Data quality challenges in dashboard development in industry 4.0 context: An engineering-to-order manufacturing case study

Houitte, D. R., Boukherroub, T., Ameyed, D. et Moise, A. (2023) Data quality challenges in dashboard development in industry 4.0 context: An engineering-to-order manufacturing case study. Dans CIGI Qualita MOSIM 2023, Trois-Rivières, Québec, Canada DOI 10.60662/fqdq-zz83.

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Résumé

The use of dashboards has become increasingly prevalent as a means of providing real-time information and decision-making support across various industries, particularly in the context of industry 4.0. This study examines the feasibility of creating a dashboard for an engineering-to-order (ETO) manufacturing factory to support its transition toward a smart factory. It highlights the challenges that could be encountered in this process. In ETO factories, products are highly customized to match the specifications of the clients, which can make performance monitoring difficult. Our study provides a roadmap for manufacturing factories aiming to develop their dashboard and transform themselves into smart factories. It shows that a rigorous analysis of data quality is essential to ensure the accuracy and reliability of the data required for performance measurement before creating a dashboard.

L’utilisation de tableaux de bord est devenue de plus en plus courante dans diverses industries, notamment dans le contexte de l’industrie 4.0, comme moyen de fournir des renseignements en temps réel et comme soutien à la prise de décision. Cette étude examine la faisabilité de créer un tableau de bord pour une usine de fabrication qui fonctionne en mode conception sur commande (ETO) afin de soutenir sa transition vers une usine intelligente. Elle met en lumière les défis qui pourraient être rencontrés dans ce processus. Dans les usines ETO, les produits fabriqués sont hautement personnalisés selon les spécifications des clients, ce qui peut rendre difficile le suivi de la performance. Notre étude fournit une feuille de route pour d’autres usines de fabrication souhaitant développer leur tableau de bord et se transformer en usines intelligentes. Elle montre qu’une analyse rigoureuse de la qualité des données est une étape essentielle avant de créer un tableau de bord, afin d’assurer l’exactitude et la fiabilité des données requises pour la mesure de la performance.

Type de document:	Document issu d'une conférence ou d'un atelier (NON SPÉCIFIÉ)
Mots-clés libres:	Dashboard Data quality Engineering-to-order Smart factory Performance indicator Tableau de bord Qualité des données Conception sur commande Usine intelligente Indicateur de performance
Date de dépôt:	16 août 2023 17:17
Dernière modification:	12 sept. 2023 15:16
URI:	https://collection-numerique.uqtr.ca/id/eprint/2017

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