EPM / Reprise de données historiques / IA
Contexte et objectifs
Groupe leader mondial dans la protection thermique des équipements industriels.
Déploiement d’un nouvel outil de pilotage de la performance (EPM) prévu pour octobre 2024.
Besoin de flexibilité et adaptabilité dans la conception et la construction des futures données de l’outil cible.
Nombre d’utilisateurs finaux : 300
Nombre de RU : 70 Reporting units réparties dans plus de 30 pays
Notre mission
Analyse des données existantes : nature, périmètre, qualité et volumétrie des données à migrer ; identification des différentes sources, dépendances…
Planification de la reprise : définition d’un calendrier de migration avec des jalons, en incluant des étapes de validation et de test.
Préparation de la donnée : nettoyage et transformation des données pour répondre aux exigences du nouveau système cible et les nouvelles règles métiers
Extraction et chargement des données représentant les 24 derniers mois (Bilan, P&L ainsi que le détail par usine et cost center)
Validation et tests : vérification de l’Intégrité des données, validation métier et tests de bout en bout sur des processus métier critiques
Support post migration
A chaque étape de notre intervention, l’intelligence artificielle (IA) a pu jouer un rôle crucial en rendant le processus plus efficace, précis et moins laborieux.
Résultats
L’IA peut accélérer et sécuriser le processus de migration des données en apportant une automatisation intelligente, une analyse avancée, et une capacité d’adaptation aux différentes évolutions dans la construction de l’outil cible et une surveillance en temps réel.
En intégrant des outils d’IA, nous pouvons réduire les risques, améliorer la qualité des données migrées, et assurer une transition plus fluide vers le nouveau système EPM.
Apport de l’IA dans les projets de reprise des données historiques
Automatisation de l’extraction des données :
Reconnaissance de modèles : identification et extraction automatique des données pertinentes à partir de diverses sources, même si elles sont non structurées.
Nettoyage et transformation des données :
Détection des anomalies : identification et correction des erreurs ou incohérences dans les données, améliorant ainsi la qualité des données transférées.
Normalisation des données : Conversion automatique des données dans un format standardisé adapté au nouveau système.
Migration des données :
Planification intelligente : optimisation du plan de migration en identifiant les meilleures stratégies et séquences pour transférer les données.
Automatisation du transfert : Réduction des interventions manuelles grâce à des algorithmes d’IA qui gèrent le transfert des données.
Validation et vérification :
Contrôle de qualité : vérification que les données transférées sont complètes et exactes.
Tests automatisés : Exécution de tests pour s’assurer que les données fonctionnent correctement dans le nouveau système.
Analyse prédictive :
Prévision des problèmes : anticipation des problèmes potentiels pendant la migration et proposer des solutions proactives.
Résultats
Gain de temps : Réduction significative du temps nécessaire pour extraire, nettoyer et transférer les données.
Précision accrue : Moins d’erreurs humaines grâce à l’automatisation et à la vérification continue.
Efficacité : Processus plus fluide et moins de perturbations pour les opérations quotidiennes.
Adaptabilité : Capacité à gérer des volumes de données importants et diversifiés.
