Articles

Les innovations technologiques permettent à l’industrie européenne de relever de nouveaux défis, dont la relocalisation de la production et la maîtrise de l’empreinte environnementale. Place à la quatrième révolution industrielle !

Les trois grandes révolutions industrielles sont toutes liées à des innovations majeures :

  • 1re révolution industrielle, le passage de l’artisanal au mécanisé, grâce à la vapeur.
  • 2e révolution industrielle, une production de masse standardisée, grâce à l’électricité.
  • 3e révolution industrielle, la flexibilité des automates programmables, grâce au numérique.

L’Industrie 4.0 s’appuie non pas sur une innovation de rupture, mais sur un package d’innovations : robotique avancée, Machine to Machine, IoT, réseaux 5G, impression 3D, jumeaux numériques, Blockchain pour la traçabilité, mais aussi Machine Learning et Intelligence Artificielle.

Au cœur de cette révolution se trouve la data. Plus précisément la capacité à collecter toutes les données de l’usine, puis à les faire remonter, généralement dans le cloud, avant de les traiter, en mode big data, puis enfin de transformer ces données en décisions, le data to action.

Lancé en 2011 par un ensemble d’acteurs, dont SAP, le concept d’Industrie 4.0 offre l’agilité et la résilience nécessaires pour répondre aux exigences de l’économie d’expérience et aux aléas, devenus hélas de plus en plus fréquents. Il permet également de basculer d’un modèle de production de masse, initié avec la seconde révolution industrielle, vers une stratégie de personnalisation de masse, répondant mieux aux besoins des consommateurs actuels.

Le moment est venu pour l’Industrie 4.0

Si certaines technologies de l’Industrie 4.0 existent parfois depuis des années, une conjonction de facteurs permet aujourd’hui de les combiner et de les démocratiser. « L’Industrie 4.0 entre en production, car son ROI est fort, explique Aymeric de Pontbriand, CEO de Scortex. Les nouvelles technologies deviennent en effet suffisamment abordables pour que l’équation économique prenne du sens aux yeux des industriels. Mais le vrai challenge reste celui des compétences nécessaires au déploiement en masse de ces nouvelles technologies. »

« Aujourd’hui, nous avons de la donnée et les technologies sont matures, poursuit Erwin Guizouarn, président d’Evolution Energie. Se pose la question du passage à l’échelle. Les industriels veulent pouvoir rapidement déployer ces technologies, en masse. Il y a un vrai challenge sur la fourniture de plates-formes personnalisables, robustes et sécurisées. Les données sont là. Les infrastructures et applicatifs sont en train d’arriver. »

Le moment est venu de relocaliser la production

L’hyperpersonnalisation des produits est une chance pour l’Europe, car elle se traduit par une relocalisation des usines. Difficile en effet de faire parvenir dans un temps raisonnable un produit personnalisé à un client, s’il doit traverser la moitié de la planète dans un conteneur.

Cette nouvelle industrie ne sera toutefois pas celle d’hier, ne fabriquera pas les mêmes produits et ne fera pas travailler les mêmes types de profils. Elle est plus technique, mais aussi plus affûtée et mieux optimisée. Elle se veut également plus vertueuse d’un point de vue écologique.

« La relocalisation de la production est une opportunité fantastique pour l’Europe, confirme Aymeric de Pontbriand. Cela se traduira par de l’emploi, souvent dans des régions désertées. Tout en repartant sur de nouvelles bases, avec une production moderne et soucieuse de son impact environnemental. » Erwin Guizouarn confirme cette tendance verte : « Les grands industriels français se sont engagés à devenir neutres en carbone d’ici 5 à 10 ans. Il y a un vrai mouvement en France pour aller vers des énergies propres et une production décarbonée. Industrie 4.0 et transition énergétique sont non seulement conciliables, mais souhaitables. »

Scortex et Evolution Energie montrent la voie

Les industriels veulent pouvoir disposer de solutions de type Industrie 4.0 clés en main, au ROI immédiat. Evolution Energie se concentre sur l’exploitation des données liées à l’énergie et son utilisation, avec comme objectif une maîtrise de ces coûts, qui peuvent représenter jusqu’à 80 % des dépenses de certains industriels. Scortex numérise pour sa part le contrôle qualité au travers de techniques d’Intelligence Artificielle. Le contrôle qualité manuel par inspection visuelle est en effet une tâche ingrate, qui peut représenter de 20 % à 30 % des dépenses d’un industriel.

Grâce à ce type de solutions ciblées, les industries peuvent basculer par étapes vers le 4.0. Mais certains enjeux restent plus globaux. « Le traitement massif de la donnée permet de passer par exemple à du vrai temps réel, ou de mettre en place une gestion globale de la production au niveau d’un groupe entier », illustre Erwin Guizouarn.

« Lors du passage à l’Industrie 4.0, il faut toutefois faire attention à ne pas laisser des sous-traitants sur le bord de la route, prévient Aymeric de Pontbriand. L’Industrie 4.0 va s’accompagner d’un véritable enjeu d’homogénéisation de la Supply Chain. »


En savoir plus sur les solutions pour l’industrie 4.0, production


 

The post Industrie 4.0 : une opportunité historique appeared first on SAP France News.

Source de l’article sur sap.com

In the last decade, the finance industry has seen an infusion of cutting-edge technologies like never before. This transformation is largely attributed to many startups that appeared on the scene post 2008 recession and followed a technology-first approach to create financial products and services with a target to improve customer experience. FinTech, as these startups are known, have been the early adopters of the new technologies like Smartphones, Big Data, Machine Learning (ML), Blockchain and were considered the trendsetters that were later followed by more traditional banks and financial institutes.

The recent advancements in machine learning and deep learning has really pushed the boundaries of computer vision and natural language processing. FinTechs are leaving no stones unturned to capitalize on these breakthroughs to improve financial services. As per a report, the ML Fintech market was valued at $7.27 billion in 2019 and it is expected to grow to $35.40 billion by 2025. Statista forecasts that the entire banking industry overall will be able to derive the business value of  $182 billion globally with machine learning by the year 2025.

Source de l’article sur DZONE

BitCoin is basically a digital ledger system, allowing for keeping transactions based upon cryptographic signatures in a decentralised database, ensuring the transaction was initiated by the person owning the private key. From a philosophical point of view, it’s simply authentication and authorisation based upon a private asymmetric key, period! What if I told you the same idea could easily be transferred to code in general. As in, keeping a ledger of invocations towards some HTTP endpoint, where the client decides what code the server should execute? The obvious example can be found below.

Plain Text

 

x
1

transfer.money

2

   to-account:1234567890

You’d have to be pretty stupid to not see the use case for the above snippet, especially considering it’s arguably (probably) the foundation of Revolut, a FinTech company, threatening to driver every single European bank out of business these days.

Source de l’article sur DZONE

La crise sanitaire a appris aux entreprises combien il est essentiel de savoir s’adapter rapidement. Que ce soit en termes de production, de sourcing ou encore de distribution. En adoptant un modèle plus durable, il est possible de garantir la continuité de l’activité, même en cas de changement inattendu et massif de la demande.

L’économie d’expérience s’est imposée comme la thématique clé de l’année 2019. Ce concept a toutefois été éclipsé en 2020 par un invité inattendu, la résilience. Les PRA et autres plans de préparation aux risques ont en effet été confrontés à une réalité de terrain : une crise sanitaire et économique, doublée de schémas de consommation et de distribution profondément perturbés.

Défi 1 : éviter la rupture d’activité

Les moins chanceuses des entreprises sont celles pour lesquelles le confinement a enlevé toute possibilité d’activité. Au plus dur de la crise sanitaire, certaines ont dû ainsi purement et simplement fermer leurs portes. Mais d’autres ont su également rebondir, au travers de la distribution multicanale, de l’innovation métier, ou de la saisie de nouvelles opportunités de marché.

Les industriels qui ont su rediriger rapidement leur production vers de nouveaux produits (masques, respirateurs, gel hydroalcoolique, repas à emporter…) ont pu tirer leur épingle du jeu. Avec les crises économiques, sanitaires et climatiques qui s’annoncent, il faut s’attendre à une multiplication de ces défis de flexibilité, et s’y préparer.

Défi 2 : le télétravail

Dans l’absolu, beaucoup d’entreprises pourraient poursuivre leur activité avec une majorité de leurs salariés en télétravail. Mais peu étaient prête à travailler de la sorte, du fait d’un back-office inaccessible hors des murs de l’organisation et manquant de flexibilité opérationnelle. Des solutions cloud, comme Teams ou Zoom, ont pu compenser en partie ce manque. Mais ce n’est pas suffisant.

Il faut maintenant mettre en place des systèmes plus agiles et intelligents, capable de mieux analyser et prévoir, mais aussi de mieux s’adapter à une forte volatilité de la demande. Ceci doit d’accompagner d’infrastructures ouvertes vers l’extérieur et sécurisées, mettant en œuvre des technologies comme des équipements informatiques mobiles, des solutions informatiques en mode cloud, des systèmes de communication unifiée, de la blockchain, etc.

Défi 3 : se rapprocher du consommateur

Qui dit télétravailleur dit consommation à distance. Les entreprises se doivent donc d’aller vers le consommateur, en privilégiant le B2C, par exemple au travers de l’e-commerce. Mais aussi en transformant le B2B en B2B2C ou encore le Direct Selling en Social Selling.

Cela induit des changements profonds dans la structure logistique, avec une nécessité d’optimiser à la fois la production et la chaîne de distribution, afin de desservir un maximum de clients en un minimum de fret. Nous retrouvons ici une problématique que nous avions déjà rencontrée avec la montée de l’économie d’expérience. Celle-ci se traduit en effet par une hyper-personnalisation des produits, qui doivent être directement livrés au client, sans délai.

La solution est donc peut-être de combiner ces deux problématiques, afin de les transformer en opportunité : savoir combiner l’impératif de résilience imposé par la situation économique et sanitaire à la volonté d’expérience portée par les consommateurs et partenaires.

The post Logistique : quelles leçons tirer de la crise ? appeared first on SAP France News.

Source de l’article sur sap.com


Introduction

According to a 2016 research by Mckinsey, it was revealed that the total annual external investment in AI ranged between $8billion to $12billion in. Statistically, this is a clear sign that AI is making a great impact in the global industries especially the financial sector. In other words, it’s a revolutionary impact in the financial industry can not be underestimated.

Blockchain, on the other hand, has also shown its immense potential in so many industries especially in the finance industry. In fact, it’s digital disruption is greatly impacting how so many businesses operate in our contemporary world. While so many industries are beginning to embrace the amazing options these technologies – Artificial intelligence and Blockchain technology offer – helping them to create more value,  boosting sales, and so on,  it’s interesting to know that the combination of both will positively revolutionize the future of the fintech industry.

Source de l’article sur DZONE

It’s a famous fact that bitcoin mining hardware has changed by leaps and bounds lately due to the growth of new central processing units in the marketplace. The new machines may conduct Bitcoin processing at a faster rate when compared with the computers of yesteryear.

Furthermore, they consume less power. Field programming team array processors are connected with CPUs to boost their computing power. While selecting hardware for Bitcoin processing, ensure it includes a large hash rate that would deliver spectacular results to your users. According to experts, the rate of data processing is measured in mega hash rates each second, or GIGA hash speeds per second.

Source de l’article sur DZONE

Eliminate the middleman to boost security! A promise made by blockchain is already nailing the card payment industry. Ever since the emergence of Bitcoin in 2009, the number of blockchain wallets increased to approximately 42 million users in September end 2019, as per Statista.

Blockchain, the underlying technology is poised to disrupt every industry.

Source de l’article sur DZONE

In this post, we start looking into how the Ethereum platform executes transactions. We will learn transaction validity rules and why they exist. After that, we will deep-dive into transaction execution and understand the steps taken by nodes while processing a transaction.

This post is the fourth in the series Ethereum Yellow Paper Walkthrough. The goal of this series is to demystify the concepts in the paper, making it accessible to a broader audience. If you missed the previous posts, here they are!

Source de l’article sur DZONE

What do you expect? Blockchain pics aren’t the easiest thing to come by, especially involving Java.

In a bid to increase the popularity of blockchain with Java developers, Aion Network has just released a new virtual machine specifically for blockchain built on top of the JVM

"One of the major obstacles faced by a business when they begin designing and prototyping blockchain solutions," the non-profit explained in a press release, "is the cost and time needed to train their teams in unfamiliar frameworks, languages, and tools. The Aion Virtual Machine (AVM) removes these obstacles and provides developers with a familiar and reliable development experience."

Source de l’article sur DZONE

In this series, I’m discussing the phases of a project encompassing a non-trivial set of Ethereum smart contracts and the React/Redux application that communicates with them.

The project, called In-App Pro Shop, aims to help Ethereum developers easily support in-app purchases, and it was written over the last half of 2018 as a way of learning about the Ethereum development ecosystem.

This project revealed many aspects of the power and constraints of Ethereum and its programming language Solidity. I hope to pass as much of that on to you as possible in this series.

Source de l’article sur DZONE