Prenons deux cas concrets :

Une société de service dispose de dizaines de photocopieurs répartis dans leurs bâtiments.

Il serait très possible d’obtenir en temps réel les consommations de chaque machine et de pouvoir réajuster les contrats comme c’est le cas pour la flotte automobile – ou de pouvoir relocaliser annuellement les photocopieurs pour éviter des pénalités de fins de contrats en cas de sous/sur-consommation.

Dans le domaine des consommables industriels, les objets connectés peuvent remonter en temps réel des données de consommation et de production et les relier entre elles pour faire du prédictif.

L’usage de l’outillage, ou des équipements de protections individuelles, pourrait s’adapter à la production en temps réel.

Le but est pour l’acheteur d’avoir une visibilité suffisante des besoins pour adapter sa stratégie en conséquence.

Cependant, deux challenges majeurs subsistent :

Les objets connectés travaillent de manière indépendante.

Il n’existe pas encore de plateforme universelle qui faciliterait le dialogue entre tous les objets connectés d’une entreprise au sein d’un même système d’information.

Il n’existe pas non plus d’utilisation unique des objets connectés comme expliqué sur le site Recode.

Comment les adapter à des usages et à des priorités ?

Aujourd’hui, la gestion de la flotte automobile est en avance sur le sujet : les véhicules sont de plus en plus connectés, ce qui permet aux entreprises d’avoir une vue en temps réel sur la consommation de carburant, les usages de conduite de chaque conducteur et, par conséquent, de pouvoir définir une politique de formation pour ses conducteurs.

Pour l’heure, les besoins en hardware et software pour traiter le Big Data sont encore très spécifiques.

Demain, imaginez le champ du possible pour les entreprises industrielles fournissant des équipements (petits ou gros) : telle que l’électricité, les équipements de protection individuelle, les fournitures de bureau ou l’alimentation.

BME est en train de modeler l’architecture de sa solution Sourcing Force pour l’adapter à la Big Data Achat.

L’idée : qu’à terme, via des API, il soit possible de recevoir des données très importantes, de les structurer et de les exploiter sans consommation excessive de serveurs pour définir des stratégies eAchats performantes. Le futur est déjà demain !

En savoir plus :

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