La transformation numérique stimule l'innovation dans l'industrie chimique

Fiche d'information

Innovation in the chemicals sector requires data, but also a platform to manage that data effectively; and current methods are falling short. Companies wouldn’t think twice about investing in hardware to support 20% efficiency gains, if it meant getting more products to their customers faster and with higher confidence in the quality. Yet, true digital transformation can easily yield 20 – 75% efficiencies depending on the process being performed.

Si la transformation numérique est une tendance croissante dans de nombreuses entreprises du secteur chimique, c'est la bonne approche qui permettra aux entreprises de passer au niveau supérieur de la numérisation et de l'innovation. Voyons pourquoi elle est importante et comment elle peut les rapprocher de leurs objectifs.

Réfléchissez au niveau auquel votre entreprise pourrait se transformer, à court et à long terme. Identifiez une plateforme capable de vous accompagner dans cette transformation dès aujourd'hui. Les dépenses mondiales de recherche et d'innovation (R&I) dans l'industrie chimique ont atteint $50,2 milliards en 2018, soit près du double de ce qu'elles étaient en 2008. L'innovation dans l'industrie n'assure pas seulement son avenir, mais ses produits et technologies permettent également l'innovation dans de nombreuses chaînes de valeur en aval. Compte tenu du rôle de l'innovation dans ce secteur en pleine croissance, investir dans la R&I et dans une plateforme de gestion des données numériques peut avoir d'énormes avantages, notamment la minimisation des coûts et la rationalisation des processus de développement de produits.

Un nouveau problème : il y a trop de données

L'un des obstacles à l'innovation est que les chercheurs sont confrontés à une trop grande quantité d'informations. Les investissements dans le matériel et la technologie pour automatiser les processus garantissent un flux constant de données provenant des équipements de laboratoire et des capteurs connectés. Mais que se passe-t-il ensuite ? Ces données peuvent-elles être utilisées ? Compte tenu de la quantité d'informations produites, il n'y a ni le temps ni la main-d'œuvre nécessaires pour les analyser toutes, et encore moins pour en tirer des enseignements pour le développement de nouveaux produits.

Le problème est encore aggravé par le fait que les informations arrivent dans les flux de travail sous différents formats. Une étude réalisée par Crowd Flower montre qu'un data scientist peut passer 80% de son temps à démêler l'information : la nettoyer, l'intégrer et la formater, juste pour qu'elle puisse être utilisée. Les entreprises se retrouvent donc avec plus de données que jamais, et aucun moyen de les trier.

Aujourd'hui, les entreprises du secteur chimique investissent dans la transformation numérique pour aider à organiser et à analyser la surcharge de données. Mais il reste encore du chemin à parcourir pour maximiser l'analyse et la mise en relation des données en vue d'une vision et d'une innovation révolutionnaires. Si les entreprises veulent tirer le maximum de valeur des données, elles doivent faire progresser leurs capacités de gestion des données pour soutenir l'analyse des produits à un stade précoce en cours de développement et les comparer aux produits créés précédemment. Imaginez que vous ayez développé un nouveau produit avec un ingrédient plus durable qui, au cours du processus de développement, a été identifié comme un substitut approprié à une alternative non durable. Imaginez maintenant que vous identifiez tous les produits de votre organisation qui utilisent l'ancien ingrédient, et l'opportunité que cela pourrait représenter pour votre entreprise d'améliorer la durabilité de l'ensemble de votre gamme de produits !

La première étape consiste à mettre en place une plateforme de gestion de la R&D pour stocker les informations dans leur contexte. La deuxième étape consiste à mettre en place une infrastructure capable de relier les informations, de briser les silos pour les rendre accessibles et de déplacer les données entre les applications tout en garantissant l'intégrité des données. Grâce à une base de données centralisée, les chercheurs peuvent accéder aux données à tout moment et en tout lieu, ce qui encourage une collaboration ouverte à l'échelle mondiale sur les projets. En plus de supprimer les silos et de faciliter les analyses interdépartementales, elle peut soutenir un réseau d'institutions et d'universités qui innovent dans le monde entier, améliorant ainsi la compréhension.

Par exemple, pour comprendre les performances d'un catalyseur inorganique, il faut connaître les données de composition ainsi que les procédés utilisés pour développer le catalyseur. Si ces deux
Lorsque des éléments d'information sont conservés dans différentes institutions, dans différents pays, il faut du temps et des efforts à un chercheur pour trouver la réponse. Mais avec une plateforme unique et intégrée, l'information peut être consultée et mise en contexte instantanément, ce qui permet de gagner du temps qui peut être consacré à l'analyse des données plutôt qu'à la recherche de l'information.

Les technologies obsolètes freinent l'innovation et accumulent les coûts

L'obtention d'un certificat de sécurité et de performance prend des années et engendre des coûts. Outre les longs délais de production, les fabricants doivent faire face aux risques inhérents à l'industrie. Les questions de responsabilité sont coûteuses et le risque d'échec du produit détourne de la voie de l'innovation. Pour se prémunir contre ce risque, les fabricants soumettent leurs produits à des tests approfondis, ce qui augmente les coûts de développement. En fait, la protection contre la responsabilité est l'un des coûts les plus importants dans la fabrication d'un nouveau produit.
Quelque chose d'aussi simple que des notes illisibles peut avoir un effet en cascade - si les notes ne peuvent pas être lues, cela peut entraîner des problèmes d'intégrité des données, ce qui, à son tour, peut entraîner des problèmes de responsabilité et de reprise du travail. Refaire des tests retarde le projet et l'utilisation de matériaux supplémentaires augmente le coût global.
En fait, on estime que les retouches représentent jusqu'à 40% du coût des projets. Le fait d'obtenir des résultats corrects dès la première fois est une autre motivation majeure pour les entreprises, car ces gains d'efficacité réduisent le coût par étude. La saisie numérique des données de R&D garantit qu'elles sont saisies du premier coup, qu'elles sont lisibles et vérifiées, qu'elles peuvent être recherchées, analysées et partagées en toute sécurité. Elles sont stockées dans un contexte riche, ce qui permet d'obtenir des informations dans le lac de données en aval et dans les applications Al.

La transformation numérique apporte une vision de l'entreprise

De nombreuses entreprises ont commencé à orienter leur organisation dans le sens de la transformation numérique, mais la répartition est encore inégale entre les différents secteurs de l'industrie. Dans un paysage politique et de consommation en évolution rapide, la pression pour innover plus vite ne cesse d'augmenter. Les entreprises qui utilisent des techniques "analogiques" dépassées de gestion des données de R&D sont vouées à l'échec. Celles qui gagneront tireront parti de l'efficacité d'une plateforme numérique.

Les entreprises qui ont déjà mis en œuvre une approche plus holistique de la gestion des données ont constaté des avantages tangibles - une accélération de la R&D d'au moins 20%. La refonte des initiatives numériques par la mise en œuvre d'une couche technologique unique et intégrée est un bon point de départ.
En saisissant des données structurées et consultables, vous en tirerez déjà des avantages. L'enregistrement des données en contexte et en fonction de la terminologie de l'entreprise signifie qu'il n'y a pas de place pour les erreurs de transcription, que les écarts sont signalés et que vous pouvez rechercher des informations en contexte. Dans un premier temps, vous pouvez vous attendre à économiser entre 2 et 4 heures par scientifique et par semaine.

Imaginez maintenant que vous passiez à une autre étape - la mise en œuvre de l'exécution des processus permet l'intégration des systèmes et l'élimination des erreurs, ce qui permet à votre organisation d'économiser en moyenne cinq-sept heures par scientifique et par semaine. Plus vous avancez dans votre parcours de transformation numérique, plus le retour sur investissement est important. Bientôt, vous serez prêt à passer à l'étape suivante, avec un lac de données, apprentissage automatique et Al. Mais nous aborderons ces sujets une autre fois.

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