Data mining et Process mining dans l’Industrie 4.0

Avec la nouvelle révolution industrielle et l’émergence de solutions de stockage massif, les entreprises sont en mesure de gérer de plus en plus de données. Le data mining est un outil d’aide à la décision qui permet d’exploiter ces données.

À la frontière entre l’IA et l’informatique, le data mining est un outil d’analyse capable d’extraire des informations significatives à partir de bases de données. Autrement dit, il peut transformer les données qu’il exploite en informations utiles.

Pour ce faire, il s’appuie sur des algorithmes complexes qui segmentent les données, qu’elles soient opérationnelles ou non, et établissent des corrélations entre elles afin de dégager des tendances et des schémas.

Data mining : dans quel but ?

L’ensemble des informations collectées, centralisées grâce au processus de data warehousing, servira ensuite à améliorer la performance de l’entreprise, par exemple en anticipant les tendances futures.

Selon l’objectif des analyses souhaitées par l’entreprise, il existe différents types de data mining, notamment :

• L’association, qui permet de rechercher des corrélations entre les données de deux événements liés ;

• L’analyse de séquences, qui recherche des liens entre deux événements successifs ;

• La classification, qui recherche des corrélations entre des événements distincts ;

• Le clustering ou la prédiction.

Les étapes du process mining

Le process mining se déroule en plusieurs étapes :

• La découverte, au cours de laquelle le processus réel est visualisé à partir des données.

• La conformité, au cours de laquelle le processus réel est comparé au modèle théorique.

• L’amélioration, au cours de laquelle les données sont transformées en données exploitables afin d’en déduire des axes d’amélioration.

• La simulation, où le Process Mining simule de nouveaux processus afin de les projeter dans des scénarios futurs pour en analyser l’efficacité.

Pour améliorer la productivité d’une entreprise, le Process Mining peut, par exemple, exploiter les données pour détecter les goulots d’étranglement, les aberrations ou les redondances sur une ligne de production. Une fois identifiés, ces éléments peuvent être corrigés, par exemple en supprimant les goulots d’étranglement grâce à l’automatisation de certains processus.

Couplé à d’autres innovations technologiques ou à des outils de Lean Management, tels que la cartographie de la chaîne de valeur (VSM), le Process Mining peut améliorer considérablement la productivité d’une entreprise et constitue un outil de choix pour les entreprises traitant de vastes volumes de données.