent servir à identifier des tendances, optimiser les processus, ou encore justifier des investissements CAPEX pour l’achat de nouveaux équipements plus performant.
4. Niveau prise de décisions (Analyse et gouvernance de données)
   À ce niveau, les données sont transformées en rapports (KPI et Dashboard) clairs et exploitables pour l’équipe de gestion. Cette dernière utilise ces informations pour orienter les décisions stratégiques, établir des priorités, et mener l’organisation vers ses objectifs futurs. Une gouvernance efficace implique également de définir des mécanismes de retour d’information pour réajuster les stratégies au besoin.

L’objectif est de garantir que l’ensemble des données contribuent à l’amélioration du suivi des performances, à la réduction des pertes de l’efficacité, et à la prise de décisions éclairées.

Ne pas tenir compte de cette structure peut entraîner des conséquences telles que : données fragmentées, des décisions stratégiques biaisées et un risque accru de non-conformité réglementaire, compromettant ainsi la performance opérationnelle et la compétitivité de l’entreprise.

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