Systèmes de gestion des connaissances dans le secteur industriel :
Sinequa by ChapsVision
- Centralisez les connaissances fragmentées issues du PLM, du MES, de l’ERP, du QMS, de la CAO et des outils terrain dans un point d’accès unique et fiable.
- Accélérez le dépannage grâce à des réponses validées fondées sur l’historique complet des produits et des processus, de l’intention de conception à l’exécution réelle et aux retours qualité.
- Réduisez les arrêts, les reprises et les délais d’audit en accédant instantanément aux procédures approuvées, aux corrections passées et aux preuves de conformité.
- Préservez et développez l’expertise en capturant les connaissances tacites et en garantissant des informations toujours à jour pour chaque opérateur et chaque ingénieur.
- Déployez une IA agentique sûre et explicable, ancrée dans des connaissances industrielles gouvernées.
de Sinequa pour le secteur industriel
Pourquoi les organisations industrielles ont désormais besoin de systèmes de connaissances unifiés
Des connaissances fragmentées qui ralentissent la production, la maintenance et la qualité
La fragmentation des connaissances rompt le digital thread et entraîne des désalignements entre EBOM et MBOM, des créations de pièces en double et des décisions de NPI plus lentes.
On estime que 15 à 30 % du temps des équipes techniques est perdu chaque jour à chercher des informations ou à vérifier quelle version est la bonne.
Le PLM porte l’intention de conception, le MES trace l’exécution réelle, le QMS documente les écarts, l’ERP gère les données d’achats et commerciales, tandis que les systèmes de maintenance et les plateformes SCADA ou IoT collectent l’historique des équipements et les données temps réel. Pris isolément, aucun de ces systèmes ne donne une vision complète et exploitable.
Résultat : des consignes obsolètes sur le terrain, du travail dupliqué, des diagnostics plus lents et une expertise enfermée dans des silos locaux ou dans la tête de quelques experts. Pour maintenir la performance, la connaissance doit circuler à la vitesse des opérations, sans rupture du digital thread entre conception, exécution et qualité.
Perte d’expertise et complexité opérationnelle croissante
L’expertise industrielle se concentre de plus en plus sur un nombre limité de spécialistes. Lorsqu’ils partent à la retraite, changent d’équipe ou sont indisponibles, la résolution des incidents ralentit, la performance chute et les risques augmentent.
Dans le même temps, la complexité explose : plus de variantes produits, plus de contraintes réglementaires, plus d’automatisation. Les approches purement documentaires deviennent trop lentes et trop fragiles pour suivre le rythme.
Une pression accrue pour des décisions rapides, sûres et fondées sur des faits
Les acteurs industriels doivent produire plus avec moins, tout en respectant des exigences de conformité et de durabilité renforcées. Il n’y a plus de place pour l’approximation.
Un système de connaissances unifié donne un accès immédiat aux écarts passés, aux pièces validées et à l’ensemble des preuves de conformité, afin que chaque décision soit rapide, fiable et parfaitement traçable.
Ce que doivent offrir les systèmes modernes de gestion des connaissances industrielles
Chaque collaborateur doit pouvoir retrouver en quelques secondes la bonne instruction, la bonne SOP, le bon BOM ou l’information de dépannage pertinente, avec la certitude qu’elle est à jour et approuvée. Cela réduit les interruptions, sécurise l’exécution et améliore le first-time-right.
Le langage industriel est complexe : références pièces, identifiants machines, configurations spécifiques, codes défauts. La recherche doit comprendre ce contexte et fournir des réponses précises et pertinentes, plutôt que des listes de documents sans hiérarchie.
La connaissance doit être digne de confiance. Une gouvernance complète permet de savoir qui a créé ou validé un contenu, à quelle demande de changement il se rattache et quels risques il couvre. C’est la condition d’une conformité maîtrisée et de décisions fondées sur des informations vérifiées.
Un KMS moderne doit se connecter naturellement au PLM, au MES, à l’ERP, au QMS, aux systèmes de maintenance, aux outils de CAO et aux plateformes IoT. Lorsque l’information circule librement, les équipes bénéficient d’une vision unifiée des produits et des processus sur l’ensemble du cycle de vie.
Comment Sinequa pour le secteur industriel unifie et rend la connaissance opérationnelle
Une couche intelligente unique reliant ingénierie, production, maintenance et qualité
Sinequa fédère les connaissances issues de l’ensemble des systèmes industriels et rend le digital thread réellement exploitable. Les équipes disposent d’une vision actionnable de l’intention de conception, des données d’exécution, des écarts, de la maintenance et de la performance fournisseurs.
Une extraction d’insights contextuels pour accélérer le diagnostic et la décision
En identifiant automatiquement les actifs, les matériaux, les paramètres et les modes de défaillance récurrents, Sinequa relie des incidents similaires à travers le temps et les sites. Le dépannage passe de l’essai-erreur à une résolution guidée fondée sur l’historique réel.
Un accès aux connaissances adapté à chaque rôle
Chaque utilisateur accède uniquement à l’information pertinente pour son métier. Les opérateurs voient des consignes claires, la maintenance accède à l’historique des équipements, l’ingénierie visualise l’impact des changements et les opportunités de réutilisation.
Une accélération durable de l’amélioration continue et de l’excellence opérationnelle
Les bonnes pratiques cessent d’être locales. Les retours d’expérience, les indicateurs de performance et les historiques d’écarts sont reliés pour permettre aux équipes d’améliorer en continu leurs processus, sans repartir de zéro.
Rendre possible l’IA agentique grâce à des connaissances industrielles unifiées
Les copilotes IA s’appuyant sur Sinequa intègrent les règles de sécurité, les configurations validées et les méthodes approuvées. Les recommandations sont ancrées dans la réalité opérationnelle, pas dans des hypothèses génériques.
Les rapports d’analyse de causes racines, les ECN, les essais et les journaux qualité sont transformés en synthèses claires et actionnables, permettant aux équipes d’aller directement à l’essentiel.
Chaque recommandation est traçable jusqu’à ses sources. Opérateurs, ingénieurs et auditeurs peuvent comprendre pourquoi une suggestion est fiable et conforme, favorisant l’adoption de l’IA.
L’analyse croisée des incidents, des performances et de la couverture documentaire permet d’identifier en amont les risques émergents et les zones où la connaissance fait défaut, avant qu’elles ne génèrent des interruptions ou des non-conformités.
Résultats concrets apportés par un système de connaissances unifié pour le secteur industriel
Réduction des arrêts grâce à une résolution plus rapide des problèmes
L’accès immédiat aux corrections éprouvées et à l’historique des pannes permet de réduire le MTTR de 30 à 50 % et d’éviter les défaillances répétitives.
Une exécution plus homogène entre sites et équipes
Tous travaillent à partir des mêmes instructions validées, ce qui réduit la variabilité entre équipes et sites. Le First Pass Yield progresse généralement de 5 à 15 points.
Une qualité accrue et une performance first-time-right renforcée
Une connaissance fiable et accessible réduit les rebuts et le coût de la non-qualité de 10 à 30 %, tout en rendant les processus plus robustes.
Une montée en compétence plus rapide des équipes
Les nouveaux arrivants deviennent opérationnels plus vite grâce à un accès simple à la connaissance critique, améliorant la sécurité et réduisant les erreurs dès le départ.
Comment déployer un système de connaissances unifié avec Sinequa
Identifier les flux de connaissances critiques
Commencer par les processus où les lacunes ont le plus d’impact : dépannage, gestion des écarts, changements techniques, préparation des audits. Ce sont les leviers de ROI les plus rapides.
Harmoniser les terminologies, métadonnées et structures documentaires
Aligner les référentiels et le vocabulaire métier entre les systèmes pour permettre une traçabilité et une réutilisation réelles.
Connecter les systèmes clés dans une colonne vertébrale de connaissances
Sinequa indexe les systèmes existants sans les remplacer, offrant une visibilité immédiate sur l’ensemble du cycle de vie tout en respectant les systèmes de référence.
Activer l’IA agentique une fois les fondations stabilisées
Une fois la connaissance unifiée et gouvernée, l’IA peut assister le dépannage, automatiser certaines analyses et améliorer la fiabilité de manière proactive.
Découvrez comment un système de connaissances unifié, intégré au PLM, au MES, à l’ERP et au QMS, améliore l’OEE, réduit les interruptions et fournit un digital thread prêt pour l’IA.
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