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Gérer l'accès avec Azure Bastion et Azure PIM

Gérer l’accès à vos ressources cloud de manière sécurisée et efficace avec Azure Bastion et Azure PIM : découvrez comment ces services peuvent vous aider !

Comment Faire Fonctionner le Gestionnaire d’Accès Privilégié (PAM) d’Azure pour une Application Cloud?

Azure PAM is a service that helps organizations protect their cloud applications from cyber risks by monitoring, detecting, and preventing unwanted privileged access. It works by providing users with a secure way to access their applications, and it also helps organizations maintain control over who has access to what.

Comment Azure PAM Fonctionne-t-il pour une Application Cloud?

Azure PAM est une solution qui peut être configurée pour s’adapter à votre application cloud. Il est conçu pour fournir un contrôle granulaire des accès privilégiés et des autorisations, ce qui permet aux organisations de mieux gérer leurs applications et de réduire le risque de compromission.

Le processus de configuration d’Azure PAM commence par la définition des rôles et des autorisations appropriés pour chaque utilisateur. Une fois que ces rôles et autorisations sont définis, Azure PAM peut être configuré pour surveiller et détecter tout accès non autorisé ou non désiré. Une fois que ces accès sont détectés, Azure PAM peut alors prendre des mesures pour les bloquer ou les limiter.

Une fois que la configuration est terminée, Azure PAM peut être testée pour s’assurer qu’elle fonctionne correctement et qu’elle offre la protection nécessaire. Les tests peuvent inclure la vérification des autorisations, le test de la détection des accès non autorisés et le test de la prise en charge des protocoles de sécurité. Ces tests peuvent être effectués manuellement ou automatiquement, selon les besoins de l’organisation.

Enfin, une fois que tous les tests sont terminés et que toutes les fonctionnalités sont validées, Azure PAM peut être mis en production et utilisé pour protéger l’application cloud. En plus de fournir une protection contre les risques informatiques, Azure PAM peut également aider les organisations à améliorer leurs processus de gestion des identités et à réduire leurs coûts liés à la sécurité.

Source de l’article sur DZONE

in Natural Language ProcessingChatGPT : Révolution dans le traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel est en train de connaître une révolution avec ChatGPT, une technologie innovante qui offre des possibilités inédites.

## ChatGPT-4, la nouvelle révolution pour l’industrie du corporate

ChatGPT-4 est la nouvelle révolution pour l’industrie des entreprises. Quatre est la dernière version développée par Open AI – ChatGPT, nommée Generative Pre-Trained Transformer. Cela changera la perception de l’industrie par rapport à la communication avec les machines.

L’apprentissage automatique joue un rôle important en tant que composant dans ChatGPT. ChatGPT comprend l’apprentissage profond et génère des réponses de haute qualité à l’utilisateur en fonction de ses entrées. Il s’agit d’un type de modèle de réseau que nous pouvons considérer comme un modèle de réseau neuronal dans l’apprentissage automatique. Les modèles ne sont rien; certains données formées sur de grands jeux de données textuelles pour comprendre et générer une relation entre les mots ainsi qu’avec des phrases.

ChatGPT-4 est très précis et peut fournir des réponses appropriées à la demande de l’utilisateur. Il peut également être utilisé pour le traitement du langage naturel (NLP), qui est un domaine qui se concentre sur le traitement des données textuelles et leur interprétation. La technologie NLP est utilisée pour analyser et comprendre le langage humain et pour interagir avec lui. ChatGPT-4 peut être utilisé pour analyser les données textuelles et générer des réponses précises et pertinentes à la demande de l’utilisateur.

ChatGPT-4 est une technologie très puissante qui peut être utilisée pour améliorer les processus commerciaux. Il peut être utilisé pour automatiser des tâches répétitives, telles que le traitement des données, la prise de décisions et la gestion des relations avec les clients. Il peut également être utilisé pour améliorer la qualité des services fournis aux clients et pour réduire les coûts liés à la gestion des données. La technologie ChatGPT-4 peut être utilisée pour améliorer la productivité et la rentabilité de l’entreprise en fournissant des informations précises et pertinentes basées sur les données.

Source de l’article sur DZONE

Créer une architecture de microservices avec Java

Créer une architecture de microservices avec Java est une tâche complexe, mais qui peut offrir des avantages considérables. Découvrons comment le faire !

« Approche de l’Architecture des Microservices »

En premier lieu, l’architecture des microservices est une approche où un système logiciel est décomposé en services plus petits et indépendants qui communiquent entre eux via des API. Chaque service est responsable d’une fonction commerciale spécifique et peut être développé, déployé et mis à l’échelle indépendamment. Cela facilite la maintenance et la modification du système, car les modifications apportées à un service n’affectent pas l’ensemble du système.

Les avantages de l’architecture des microservices sont nombreux. Tout d’abord, elle permet une plus grande flexibilité et une plus grande évolutivité. Les services peuvent être développés, déployés et mis à l’échelle indépendamment les uns des autres, ce qui permet d’ajouter ou de supprimer des fonctionnalités sans affecter le reste du système. De plus, les microservices sont plus faciles à tester et à maintenir car ils sont isolés et peuvent être testés individuellement.

Java est un excellent choix pour la construction de microservices. Java est une plate-forme très populaire et très répandue, ce qui signifie qu’il y a une grande communauté de développeurs qui peuvent aider à résoudre les problèmes. De plus, Java est très bien adapté pour la construction de microservices car il prend en charge les tests unitaires et intégrés, ce qui permet aux développeurs de tester facilement leurs services. Enfin, Java est très flexible et peut être utilisé pour construire des services basés sur des conteneurs ou des machines virtuelles.

En résumé, l’architecture des microservices est une approche moderne pour construire des systèmes logiciels flexibles, évolutifs et faciles à maintenir. Les avantages de cette approche sont nombreux, notamment une plus grande flexibilité et une plus grande évolutivité. Java est un excellent choix pour la construction de microservices car il prend en charge les tests unitaires et intégrés et est très flexible.

Source de l’article sur DZONE

Les modèles « en tant que service » font désormais partie de notre quotidien de consommateurs. À quand remonte la dernière fois que vous avez acheté un CD ou un DVD ? En ce qui me concerne, je ne m’en souviens pas. Toute ma famille utilise des plateformes de diffusion continue pour tout cela. Mes fils et moi commandons même nos lames de rasoir et nos crèmes de rasage selon un modèle similaire. Bien sûr, on dirait bien que c’est toujours moi qui paye, mais c’est un autre sujet !

Ce concept de vente d’un résultat en tant que service est communément appelé « servitization ». Hier simple modèle de consommation, c’est aujourd’hui une approche commerciale plus large, dans laquelle les dépenses d’investissement pour un équipement représentent de plus en plus un obstacle aux yeux de l’acheteur. Souvent, il est bien plus intéressant d’avoir accès au même équipement moyennant des frais mensuels, basés sur une utilisation à l’heure ou encore sur le débit.

Grâce à la servitization, les fabricants trouvent de nouveaux moyens de se rapprocher de leurs clients à travers des modèles économiques inédits. Pour ce faire, ils établissent une relation suivie, basée sur des transactions mensuelles alignées sur la consommation, le débit, la disponibilité ou l’exploitation des équipements plutôt que sur une transaction ou une vente ponctuelle attribuant la responsabilité de la maintenance au prestataire de services.

La servitization appelle des produits plus intelligents

Pour rendre la servitization possible, les équipementiers doivent concevoir des produits plus intelligents, capables de collecter les informations nécessaires à une facturation précise de leurs clients. Ils doivent également s’assurer que leurs équipements fonctionnent en permanence, et génèrent les données dont ils ont besoin pour prévoir les opérations de maintenance qui éviteront les pannes. Grâce à l’Internet des Objets (IdO), des capteurs emmagasinent les informations d’utilisation, de débit ou de performances pertinentes pour alimenter le processus de gestion en tant que service.

Grâce à un jumeau numérique de la machine, le fabricant et le client sont tous deux en mesure d’en surveiller les performances et d’utiliser les algorithmes d’apprentissage automatique afin d’évaluer le degré d’efficacité de son utilisation.

La valeur ajoutée de la servitization

Faire des services une part croissante et dynamique de votre activité, c’est accéder à de nouvelles sources de revenus et améliorer vos marges tout en évitant la banalisation et en érigeant la durabilité en véritable facteur de différenciation.

Prenons un exemple fictif. Soit une entreprise qui produit des machines à laver. Cette entreprise souhaite mettre en place un modèle de « lavage en tant que service », dans lequel elle facturerait ses clients en fonction du nombre de lavages réalisés chaque mois par leurs appareils.

Si, comme moi, le client fait partie d’une famille de cinq personnes, qui utilise la machine quotidiennement, il paiera davantage qu’une personne seule qui ne l’utilise qu’une fois par semaine. Le dénominateur commun est que la machine à laver doit fonctionner à pleine performance chaque fois que nécessaire.

Réinventer les modèles de services

Cette nouvelle offre de service requiert des contrats basés sur les résultats, qui incluent des mesures de performances des cycles de lavage et des accords de niveaux de service (SLA) garantissant une disponibilité à 100 %.

Afin de proposer une expérience immersive aux clients, une application peut leur fournir des données en temps réel sur leurs cycles de lavage : le moment où ils se terminent, combien de cycles ont été exécutés dans le mois, le coût, l’empreinte carbone, les performances de la machine…

Ces informations sont également utilisées par le fabricant et par une société de maintenance tierce pour gérer le cycle de vie complet des services, dans tous ses aspects : de l’installation à la facturation en passant par la garantie, l’émission de tickets de service, les interventions sur site, les réparations en atelier, la facturation et les solutions de financement.

Le modèle de service réduira également l’impact environnemental global de la machine en permettant une surveillance de la consommation d’énergie et d’eau, ainsi qu’une prise en charge de la mise hors service et du recyclage afin de maintenir l’équipement dans l’économie circulaire.

Des services précis afin de réduire les coûts et d’améliorer l’expérience client

La disponibilité des données relatives aux machines aide le fabricant et le partenaire de maintenance à repenser leurs opérations de gestion des services. Ils s’appuient sur une planification avancée basée sur l’IA pour hiérarchiser les interactions, améliorer l’utilisation des ressources et réduire les temps de déplacement.

Lorsqu’un technicien de service est dépêché pour réparer une machine, il doit avoir toutes les pièces nécessaires et toutes les informations de dépannage à portée de main via un appareil mobile. Il peut même être guidé dans son travail de réparation grâce à des lunettes à réalité augmentée. Le problème peut ainsi être résolu en une intervention, ce qui évite les longs délais provoqués par une commande de matériel après le rendez-vous.

Révolutionner le retour sur investissement en augmentant les performances des équipements et en allongeant leur durée de vie

Grâce à la visibilité accrue garantie par les capteurs d’IdO intégrés aux machines à laver, le fabricant est désormais en mesure d’assurer un suivi continu des performances de tous les équipements utilisés. Il peut ainsi surveiller leur état et leurs performances par rapport aux accords de niveau de service.

Le fabricant peut également tirer parti des données émises par toutes les machines et, grâce à des algorithmes d’intelligence artificielle, identifier des tendances ou encore anticiper le risque de défaillance. Il peut aussi proposer des opérations de maintenance préventive afin de limiter les pannes et de renforcer le service client. Enfin, ces informations peuvent être transmises aux équipes de recherche et de développement afin qu’elles éliminent tout problème récurrent au moment de concevoir la prochaine génération de la machine.

Un cycle de service de lavage vraiment complet

Il est évident que le modèle économique « en tant que service » perdurera – dans nos vies privées bien sûr, mais aussi de plus en plus au sein des entreprises modernes, auxquelles il permettra de dégager des gains dans tous les domaines.

Pour découvrir comment tracer votre voie vers une gestion de service d’excellence, téléchargez le récent livre blanc de Copperberg intitulé « Transformer la gestion des services pour une servicisation fructueuse ».

 

Richard Howells, Vice-président ERP et Supply Chain numérique chez SAP

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Source de l’article sur sap.com

Alors que les voyages en avion reviennent à des niveaux pré-pandémiques, les constructeurs repensent les paramètres environnementaux, en examinant en profondeur le cycle de vie des millions de pièces qui composent les avions dans lesquels les gens voyagent chaque jour.

Jusqu’à présent, l’objectif de neutralité carbone s’est traduit par la recherche d’économies de carburant grâce à la conception de machines et de moteurs plus légers, et ce à juste titre – c’est en vol que les avions produisent le plus gros pourcentage de leur empreinte CO2. Même si ces efforts se poursuivent, les constructeurs élargissent cet horizon de durabilité à l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement et de production de l’aviation, de la conception et de la production des avions aux opérations commerciales et au-delà.

« Il ne s’agit pas seulement de savoir à quoi ressemblent la conception et la production d’avions durables, mais aussi comment concevoir des opérations plus durables pour les flottes existantes”, a déclaré Torsten Welte, vice-président mondial, responsable des industries A&D chez SAP. « Les constructeurs étudient comment ils peuvent échanger davantage de données en amont et en aval de la chaîne de valeur pour concevoir et fabriquer la prochaine génération d’avions tout en améliorant ce dont ils disposent pour une activité neutre en carbone. L’aviation durable connecte les données entre l’ingénierie, la chaîne d’approvisionnement, la fabrication, les ventes et la finance. »

Une aviation sans émissions requiert une stratégie holistique

Comme la plupart des industries, les fabricants d’avions tiennent compte du réusinage dans le coût des affaires. Cette approche ne sera pas… durable dans la prochaine ère, car des politiques de plus en plus strictes, telles que le Green Deal européen entrent en vigueur et la pression sur les coûts augmente. Selon les analystes d’IDC, d’ici 2024, 80 % des fabricants mondiaux intégreront la durabilité environnementale dans leurs processus et leur écosystème de gestion du cycle de vie des produits, ce qui améliorera les ventes de 3 %. Le défi pour les fabricants d’avions est de suivre les émissions de CO2 à travers les opérations commerciales à plusieurs niveaux.

“Les entreprises doivent comprendre l’empreinte carbone totale de chaque pièce utilisée dans l’avion, ainsi que chaque étape de fabrication qui y est associée, y compris l’approvisionnement et la production, les contrôles de qualité, les arrêts de production et les retouches, l’expédition et le recyclage”, a déclaré Welte. « Les leaders de l’industrie s’orientent vers une stratégie holistique de conception durable tout au long du cycle de vie de l’avion. Par exemple, les matériaux à l’intérieur des cabines sont souvent remplacés après quelques années, et la plupart finissent dans des décharges. Comment créer une économie plus circulaire pendant la durée de vie de l’avion ? »

Favoriser un état d’esprit durable

La durabilité exige des fabricants qu’ils adoptent un état d’esprit et des outils différents dans les activités quotidiennes telles que la conception et l’approvisionnement. Selon M. Welte, certains fabricants considèrent l’approvisionnement comme mûr pour le changement, déplaçant les considérations d’achat du prix le plus bas vers les fournisseurs qui offrent des produits répondant à des paramètres de durabilité indirects et à plus long terme.

“Une pièce plus respectueuse du CO2 peut avoir un coût initial plus élevé, mais offrir des options de recyclage qui réduisent les émissions de carbone”, a déclaré Welte. « De plus, à mesure que les constructeurs d’avions explorent des alternatives de carburants et de matériaux durables, les concepteurs devront collaborer beaucoup plus étroitement avec les fournisseurs, en partageant des données pour trouver des produits de la plus haute qualité qui réduiront les remaniements et les émissions de CO2 qui en résultent. Par exemple, des technologies telles que les solutions SAP Ariba et SAP Enterprise Product Development aident les concepteurs à collaborer efficacement avec les fournisseurs pour définir et atteindre des critères de référence communs en matière de développement durable ».

Innovations numériques pour la neutralité carbone

Le calcul de l’empreinte carbone des pièces d’un avion est incroyablement complexe. Il ne suffit pas de répartir uniformément les coûts énergétiques, tels que l’électricité et le chaleur, entre les différents produits. Un rapport détaillé calcule l’énergie utilisée par les différentes pièces de façon beaucoup plus précise, en se basant sur toutes les heures de fonctionnement de la machine.

“Chaque activité, directe ou indirecte, doit être comptabilisée en CO2”, a déclaré Welte. « Avec une plus grande visibilité sur l’ensemble de la chaîne de valeur de la fabrication, les entreprises peuvent immédiatement repérer les problèmes avec les fournisseurs en amont afin d’éviter les remaniements, et ce, en produisant de meilleurs produits. Lorsque vous pouvez communiquer plus rapidement avec votre réseau d’entreprise, en collectant et en analysant dynamiquement les données à partir d’une tour de contrôle centralisée, vous pouvez suivre les progrès de votre organisation par rapport aux références de l’entreprise et de l’industrie. »

Les fabricants n’ignorent pas que chaque ralentissement entraîne un coût important en terme de perte de temps, ce qui se traduit par un gaspillage d’énergie. D’ici 2023, les analystes d’IDC ont prédit que 30 % des fabricants partageront des applications avec des partenaires de l’écosystème industriel afin d’améliorer la visibilité et l’efficacité opérationnelle et de garantir la sûreté, la sécurité et la qualité. Poussés par une demande accrue de responsabilité environnementale dans les écosystèmes de fabrication, les chercheurs d’IDC prévoient que 40 % des fabricants du G2000 utiliseront les technologies de traçabilité pour réduire les risques et renforcer la transparence d’ici 2025. Au cours de la même période, les chercheurs de Gartner ont prédit que 40 % de l’ensemble des technologies IT dans le secteur de la fabrication seront responsables de la modélisation des données pour la durabilité et les objectifs de réduction nette des émissions de carbone.

Certains fabricants utilisent déjà des innovations telles que les doubles numériques, qui capturent de manière dynamique des informations susceptibles d’accélérer la production, l’approbation des produits et la certification de nouveaux moteurs et avions.

À juste titre ou non, l’aviation a mauvaise réputation par rapport à d’autres secteurs qui consomment autant ou plus d’énergie. Mais l’aviation sans émissions n’est pas un mirage. Les fabricants se sont fixé un nouvel horizon en matière de commerce durable, en rassemblant un écosystème pour créer un avenir neutre en carbone.

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Source de l’article sur sap.com

De spécialiste de l’ingénierie industrielle, ATS accélère sa transformation numérique et lance sur le marché un portfolio de nouveaux services digitaux notamment sur base de solutions SAP Cloud PLM et Assets (de l’Ingénierie à la machine as a service). Un acteur OT et IT, capable d’accompagner les organisations dans leur voyage vers l’industrie 4.0.

ATS, c’est avant tout une aventure familiale, démarrée en 1989 au Creusot. L’histoire d’un spécialiste en ingénierie industrielle (ATS Engineering), mais aussi en conception et réalisation de moyens de production automatisés (ATS Solutions). L’entreprise compte aujourd’hui 200 collaborateurs, pour un chiffre d’affaires annuel d’environ 20 millions d’euros.

“La quatrième révolution industrielle nous donne l’opportunité de transformer l’industrie, en la rendant à la fois plus performante et plus attractive. Notre ambition est d’accompagner dans leur transformation les femmes et les hommes (end-users) opérant sur des sites industriels, en apportant de nouveaux outils et services pour remettre l’Homme au centre et réinventer l’expérience Homme-machine.” Explique Rodolphe Roy, Président d’ATS. “Faire grandir l’Humain pour amener plaisir et reconnaissance dans l’industrie : Un élément crucial pour booster l’attractivité et attirer de nouveaux talents.”

Le numérique, nouveau pilier d’ATS

Le premier jalon de la transformation d’ATS est posé en 2011, lorsque Rodolphe Roy en devient l’actionnaire unique. En 2017, une fois le rachat sécurisé, la transformation du groupe peut commencer, avec comme nouvel axe le numérique.

La société est dans le même temps repérée par BPI France, qui l’invite à rejoindre le programme accélérateur PME/PMI, puis la French Fab, le porte-drapeau de l’industrie française en tant qu’ambassadeur pour la Bourgogne. Ce programme accélérateur pousse également ATS à aller au-delà de l’OT pour proposer des services IT à ses clients et remettre l’innovation au centre de sa transformation.

Des LAB’Innovation sont ainsi déployés sur chacun des sites d’ATS, afin de permettre à tous les collaborateurs de l’entreprise d’explorer et d’innover avec de nouvelles technologies digitales, comme le cloud, l’ingénierie collaborative en Réalité Virtuelle, l’impression 3D ou encore la capture de la réalité. Le tout en lien avec les clients et partenaires de l’entreprise.

« Notre langue maternelle est l’OT, mais nous avons fait IT seconde langue, ce qui nous permet d’accompagner les industriels dans leur transformation numérique. Nous avons pour vocation à être la courroie de distribution entre ces deux mondes. »

Il est vrai qu’en tant que concepteur de moyens de production automatisés, et connectés, ATS Solutions apporte déjà un savoir-faire à mi-chemin entre OT et IT, pour le compte de clients prestigieux comme Air Liquide, Arkema, Schneider Electric ou encore le CEA.

ATS Connect, l’intégrateur OT/IT des industriels

“Avec ATS Solutions, nous proposons aux industriels des nouveaux moyens de production (CAPEX) automatisés, connectés et flexibles, rappelle Rodolphe Roy. Toutefois, nous étions un peu frustrés de ne pas pouvoir les accompagner dans leurs phases d’exploitation (OPEX), ni dans leurs projets de numérisation de leurs parcs machines existants.”

“Notre nouvelle activité portée par ATS Connect répond à cela, mais pas seulement : nous accélérons sur l’accompagnement à la transition énergétique et environnementale des industriels, jusqu’aux projets de villes intelligentes (smart city).” Complète Jordan Lecat, COO d’ATS Connect.

ATS Connect est chargée de porter les projets de connexion digitale des équipements. Cela commence par un audit 4.0 du moyen de production, des échanges systématiques avec les utilisateurs finaux pour identifier leurs points de douleurs. Nous traitons ensuite la collecte des données et le traitement de l’information pour créer les bons outils de suivi de performance et de maintenance. Le tout en faisant appel au besoin à des technologies innovantes capables de projeter les entreprises dans le monde de l’industrie 4.0. À ce titre, ATS Connect devient un intégrateur de bout en bout de solutions OT/IT.

SAP, éditeur clé pour ATS

Autre jalon de la transformation d’ATS, la rencontre avec SAP en 2018. ATS voit dans les solutions Cloud Public PLM et Assets, respectivement SAP Enterprise Product Development (SAP EPD) et SAP Intelligent Asset Management (SAP AIM) associé à SAP Business Technology Platform (SAP BTP), une plate-forme ouverte et collaborative de choix pour gérer les équipements des industriels et porter des projets avancés, comme la mise en place de jumeaux numériques connectés. Cette plateforme Cloud devient ainsi un catalyseur pour le développement commercial des nouveaux services numériques d’ATS Connect.

« ATS Connect se positionne clairement comme offreur de solutions Industrie 4.0, explique Jordan Lecat. Nous collectons la data, que nous faisons remonter sur la plate-forme Cloud SAP, afin de proposer des services innovants à nos clients. Par exemple de la maintenance prédictive. Avec ATS Connect, nous pouvons enfin proposer une gestion de bout en bout des moyens de production des industriels. »

Dans le cadre du partenariat entre SAP et le Collectif Continuité Numérique, ATS Connect participe par ailleurs au développement de démonstrateurs Industrie 4.0 autour des jumeaux numériques, lesquels sont déployés sur les Experience Centers SAP de Paris et Barcelone. ATS rejoint ainsi l’écosystème SAP relatif à l’industrie du futur. « Ceci nous rend d’autant plus fiers que nous partageons les valeurs et ambitions portées par SAP et ses Experience Centers : Meet, Inspire, Engage. »

 

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Source de l’article sur sap.com

Micro-interactions effectively communicate brand identity and ethos while strengthening ties with the customer. These habit-forming tools make for a fun and seamless user experience. Facebook’s ‘likes’ and Tinder’s ‘swipes’ are two classic examples. 

Micro-interactions originated with the need to guide customers who had hit a snag while using a service or a product. The goal was to ease customers into being more product-savvy via subtle reassurance and feedback. Micro-interactions are now employed by everything from washing machines, to coffee makers.

Along with feedback, prompts, and recommendations, they can also present customers with an appealing visual reward upon finishing a task. When used optimally, micro-interactions drastically enhance the navigation and simplify how users interact with sites and apps.

How Micro-Interactions Work

Here are the four structural elements to a simple micro-interaction: triggers, rules, feedback, and loops. Every micro-interaction has a significant component to organize the operational cycle. It lets you control feedback and runs, so the users understand the consequences of their performance and feel motivated to follow through.

Triggers

This feature begins micro-interactions of both the user-initiated (prompted by user) and system-initiated (driven by the system) kind. For example, a click, scroll, swipe, tap, and pull are common triggers that users carry out. So making a payment, booking a cab, and clicking or tapping on the hamburger menu all fall under this category. On the flip side, the user’s alert prompt upon entering a wrong password is a classic system-generated trigger. 

Rules

This element determines what happens after the user sets a prompt into motion via tapping, clicking, scrolling, or swiping. Rules refer to the fact that apps decide the triggers that users employ — Tinder’s ‘swipe’ feature illustrates this point. These rules gradually become a habit-forming action that users get accustomed to while regularly engaging with an app.

Feedback

During this process stage, the system informs the user via auditory, visual, or haptic cues. It engages the users and encourages them to proceed further in their process. For example, the progress bar of a download, the visual representation of steps cleared in a circle, or the visual, aural, and tactile indication upon the success or failure of payment are all a part of the feedback mechanism.

Loop/Modes

This final stage entails tiny meta-rules of the process and determines the frequency and duration. A classic example from an ecommerce app is the ‘Buy Now’ transformed to ‘Buy Another’ Before the user loses interest in the app, the app typically uses such a loop to get them to re-engage with the app. 

How to Use Micro-Interactions

We’ve established that micro-interactions are fabulous, but not every UX interaction on your app or site needs one throughout the wireframe. Overusing this tool could saturate the overall creative experience your design may want to offer. Worse, it might even end up confusing the information hierarchy. It undermines the design and unbalances the user experience of discomfort and irritability. So it’s crucial to know when exactly to use them.

Let’s find out how few quick tips on micro-interactions can elevate and humanize your mobile user experience:

  • Swipe right or left: A signature move made entirely on swiping micro-interaction featured in the famous Tinder app. Swiping is an easier action than clicking or tapping.
  • Call-to-action:  As part of the last step during payment or order, place a ‘Confirm Order’ or ‘Book Now’ prompt, which gives the task a sense of urgency. As a result, having acted on it feels like a minor achievement. 
  • System status: Your app user wants to know what’s happening. System status lets them know they are moving in the right direction and helps avoid confusion. Sometimes, users even run out of patience while uploading a picture, downloading a file, or filling up the registration form.
  • Classic notifications: Users need a quick reminder of products selected/wishlist in their abandoned cart with a reduced attention span. A simple notification can nudge them toward finalizing the purchase. 
  • Button animation: Animated buttons are not only cute, but they also help users navigate the mobile app swiftly. Try out attractive colors, fonts, sizes, shapes, and clipart elements corresponding to the animation and create that cool button to pop up when tapped or hovered on. 
  • Animated text inputs:  A simple process of a likable element like zooming in while entering data into a form or filling up card details for payment can enhance the user experience.
  • Reward an achievement:  Especially true for educational and health apps, micro-interactions celebrating big and small milestones with a badge or a compliment of encouragement can strengthen a user’s engagement with the app. 

Benefits of Micro-Interactions

  • Brand communication: A successful brand ensures that the transmission to the buyer is engaging, positive, and hassle-free. When micro-interactions show a process status clearly, it creates and reinforces a positive image for your brand.
  • Higher user engagement: Experts say micro-interactions engage users better. These tiny elements subconsciously create the urge to keep interacting with your app. For example, each push or nudge notification acts toward redirecting your customers back to your app.
  • Enhanced user experience: From shopping to banking to traveling to learning to staying healthy, there’s an app for everything. A wide range of activities elevates the overall user experience and stays ahead in the game. Micro-interactions can work that magic for your brand. 
  • Prompt feedback: It’s frustrating not to know what’s happening behind the blank screen, especially during a purchase. Instant feedback via visual, sound, or vibrating notifications makes for a pleasant user experience. 
  • Visual harmony: Micro-interactions initiated even with a tap, swipe, typing, or scrolling are all a part of the UX design’s overall appeal. The trick is to keep all the interface elements in perfect sync with the app’s visual features.

Micro-Interaction Best Practices

Here are a few basic principles you should follow when you introduce a micro-interaction to the user experience.

1. Keep it simple, stupid (KISS)

KISS is a famous design principle that becomes even more important in the case of micro-interactions. The goal is to make the user journey delightful and not be a distraction.

2. Keep it Short

It has ‘micro’ in the name itself. But, again, micro-interactions aren’t supposed to be show stars, and a lengthy micro-interaction only distracts the user. 

3. Pick the Right Place

You should always consider the options carefully before choosing the spot for any micro-interaction. The widely used user-interaction designs are popular for a reason. Many people have already approved them, so you can safely continue with them. The use of micro-interaction should also sit well with your brand image. 

See also if the placement of a micro-interaction is reaching your ideal customer or not. And even consider whether you need a micro-interaction to begin with. 

And That’s a Wrap!

As UX designers, we can profoundly impact the overall design of sites and apps, the user’s journey, their interactions with our product/service, their connection with the brand, and the ease of doing a transaction.

We want customers to connect to our brand, love our products, and experience our exceptional customer service. But most of all, we want to earn their trust and loyalty.

 

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The email channel is known for multiple advantages. It is convenient to implement practically, offers many options, and has a fantastic ROI of up to 4200%.

But we also face problems, the most disappointing of which is people ignore emails, not performing the desired action, or worst of all unsubscribing. Why does it happen?

The web is constantly progressing. It offers many tools like modern HTML template builders, ESP services, and other digital assistants that help us at all stages. But even the best tools are not enough; the secret of success still rests with us.

In this post we’ll cover the 7 cardinal sins of email marketing, to help you avoid them.

1. Being Too Late

I can define this mistake as probably the worst. It’s worse than broken links, incorrect dates, or prices. Even more harmful than ugly design.

We lose a lot when postponing email strategy implementation. Beginners often focus all their attention on the content, social media activities, SEO issues… All that is important, right. But ignoring email campaigns is a hard fail.

Thousands of visitors never come again to your website. In other words, they leave the very first levels of the marketing funnel. While regular emailing keeps them engaged and prevents churn.

So delays here are only profitable for competitors. Don’t wait until you collect “enough” contacts. Start as soon as possible. 

Frequency matters too. Don’t bomb people with emails; it annoys and causes unsubscribes. Email frequency is an individual parameter depending on many factors.

2. Disregarding Clients’ Expectations

A fundamental axiom: people unsubscribe when emails are irrelevant. The same goes for neglected expectations. Even the best content with next-gen features won’t save the situation.

I mentioned the email frequency a bit above. Notice that if you announce the weekly emails but send them every day, this is an example of ignoring expectations. Be honest with readers.

Another typical issue is off-topic. If your subscribers are waiting for content related to smartphones, send them newsletters about smartphones, not dresses or domestic turtles :)

But in some cases, getting off-topic can be good. It all depends on the target audience, actual situation, and communication style. 

3. Bad Segmentation 

Once again, relevance is vital. So we must avoid generic emails. Instead, especially if your contact list is extensive enough, apply all the possible parameters: age, gender, location, customers history, etc.

Where to get the respective data? A typical solution is to use update preferences forms in emails or on the website. Let clients choose the topics that are interesting for them.

Use surveys, sign-in forms, AI-based techniques of segmentation… Smart algorithms are great helpers that track clients’ behavior and then process the data for segmentation purposes. 

The better we know our subscribers, the deeper we segment the contact list. It allows sending precisely targeted newsletters to respective segments.

4. Insufficient Personalization 

As Hubspot stats say, personalized emails’ open rate is 26% higher, and their click-through rate is 14% better. But even besides index data, poor personalization is just nonsense today.

Clients are looking for content that matches their preferences, so marketers have to consider these expectations. Segmentation and dynamic range are essential here, but they are not the only techniques.

Everything is much more sophisticated here, in addition to personalized subjects and content. Another solution is to generate recommendations that include the previously browsed products.

AI-powered automation comes to help. Machines will upgrade the classical personalization to the next level called hyper-personalization.

5. Underestimating Mobile-Friendliness 

It’s simply unacceptable to send non-responsive emails today. With so many people opening email on different devices, this is a huge fail.

The modern world is full of gadgets and devices. Email has been opened on smartphones more frequently than on desktop PCs and notebooks in recent years. Up to 70% of readers will read messages on mobiles very soon. No wonder that responsivity turned into a mobile priority.

Regarding layout and design, there are no problems: modern template editors are featured with automated responsivity. But mobile-first means not only layout/design adjustment for mobiles, full-width buttons, or larger fonts. We have to work with content too. Don’t overwrite text remember that recipients read inbox emails on the run. 

Just imagine yourself reading emails in the cafe or cab. And ask yourself: is everything convenient? Would you take the desired action on the run?

6. Non-Professional Approach 

People are quite skeptical of new brands. We need to do our best to attract them. So everything must be done professionally.

The best solution: be a perfectionist. If newsletters look amateurish, they are likely to repel.  

Being amateurish will also ruin your brand identity and reduce customers’ trust. Pay close attention to design, stick to your corporate style, analyze each detail in the context of overall harmony.

7. Overlooking Tests and Improvements 

Testing is vital. Before sending an email campaign, check it via Litmus or Email on Acid to be sure that message looks just as planned. These tools allow testing email rendering by +90 combinations of email clients, devices, and OS.

Knowledge is power. Always try and test your marketing strategies. Are you satisfied with your actual performance? Run A/B tests and focus on the most significant wins and failures. 

Summing Up

Of course, threats are not limited to these seven failures. The last piece of advice: never ignore trends. 

Accessibility? Don’t forget about clients with special requirements. Get whitelisted and incorporate these technologies in your campaigns.

And constantly strive for perfection. With this doctrine, you’ll win!

 

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La définition la plus simple de l’analytique augmentée ? C’est une analytique qui est « améliorée » par des technologies d’intelligence artificielle (IA), notamment par le machine learning et le traitement du langage naturel (NLP).

Le machine learning automatise les processus analytiques complexes, comme la préparation des données et la génération d’informations. Le traitement par le langage naturel permet à tout utilisateur, même non formé, de poser des questions sur ses données et d’obtenir des réponses de manière simple sous forme de phrases.

Le terme « Augmented Analytics » a été inventé par Gartner en 2017 et est désormais largement considéré comme l’avenir de la business intelligence (BI) et de l’analyse de données – y compris l’analyse prédictive.


Pourquoi l’analytique augmentée est-elle importante ?

Exploiter les possibilités offertes par le Big Data

Les données représentent la plus grande opportunité de l’économie moderne. Grâce à elles, les entreprises peuvent savoir quoi produire et quand, à qui s’adresser, comment évoluer, et bien plus encore. Mais le volume de données est aujourd’hui trop important pour que les collaborateurs puissent les interpréter seuls – ou sans parti pris – et l’exigence de réponses immédiates est tout simplement impossible à satisfaire. Des technologies comme l’IA et l’apprentissage automatique sont nécessaires pour découvrir des informations significatives dans un océan de Big Data. C’est l’une des raisons pour lesquelles les analyses augmentées sont si importantes : elles combinent la datascience et l’intelligence artificielle pour aider les entreprises à analyser des ensembles de données massifs en temps réel.

Réduire la dépendance à l’égard des data scientists

Le processus d’analyse est une série d’étapes manuelles et chronophages, si compliquées qu’en général seuls les data scientists peuvent les réaliser. Ces analystes professionnels doivent :

  1. Collecter des données à partir de sources multiples
  2. Les préparer pour l’analyse
  3. Effectuer l’analyse
  4. Trouver des insights utiles
  5. Visualiser les résultats
  6. Partager les résultats d’une manière convaincante
  7. Créer un plan d’action

Le problème, c’est qu’il y a une grande pénurie de data scientists dans le monde – et les embaucher coûte cher. Si l’analytique augmentée ne remplace pas ces professionnels, elle peut réduire votre dépendance à leur égard en automatisant des processus tels que la collecte, la préparation, le nettoyage et l’analyse des données.

En plus de libérer le temps des data scientists pour des tâches plus importantes, comme l’interprétation des résultats, l’analytique augmentée peut améliorer la valeur que ces analystes apportent à votre organisation. Les analyses optimisées par l’IA et l’apprentissage automatique les aident à établir des liens qu’ils auraient autrement manqués – et à trouver des informations pertinentes en moins de temps. Ces technologies peuvent également aider des collaborateurs qui occupent d’autres fonctions analytiques – des analystes commerciaux aux analystes métier – en améliorant leurs connaissances et en les aidant à faire le travail qui était auparavant réservé aux data scientists experts.

D’ici 2025, la rareté des data scientists ne sera plus un frein à l’adoption de la science des données et du machine learning dans les organisations.

Gartner, 2018

Démocratiser l’analytique pour les utilisateurs non formés

Une autre raison pour laquelle l’analytique augmentée est si importante est qu’elle permet aux « explorateurs de données » non formés d’entrer en jeu. En automatisant les processus analytiques complexes et en permettant aux utilisateurs d’interroger les données simplement en posant des questions, les collaborateurs qui n’ont pas de compétences en datascience peuvent quand même tirer parti des analyses avancées. L’apprentissage automatique peut guider ces explorateurs de données en leur proposant des questions/réponses pré remplies – et en leur suggérant où creuser davantage.

Avec l’analytique augmentée, les réponses aux requêtes se présentent sous la forme de visuels prêts à l’emploi, comme des diagrammes, des graphiques et des cartes, de sorte que les utilisateurs n’ont pas à les créer eux-mêmes. Ces visualisations peuvent être analysées à l’aide de commandes simples, rassemblées dans des récits de données et facilement partagées avec d’autres équipes et la direction.


L’évolution de l’analytique

L’Analytique et la Business Intelligence ont beaucoup évolué ces dernières années, passant d’outils sophistiqués destinés aux professionnels des données et de l’analyse à des outils optimisés par le machine learning que tout le monde peut utiliser.

1. Analytique traditionnelle

  • Impulsée par l’IT
  • Autonomie de l’utilisateur limitée
  • Des outils sophistiqués pour les professionnels des données et de l’analyse
  • Se focalise sur le reporting à grande échelle

2. Analytique en libre-service

  • Impulsée par les métiers
  • Plus d’autonomie pour les utilisateurs
  • Interface conviviale
  • Se focalise sur la découverte par les utilisateurs

3. Analytique augmentée

  • Impulsée par l’IA et le machine learning
  • Une véritable autonomie des utilisateurs
  • Outils d’IA et processus guidés
  • Se focalise sur des informations rapides, profondes et précédemment cachées.

Avantages de l’analytique augmentée

L’analytique augmentée offre de nombreux avantages similaires à ceux de la business intelligence, comme l’amélioration du reporting et de la prise de décision, mais elle offre également un niveau de rapidité et de précision impossible à atteindre sans intelligence artificielle et apprentissage automatique. Voici quelques avantages spécifiques à l’analytique augmentée :

  • Préparation plus rapide des données : Les analystes passent environ 80 % de leur temps à préparer les données pour l’analyse. Ils exportent de grands ensembles de données et les combinent, les nettoient et les structurent avant que l’analyse ne puisse commencer. L’apprentissage automatique de l’analytique augmentée automatise ce processus, libérant les analystes pour des activités plus utiles et réduisant les erreurs par la même occasion.
  • Analyse automatisée : Les modèles d’apprentissage automatique peuvent automatiser des analyses complexes qui, autrement, prendraient des semaines aux data scientists. Les réponses et les visualisations de données sont immédiatement générées et disponibles pour les utilisateurs, qui peuvent ainsi passer moins de temps à creuser dans les données et plus de temps à interpréter les informations, à raconter des histoires de données aux dirigeants et à provoquer le changement.
Libérer la valeur des données : l'analytique augmentée fait le travail pour vous

Découvrez comment l’analytique augmentée fournit automatiquement des réponses aux requêtes, afin que les utilisateurs passent moins de temps à explorer les données et plus de temps à agir.

  • Des insights profonds : Les machines peuvent examiner les données d’une manière qui serait impossible pour les humains. Elles peuvent examiner des ensembles de données beaucoup plus vastes sous plus d’angles et trouver des corrélations, des relations -via des modèles statistiques- invisibles à l’œil humain. Les machines peuvent comprendre les données rapidement et à grande échelle, renforcer l’intelligence humaine par des informations impartiales et indiquer aux utilisateurs où porter leur attention.
  • L’analyse conversationnelle : Le traitement du langage naturel – la même technologie d’IA conversationnelle qui équipe des assistants numériques comme Siri et Alexa – permet aux utilisateurs professionnels n’ayant aucune connaissance des langages de requête ou du code de poser des questions de manière conversationnelle. Et la génération de langage naturel (NLG) leur donne des réponses sous forme de phrases complètes, écrites ou orales, qui résument ou expliquent les résultats.
  • Contexte instantané : Les informations sans contexte n’ont aucun sens. En tenant compte de l’intention et des comportements des utilisateurs, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent fournir des informations contextuelles prêtes à être utilisées. En outre, en démocratisant l’analytique, les cadres et les employés expérimentés peuvent enrichir les informations grâce à leurs connaissances et à leur compréhension approfondie des business models et des opérations.
Libérer la valeur des données et de l'analytique : la valeur ajoutée de l'analytique augmentée

Hyoun Park, PDG et analyste principal chez Amalgam Insights, explique comment l’analytique augmentée fournit un contexte, afin que vous sachiez réellement ce que vos données contiennent.


Cas d’utilisation de l’analytique augmentée

L’analytique augmentée a le pouvoir de révolutionner les processus d’entreprise, mais à quoi cela ressemble-t-il dans le monde réel ? Voici quelques exemples de cas d’utilisation de l’analytique augmentée dans les domaines de la finance, des ventes et du marketing, de la production, des ressources humaines et du recouvrement.

L’analytique augmentée pour la finance
Un Analyste peut utiliser l’analytique augmentée pour prévoir et contrôler facilement les frais de voyage et de représentation (T&E) dans différents départements.

L’analytique augmentée pour le recouvrement
Les responsables du recouvrement peuvent utiliser l’apprentissage automatique dans l’analytique augmentée pour anticiper les retards de paiement, déterminer la bonne stratégie de recouvrement et maîtriser les flux de trésorerie.

L’analytique augmentée pour les ventes et le marketing
Les équipes de vente et de marketing disposent d’une meilleure connaissance des clients – et d’une identification rapide des opportunités de ventes croisées et incitatives – grâce à l’analytique augmentée.

L’analytique augmentée pour l’industrie manufacturière
Un analyste d’un fabricant d’acier peut utiliser l’analytique augmentée pour prévoir, surveiller et contrôler les dépenses dans différentes usines.

L’analytique augmentée pour les RH
Les responsables RH peuvent prédire le turn-over des collaborateurs, en comprendre les raisons et prendre des mesures correctives pour conserver les meilleurs éléments – tout cela grâce à l’analyse de l’IA.

 


Pictogramme d'un graphique pour représenter l'analytique augmentée

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Source de l’article sur sap.com

J’ai récemment eu une conversation avec le responsable produits d’un grand fabricant d’équipements industriels. Chaque machine comporte de  multiples variantes, est vendue à des centaines de clients, ce qui représente des milliers d’installations à travers le monde et peut être utilisée pendant des décennies. Mon interlocuteur m’expliquait qu’il avait reçu un appel d’un de ses clients  pour la mise à niveau d’une de ses machines pour en augmenter la productivité et optimiser. De ce fait, les équipes de ce responsable produits  vont être très occupées pour répondre à cette demande au cours des prochaines semaines, voire des prochains mois. Imaginez maintenant le nombre de ressources et le temps qui seraient nécessaires s’il avait à répondre à plusieurs demandes similaires en parallèle.

Voyons quelles sont les tâches les plus importantes qui sont requises pour élaborer un plan de réponse complet à destination de ce client :

  • évaluer le potentiel de revenus de la demande de mise à niveau ;
  • analyser la réplicabilité de la solution auprès d’autres clients ;
  • vérifier l’état de fonctionnement de l’équipement ;
  • évaluer le mode d’utilisation de la machine ;
  • valider la compatibilité de la dernière configuration proposée par l’ingénierie ;
  • comprendre les nouvelles exigences applicatives ;
  • effectuer une analyse des risques ;
  • analyser les perturbations de la chaîne d’approvisionnement ;
  • collaborer avec les fournisseurs et les partenaires pour élaborer le plan d’exécution ;
  • et probablement bien plus encore…

Il est également important de noter le nombre de systèmes, de processus et de partenaires requis pour construire et appliquer ce plan d’intervention.

Tout est question de stratégie globale

Nous voyons de nombreux clients de tous secteurs, en particulier dans la haute technologie, l’énergie, les équipements industriels, la santé, l’aérospatiale et le pétrole et le gaz, cherchant à tirer une part croissante de leurs revenus de services stratégiques. C’est un objectif commun aux fabricants d’équipements d’origine (OEM) recherchant des marges plus élevées, une proximité accrue avec leurs clients et des revenus récurrents.

Pour y parvenir, les entreprises doivent élaborer une stratégie globale, en intégrant les services d’ingénierie à la gestion des actifs, afin de rapprocher les OEM des opérateurs.

Dans cet article, je vous expose les éléments stratégiques liés à l’intégration du monde de l’ingénierie et de l’opérationnel, qui permettront aux OEM et aux opérateurs de maximiser la valeur de leur collaboration et de mettre en place une base permettant d’explorer de nouveaux business models, tel que le Product as a Service.

Éléments stratégiques d’une intégration des services d’ingénierie à la gestion des actifs

Ne serait-il pas intéressant de disposer d’un package de solutions prêt à l’emploi permettant de gérer tous les actifs installés, prenant en compte leur durée de vie et leur état ?

Comment y parvenir ?

Voyons quelques-uns des éléments stratégiques qui permettront de briser les silos fonctionnels, pour bénéficier d’une vue à 360 degrés du cycle de vie des produits et des actifs.

 

 

  • Tout d’abord, un OEM doit savoir déterminer la configuration d’un actif existant à partir des spécifications du produit issues de l’ingénierie. Il s’agit ici de la capacité à suivre et à gérer entièrement l’actif lors son installation, puis tout au long de son cycle de vie et jusqu’à sa mise hors service. L’un des aspects importants est de comparer dynamiquement l’actif en fonctionnement avec les configurations d’ingénierie les plus récentes, afin de prendre les bonnes décisions de maintenance ou de mise à niveau.
  • Le deuxième élément est la façon dont les partenaires collaborent et partagent des données. En créant un écosystème collaboratif de nouvelle génération basé sur le cloud, les équipementiers, les opérateurs, les fournisseurs et les partenaires de service vont disposer d’une plate-forme commune. Elle permettra de rassembler l’ensemble des partenaires, de partager du contenu, des données, et même d’étendre les processus métiers au-delà des murs de l’entreprise. L’objectif est de permettre aux OEM et aux opérateurs de déterminer quelles mesures doivent être prises et à quel moment.
  • Le troisième aspect est l’efficacité avec laquelle nous utilisons les données d’ingénierie en amont pour améliorer la gestion des actifs. Avec une ingénierie de service efficace, nous pouvons établir une nomenclature des services, des conceptions de services, identifier des systèmes critiques, définir des caractéristiques de performance, planifier des stratégies de service, créer des aides visuelles et bien plus encore. Les données de l’ingénierie de service peuvent être utilisées efficacement dans plusieurs flux de gestion des actifs, tels que la planification de la demande, les services sur le terrain, la gestion des garanties, les plans de maintenance et les stratégies d’actifs. En activant une continuité numérique de bout en bout, il est possible de connecter les données tout au long de la chaîne de valeur d’un service, de sa conception à son utilisation.
  • Enfin, l’un des éléments clés est de permettre aux entreprises de capturer et d’analyser les données transactionnelles et de performance des actifs opérationnels. Une fois restituées sous forme exploitable, ces informations permettront de générer des plans de service dynamiques, mais aussi d’identifier les modifications de conception à apporter, ainsi que les mises à niveau possibles afin de maximiser la valeur d’un actif. Cette boucle de rétroaction continue reposant sur l’ensemble de la base installée permettra aux OEM de proposer de meilleurs produits, plus durables.

Afin de répondre à cette évolution des besoins métiers sur le terrain de l’intégration des services d’ingénierie à la gestion des actifs, SAP et Siemens Digital Industries Software ont récemment annoncé  une extension de leur partenariat qui leur permettra de fournir de nouvelles solutions de gestion du cycle de vie intelligent des services et des actifs. Il est essentiel que tous ces éléments stratégiques soient liés aux processus métiers de la chaîne d’approvisionnement et qu’ils soient accessibles sur une plate-forme unique pour que les équipementiers et les opérateurs puissent en tirer une valeur commerciale.

 

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Source de l’article sur sap.com