Un fabricant mondial spécialisé dans la mobilité a développé une vaste gamme de solutions de transport et de mobilité afin d’accompagner ses clients à travers le monde.
Alors que le monde se tourne vers les véhicules électriques à batterie (BEV), l'entreprise s'adapte aux nouvelles réalités économiques et aux nouvelles technologies telles que l'électrification, les plateformes intelligentes intégrées et les chaînes de batteries intégrées afin de répondre aux besoins mondiaux en matière de transport.
Pour atteindre ces objectifs, une nouvelle stratégie numérique s’imposait, et la communauté d’experts en données de l’entreprise s’est retrouvée à l’avant-garde d’une dynamique de changement à l’échelle de l’organisation.
« Une stratégie numérique nécessite une conception et une prise de décision de bout en bout pour s’engager dans la transformation », a déclaré un ingénieur en chef de l’entreprise. « La stratégie numérique offre une solution holistique couvrant tous les domaines d’activité et toutes les régions, et nécessite également une décision d’investissement du point de vue de la direction. »
Un élément clé de cette entreprise colossale consistait à s’attaquer à l’environnement de données de l’entreprise.
Défis : les systèmes hérités et les données cloisonnées font obstacle à la visibilité à l’échelle de l’entreprise
Volumes croissants de données cloisonnées
Avec environ 200 sites à travers le monde et plus de 3 000 fournisseurs, l’entreprise dispose de données en abondance, mais il est parfois difficile d’en tirer pleinement parti. Le partage des données entre les unités opérationnelles est difficile, et même lorsque celles-ci sont collectées, il est compliqué de les exploiter de manière globale. La taille et la maturité de l’organisation ont également entraîné la prolifération de plus de 1 000 systèmes qui créent, partagent et traitent des données.
La transition vers les véhicules définis par logiciel
L’entreprise évolue vers un nouveau modèle économique axé sur la valeur du produit, la valeur client et la valeur sociale. L’une des premières étapes de cette démarche consiste à s’orienter vers des véhicules définis par logiciel (SDV), c’est-à-dire des produits capables d’ajouter des fonctionnalités à l’avenir via des mises à jour logicielles.
Cette évolution, combinée aux volumes de données que ces véhicules collectent et transmettent, représente un défi en soi en matière de gestion des données.
Des données fragmentées entre les services
Mais avant tout, l’entreprise devait résoudre un problème systémique. Bien que ses services collectent de nombreuses données, celles-ci n’étaient pas interconnectées. Les données issues des équipes de développement, d’ingénierie, des achats et de la logistique étaient dispersées sur plus de 1 000 systèmes, ce qui n’est guère inhabituel pour une entreprise de longue date, mais constituait également un immense potentiel d’amélioration. Une partie de ce défi était également d’ordre organisationnel. Pendant de nombreuses années, les domaines et les régions avaient piloté le processus, ce qui avait conduit à une approche décentralisée des données.
Respecter les réglementations ESG et les objectifs de zéro émission nette
L’engagement de l’entreprise en faveur d’une production à zéro émission nette l’obligeait également à commencer à collecter de multiples données environnementales auprès de ses fournisseurs, ce qui aggravait encore ce défi. L’entreprise publie depuis longtemps un rapport environnemental, social et de gouvernance (ESG), mais les nouvelles réglementations exigeaient des données structurées de manière plus logique dans tous les domaines d’activité. Le défi résidait dans l’ampleur et la complexité de l’organisation, qui s’étend sur un réseau mondial de sites, des centaines d’entités affiliées et plus de 3 000 fournisseurs.
Promouvoir le développement durable dans la chaîne d’approvisionnement
Ce dernier point est également lié à la chaîne d’approvisionnement de l’entreprise. La volonté d’atteindre des objectifs de développement durable à long terme a été adoptée par les collaborateurs, qui font preuve d’un engagement fort en faveur de l’amélioration continue. Avec des dizaines de milliers de catégories de pièces et des importations et exportations continues de références à travers le monde, les collaborateurs ont constaté que l’amélioration des matériaux d’emballage, des méthodes, de la documentation et des dimensions des cartons pouvait réduire considérablement à la fois les coûts et l’impact environnemental.
L'opportunité : mettre en place une plateforme de données moderne
Confrontée à l’absence de données de référence structurées de manière cohérente, l’équipe a pris conscience qu’elle disposait d’une occasion en or de réduire les retards inhérents au traitement de grands volumes de données et de jeter les bases d’une plateforme de données moderne.
En résumé, l’entreprise était confrontée aux défis suivants :
- Les nouvelles initiatives imposaient des exigences accrues en matière de collecte et de traitement d’un volume croissant de données. L’engagement en faveur de processus neutres en carbone impliquait la création de nouvelles utilisations des données, mais les capacités nécessaires pour y parvenir efficacement faisaient défaut.
- La complexité de l’intégration des données faisait que, même si les équipes parvenaient à regrouper les données sur une seule plateforme, leur pleine valeur restait inexploitée.
- L’ampleur considérable des opérations impliquait que plus de 1 000 systèmes produisaient d’énormes volumes de données dont la valeur n’était pas pleinement exploitée.
- L’absence de données de référence structurées faisait que, même lorsque les données étaient collectées à partir de l’ensemble des systèmes de l’entreprise, leur traitement et l’extraction de leur valeur prenaient trop de temps.
Mise en place d’une base de données connectée
De la validation du concept à la mise en production du MDM en trois mois
L’entreprise a mis en œuvre la plateforme STEP de Stibo Systems pour la la gestion des données de référence (MDM) multidomaine, en commençant par une démonstration de valeur (POV) et une validation de concept (POC) avant d’adopter et de déployer la plateforme MDM.
« Nous avons examiné la sélection d'un système de gestion des données de référence et avons constaté que la plateforme MDM de Stibo Systems était la meilleure pour nous. Nous avons pris un POV et un POC en deux mois et mis en œuvre le système en trois mois. Nous voulons créer de la valeur ajoutée grâce à notre stratégie numérique en collaborant ouvertement avec nos parties prenantes. »
— Un leader senior en ingénierie au sein de l'entreprise
Une culture de collaboration et de connectivité
La voie à suivre exigeait une évolution à la fois technologique et culturelle au sein de l’organisation. « Après de nombreuses années, l’entreprise disposait de données réparties dans plus de 1 000 systèmes. L’entreprise a décidé de se tourner vers le MDM pour relier toutes ces données entre elles. Pour mener à bien cette mission grâce au MDM et tirer davantage de valeur de nos données, nous nous sommes tournés vers notre propre culture, en mettant en place une approche bidirectionnelle avec la communauté des données au sein de l’entreprise », a déclaré un responsable senior de l’ingénierie.
Alors que les constructeurs automobiles ont tendance à se concentrer sur le domaine des données produit lors d’une mise en œuvre de la gestion des données de référence (MDM), l’entreprise a su adopter une vision globale de son écosystème. Par exemple, bien que ses divisions de développement, d’ingénierie, d’achats et de logistique collectent et traitent toutes de grandes quantités d’informations, il était difficile de relier les différents ensembles de données entre eux. L’équipe chargée des données a commencé par le domaine des produits, puis a progressivement étendu ses efforts aux données de localisation, de fournisseurs et de clients.
L’équipe a adopté une approche bidirectionnelle pour résoudre le problème du cloisonnement des données entre plusieurs domaines et régions. D’une part, l’équipe d’ingénierie des données a harmonisé les données au sein de l’organisation et développé des systèmes permettant d’en tirer le meilleur parti. D’autre part, les utilisateurs et les créateurs de données, à l’autre extrémité du processus, se sont attachés à collecter et à consolider les ensembles de données, afin que le MDM puisse commencer à remplir sa mission : garantir que les informations, les données et les analyses recueillies par l’entreprise soient accessibles à l’ensemble de l’organisation.
Non seulement l’entreprise a éliminé ses silos de données, mais elle s’est également assurée que la transformation mise en œuvre, bien que guidée de manière descendante, s’appuyait fortement sur les retours d’expérience provenant du terrain.
Relever les défis liés à l’ESG et à la chaîne d’approvisionnement
L’organisation peut désormais commencer à mettre en place une plateforme de gestion des données solide pour elle-même, ses filiales et son écosystème de plus de 3 000 fournisseurs.
L’entreprise s’est également penchée sur ses pratiques d’emballage et d’expédition, un point identifié par les employés comme nécessitant une amélioration. Grâce à la gestion des données de référence (MDM), l’organisation peut désormais commencer à collecter les données nécessaires pour réduire de manière systématique les coûts de sa chaîne d’approvisionnement et son impact environnemental.
Unifier les données issues de plusieurs domaines
Les retours des employés sont essentiels à la réussite de la transformation, et l’approche bidirectionnelle a joué un rôle clé à cet égard. Elle s’est appuyée sur un comité chargé des données inter-domaines, composé de représentants de plusieurs équipes à travers l’entreprise. Cette approche s’étend également aux fournisseurs et autres parties prenantes externes.
Il en résulte un référentiel central qui rassemble les données fondamentales issues des systèmes métier clés, combinées aux données sur les produits et les marchés, et les met à la disposition de l’ensemble de l’organisation selon les besoins.
Les trois principaux avantages de la transformation
L’équipe a tiré trois avantages majeurs du projet de transformation, qui ont mis l’entreprise sur la voie du succès :
- Adoption de la gestion des données de référence (MDM) : afin d’harmoniser les données entre les unités opérationnelles et les domaines, l’équipe s’est attaquée aux silos de données et a défini de nouveaux cas d’utilisation des données. Cette approche optimise les résultats tout en minimisant les coûts associés.
- Une approche bidirectionnelle de la transformation : l’entreprise a compris que, même si la stratégie numérique était impulsée par la direction, elle ne pourrait aboutir sans la participation active de l’ensemble de l’entreprise.
- Centralisation pour plus d’évolutivité et de flexibilité : la mise en place d’un hub de données central permet aux différentes divisions d’accéder de manière plus démocratique aux données de l’entreprise afin de favoriser l’innovation.
Construire une base de données prête pour l’avenir
L’équipe chargée des données de l’entreprise a mis en place un écosystème de données connecté afin de soutenir sa vision ambitieuse pour l’avenir : une fabrication durable et des trajets plus sûrs. Elle y est parvenue grâce au soutien total et à l’implication de l’organisation et de son personnel, en veillant à ce que les retours d’expérience proviennent aussi bien de la hiérarchie que de la base afin de construire des systèmes apportant de la valeur à tous. La prochaine étape du processus, qui consistera à continuer de tirer parti de la valeur dégagée par la gestion des données de référence (MDM), consistera à soutenir la chaîne d’approvisionnement et d’autres tiers.
« Alors que notre entreprise continue d'évoluer, nous investissons dans la mobilité future et l'innovation numérique. Pour soutenir cette transformation, nous avons élaboré une stratégie numérique qui offre une solution holistique à travers les domaines d'activité et les régions, et permet de prendre des décisions d'investissement éclairées. »
— Un ingénieur en chef de l'entreprise
Le parcours de l’entreprise avec la gestion des données de référence (MDM) va bien au-delà d’une simple mise à niveau technologique. Il s’agit d’un investissement stratégique dans un avenir où les informations issues des données favorisent l’innovation, la collaboration et la croissance durable à l’échelle de l’ensemble de son écosystème.
