• 05déc

    Pour que le comparatif ait du sens, il faut aussi ré-exploiter les techniques d’optimisation de la chaine de production, et appliquer la logique de « flux tendu » à l’évolution des services fournis par les Systèmes d’Information.

    Ce qui suppose à minima :

    • Avoir des méthodes d’analyse de la valeur applicables à tout nouveau projet/développement de service. Il s’agit de répondre à une question « a priori» simple. Est-ce que le « produit » (au sens résultat) de ce projet, le service que remplira le logiciel développé répond parfaitement aux besoins qui en ont déterminé l’existence et ce, au coût le plus faible? Il faut dès lors en comparer la «valeur métier» au sens par exemple de nouvelles parts de marché, de la satisfaction client, de la qualité d’un produit ou d’un service, avec le coût total de «fabrication» (coût du projet y compris matériels et logiciels et coûts annexes tels la formation),
    • Considérer les coûts informatiques comme de réels coûts de production et non des coûts «administratifs» ou de «support»,
    • Avoir, pour optimiser la chaine de production, des méthodes et des modèles (exemple le développement rapide RAD, ou «agile»), qui facilitent la réplicabilité des processus et dès lors «libèrent» des contraintes de localisation,
    • Aller au-delà de la fabrication d’une «usine»: instrumenter la production et l’exécution; avec des outils de pilotage «industriels».

    Pour ce dernier point, le pilotage des Systèmes d’Information pourrait s’inspirer à bon escient du concept des « MES » ou Manufacturing Execution System, qui sont des systèmes informatiques pour les usines ou les ateliers fournissant les informations nécessaires à l’optimisation des activités de production , de la collecte en temps réel des données de « production »  aux activités d’analyse : traçabilité des informations, contrôle de la qualité, suivi de production, ordonnancement, maintenance préventive et curative. Au sens informatique, les données de « production », relèvent à la fois de données de « pilotage » en termes d’avancement projet, de qualité, etc, mais également de toutes les données de référence utilisées dans les analyses et prises de décisions et qui, pour plus d’efficacité et de contrôle devraient être décrites à travers des méta-données. Quant à la maintenance préventive, l’informatique a encore beaucoup à apprendre.

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