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Wiki Blu.e : le Knowledge Management, ou comment valoriser les données de votre entreprise

Mix des produits fabriqués, paramètres de température, de pression et de débit des machines, informations de maintenance, prix des matières premières, plannings… : les quantités de data dans l’industrie sont énormes et contribuent à la création d’un corpus de connaissances croissant et sans limite. Le Knowledge Management propose d’organiser cette profusion. Son objectif ? Combiner les savoirs et les savoir-faire dans les processus de travail pour créer de la valeur.

 

1. Définition

2. Problématiques

3. Résolution grâce aux outils numériques

 

 

1. Définition

L’expert Jean-Louis Ermine de l’Université de Technologie de Troyes présente la gestion des connaissances, comme « un phénomène global à l’entreprise. Elle fait intervenir tous les processus qui permettent de capitaliser, partager, faire évoluer le patrimoine des connaissances de l’organisation, maintenant une richesse critique de l’entreprise. L’objectif stratégique de la gestion des connaissances est de comprendre, soutenir, optimiser et accélérer ces processus, en synergie et de manière cohérente ». Concrètement, le Knowledge Management est l’ensemble des méthodes, techniques et outils logiciels destinés à identifier, analyser, interpréter, rapprocher, réunir, capitaliser, échanger et partager les connaissances dans une entreprise.

Derrière le Knowledge Management, le challenge n’est donc pas uniquement l’acquisition des connaissances mais bien leur maîtrise qui constitue le véritable enjeu.

 

2. Problématiques

Les connaissances sont de deux natures : les connaissances contenues dans les bases de données et dans tout autre document électronique ou papier de l’entreprise, et les connaissances issues des pratiques, de l’expérience et des savoir-faire des salariés.

Trop souvent, ce capital de connaissances immatériel est peu ou mal partagé au sein de l’entreprise. Or, de ces compétences métiers dépend précisément sa performance globale. L’historisation et l’analyse des dysfonctionnements ou pannes résolus par le passé, comme la formalisation des connaissances et de l’expertise des collaborateurs, permettent de trouver rapidement des solutions aux problèmes techniques ou organisationnels.

Autre problématique : l’entreprise compte de nombreux systèmes d’informations et interfaces où se nichent les données (SCADA et GTC pour la production, Excel pour l’énergie, GMAO pour la maintenance…), avec des unités disparates (poids, temps, température, pression, vapeur…). Dans ces conditions, comment les organiser et les aligner pour les exploiter ?

 

3. Résolution grâce aux outils numériques

Avec l’émergence et la puissance de l’intelligence artificielle ou du Big Data, le Knowledge Management prend tout son sens et toute sa valeur. Les outils numériques permettent non seulement de recueillir les données de l’usine, mais aussi de les structurer, de les analyser pour mieux les maîtriser et en tirer de la valeur. L’outil est capable de produire des indices de performance, d’identifier et répliquer les bons réglages et les bonnes pratiques, de standardiser les protocoles … tout en facilitant la conduite du changement, dans un mode collaboratif de partage des connaissances.

Les outils numériques permettent par ailleurs l’organisation des données dans un objectif spécifique, celui de la performance énergétique par exemple. Ils vont les traiter (agrégation, calculs, renommage…) pour apporter à ces data tout leur sens opérationnel, et en faire de véritables connaissances, qu’il sera possible de partager.

C’est à cette condition que les connaissances, aussi bien liées aux process et à l’humain, passent de l’individuel au collectif, qu’elles peuvent être diffusées à l’échelle de tous les collaborateurs et qu’elles s’inscrivent dans une dimension d’amélioration continue au service de l’entreprise.