Les facteurs de sécurité des pistes sont le premier groupe de risque de l’industrie aéronautique. Avec des recherches menées récemment par Airbus révélant que les sorties et les sorties de piste ont pris en compte 36% des déficits de coque et 16% des accidents mortels entre 1999 et 2019, les aéroports de toutes tailles ont besoin pour se préparer, répondre et éventuellement atténuer l’impact des dangers conditions de piste. Sachant que la sécurité des pistes est essentielle, la nouvelle technique de l’Organisation de l’aviation civile internationale (OACI) pour évaluer et confirmer les conditions de surface des pistes, souvent appelée Global Reporting Structure (GRF), nécessitera bientôt que les aéroports documentent les problèmes et les polluants sur chaque tiers des piste. Le GRF est le résultat des travaux de l’OACI Rubbing Job-Pressure, qui a été créé en 2008, dans le but de créer une technique harmonisée à l’échelle mondiale pour évaluer et signaler les conditions de surface de piste. Le travail a été soutenu par divers panels et organisations d’experts, dont la FAA TALPA. En vertu de la nouvelle réglementation GRF de l’OACI, le personnel de l’aéroport doit évaluer et documenter l’état de la piste, transmettre ces informations dans le format correct et documenter sans délai toute modification importante pour pouvoir améliorer la sécurité de la piste. Comprenant une évaluation de la piste par observation humaine, le GRF de l’OACI permet aux inspecteurs de piste qualifiés d’utiliser une matrice de problèmes de piste pour attribuer un code d’état de piste à chacune des trois zones de piste. Ces codes de problème de piste sont complétés par des descriptions du contaminant de surface en fonction de son type, de son niveau et de sa couverture pour générer un rapport sur l’état de la piste. En créant des techniques d’évaluation standardisées et des rapports sur l’état des pistes, qui comportent deux sections : le calcul des performances de l’avion et la conscience de la situation, le GRF permet aux décideurs des terminaux d’aéroport de contribuer à réduire l’un des risques les plus importants pour la sécurité aérienne. Les pilotes utilisent ces détails pour déterminer les performances globales de leur avion en corrélant le code du programme de problème de piste et les contaminants avec les données de performance des constructeurs d’avions, ce qui aidera les pilotes à effectuer des calculs de performance globale au décollage et à l’atterrissage pour les pistes mouillées ou polluées. Le GRF permet également aux pilotes de documenter leurs propres observations des conditions de piste au moyen du mouvement de freinage observé, vérifiant ainsi le code du programme ou alertant le personnel des procédures du terminal de l’aéroport des conditions changeantes. Bien que ces évaluations humaines constituent la norme pour vos dimensions qui aident les décideurs à déterminer s’il est sûr pour un avion d’atterrir ou de décoller, les observations produites par différents inspecteurs d’êtres humains pour soutenir l’évaluation de la piste peuvent être irrégulières, ce qui les rend non seulement difficiles à comparer les uns avec les autres, mais en outre moins associés à l’état réel de la surface. Lorsque la norme GRF est reconnue pour la sécurité des pistes, après l’entrée en vigueur de la nouvelle réglementation, les aéroports peuvent commencer à compléter les découvertes humaines avec une technologie d’indicateurs sophistiquée pour mieux surveiller, évaluer et signaler les conditions des pistes en temps réel. La combinaison de l’évaluation humaine avec des informations météorologiques précises et des mesures cohérentes de l’état des pistes pourrait contribuer à améliorer considérablement l’efficacité opérationnelle. Les technologies d’indicateurs modernes sont capables de collecter et d’envoyer avec précision des informations sur l’état de surface et la chaleur de la piste pour garantir que les décideurs disposent d’une image beaucoup plus efficace, stable et précise des problèmes affectant les procédures d’entretien des pistes. Des détecteurs de véhicule par téléphone portable, appuyés par des détecteurs de piste réparés, peuvent être utilisés pour évaluer les problèmes de piste. Si les données de la zone réparée révèlent une modification importante, une évaluation de l’état de la piste beaucoup plus complète avec un capteur de téléphone portable est lancée. La voiture de la flotte utilisant le capteur mobile peut ensuite parcourir la piste pour collecter des données complètes sur les problèmes sur toute la longueur de la piste. Avec des technologies d’indicateurs à leur disposition, différents inspecteurs peuvent évaluer et documenter les conditions de piste de manière cohérente, leur permettant d’arriver aux mêmes conclusions concernant exactement les mêmes problèmes. De plus, les capteurs permettent au personnel de l’aéroport de se concentrer sur d’autres facteurs de condition, tels que les risques de dommages causés par des objets étrangers, et accélèrent le flux de travail GRF régulier, ce qui augmente encore l’efficacité et notamment pour le pilote d’avion. En mettant en place des technologies d’indicateurs couplées à un système d’incorporation pour la consolidation des données, des rapports et des alertes, les aéroports peuvent exprimer des informations précises et en temps réel sur les problèmes de piste aux pilotes d’avions dans des conditions stables et simplement compréhensibles structure) afin qu’ils puissent décider si le décollage ou l’obtention sera sûr. Grâce à des informations précises en temps réel, les aéroports internationaux peuvent également mieux comprendre où et quand l’entretien des pistes est essentiel, quels équipements et composants sont nécessaires, et si les pistes doivent être temporairement fermées ou si les vols aériens doivent être complètement annulés.

Vous vous souvenez quand l’approche de réingénierie typique se résumait à éliminer, simplifier et automatiser les processus ? Cela semble étrange à une époque où la technologie numérique permet aux entreprises de transformer leur mode de fonctionnement, d’un bout à l’autre de la chaîne de valeur. Des percées dans des domaines tels que la technologie des communications, l’analyse, le Big Data et l’Internet des objets ont inauguré un tout nouvel ensemble d’outils pour générer plus de valeur pour les clients. L’objectif de la réingénierie n’a pas changé, mais les moyens sont devenus nettement plus puissants.
Pensez à l’automatisation. Pendant des années, les entreprises ont automatisé des tâches manuelles spécifiques, telles que le travail en usine ou les fonctions de bureau. Mais aujourd’hui, ils peuvent automatiser des processus entiers. Uber, par exemple, gère plus d’un million de chauffeurs dans le monde avec un logiciel qui répartit le travail et fournit des commentaires sur la façon dont le travail a été effectué. Les plateformes cloud telles qu’Amazon Web Services ont automatisé la fourniture de services, permettant aux utilisateurs finaux de contourner les services informatiques de l’entreprise et de s’inscrire à des services logiciels avec une carte de crédit.
De même, le numérique a bouleversé l’externalisation. Le modèle traditionnel, bien sûr, consiste à délocaliser certaines opérations pour réduire les coûts grâce à l’arbitrage et à la spécialisation de la main-d’œuvre. Mais aujourd’hui, la technologie a changé le calcul sur bon nombre de ces mouvements. Au lieu de recourir à des centres d’appels massifs, par exemple, de nombreuses entreprises créent des outils d’auto-assistance en ligne et des forums communautaires pour gérer de nombreuses demandes de service. Cela leur permet de gérer des centres d’appels beaucoup plus petits mais plus sophistiqués pour gérer des problèmes plus importants qui peuvent être de véritables facteurs de rupture pour les clients.
Il est également vrai que les grandes entreprises peuvent désormais se procurer des capacités à grande échelle d’une manière jamais possible auparavant. General Electric, par exemple, dispose d’un important personnel interne en science des données, mais il fait toujours appel à une expertise extérieure pour aider à résoudre les problèmes. Les communautés de science des données comme Kaggle, par exemple, permettent à GE de publier des défis d’analyse en ligne qui peuvent attirer plus de 200 équipes de science des données dans un concours pour trouver la meilleure solution.
Chris Brahm, partenaire de la pratique Advanced Analytics, explique comment les technologies numériques ont augmenté la portée et la puissance de la réingénierie des processus.
Alors que les coûts de l’informatique, du stockage, de la mise en réseau et du développement de logiciels s’effondrent, chaque secteur d’activité a des opportunités similaires pour repenser la façon dont il offre de la valeur. Au milieu du raz-de-marée des technologies potentielles, le plus dur est de développer un manuel clair pour évaluer quelles solutions créent de la valeur plutôt que de simplement augmenter la complexité. D’après notre expérience, les efforts de réingénierie les plus efficaces découlent de deux principes clés :
Tout n’a pas besoin d’être réparé, et toutes les solutions n’impliquent pas un investissement majeur en capital. De nombreuses bonnes solutions peu coûteuses arrivent sur le marché en utilisant la technologie existante appliquée de manière innovante. Malgré l’attrait de l’analyse de Big Data, par exemple, parfois une petite solution de données, telle que le nettoyage d’une base de données client, peut conduire à de solides opportunités de revenus comme la vente croisée.
Pour les processus qui nécessitent une attention particulière, il est essentiel de définir à quoi ressemble le succès et d’agir rapidement pour y parvenir. La réingénierie numérique doit s’appuyer sur un processus de développement Agile, dans lequel l’entreprise déploie une solution rapidement et utilise une approche de test et d’apprentissage disciplinée pour définir le modèle qui fonctionne à travers les fonctions. L’objectif est de créer des processus simples, intelligents, partagés, automatisés et en temps réel.
Des processus simples. Les outils numériques peuvent éliminer les activités sans valeur ajoutée de nombreux processus et fonctions en combinant des étapes, en consolidant les participants et en éliminant le besoin d’interaction. Un bon exemple est ce qui est arrivé aux outils de planification du pipeline des ventes. Les systèmes existants exigent que les vendeurs saisissent des données sur les interactions avec les clients et les changements de pipeline, même si le calendrier de leurs quotas encourage parfois des rapports moins ponctuels. Les approches de nouvelle génération extraient les données de calendrier et de messagerie pour remplir et évaluer automatiquement le pipeline, en éliminant le facteur humain.
Processus intelligents. Les outils numériques permettent aux entreprises de collecter des données en grande quantité, ce qui change radicalement la façon dont les équipes de direction gèrent leurs activités et mesurent les résultats. Mais la surcharge de données est également une menace constante. L’essentiel est de réduire le flux de données à l’essentiel et de se concentrer sur les quelques métriques qui comptent. Créer une expérience client de pointe, par exemple, repose sur la connaissance de la valeur relative des clients individuels, de leurs préférences et de leurs expériences passées. Grâce à cette intelligence, les principales compagnies aériennes peuvent prédire quand un client de premier plan pourrait être déçu par un retard et proposer une solution de manière proactive. Les compagnies aériennes à la traîne doivent toujours envoyer des sondages répétitifs, demandant aux clients s’ils ont eu de bonnes ou de mauvaises expériences.
Processus partagés. La technologie des communications permet aux processus de fonctionner au-delà des quatre murs d’une entreprise. Un bon exemple est le partage de code logiciel. GitHub, un énorme référentiel de code open source qui héberge plus de 38 millions de projets logiciels, permet aux utilisateurs d’exploiter l’expérience et les connaissances d’une communauté de plus de 15 millions de développeurs. Tirer parti du code open source et le développer permet d’économiser des millions d’heures de développement et d’améliorer considérablement la qualité du code.
Processus automatisés. De nos jours, l’automatisation ne consiste pas seulement à libérer les humains de tâches simples. Il s’agit d’offrir de meilleures expériences et de la valeur en automatisant l’intelligence. Dans les succursales bancaires, nous avons constaté que jusqu’à 70 % des interactions avec les clients, telles que la vérification d’un solde ou un virement bancaire, sont inutiles. Ce sont des cibles où l’automatisation peut améliorer l’expérience client et l’efficacité. Dans d’autres secteurs, les outils d’analyse de données peuvent aider à gérer et à automatiser les problèmes opérationnels, tels que la croissance des stocks, la dynamique des prix et la maintenance.
Processus en temps réel. Aussi importantes que soient l’intelligence et la clarté lorsqu’il s’agit de réingénierie des processus, il existe également un impératif de rapidité. Rendre les processus efficaces est une évidence. Mais le numérique permet aux entreprises de gagner en intelligence en temps réel. Les entreprises peuvent surveiller les clients à la volée et intégrer des outils pour évaluer leur fidélité, améliorer le service et éclairer les choix de produits. Les données peuvent être mises à jour en permanence pour fournir aux utilisateurs les dernières informations sur tout aspect des opérations. Les principaux fabricants de moteurs à réaction, par exemple, ont numérisé leurs plates-formes pour effectuer des analyses en temps réel afin d’améliorer l’efficacité et la sécurité de leurs moteurs d’avion.
Tous les processus ne partagent pas chacune de ces caractéristiques. Au fur et à mesure que les entreprises commencent le voyage de réingénierie, elles doivent d’abord se concentrer sur les opportunités qui peuvent améliorer les avantages stratégiques actuels ou remédier à des faiblesses spécifiques. Cependant, l’examen des processus à travers cet ensemble de lentilles peut fournir un contexte essentiel pour comprendre comment la technologie numérique peut aider à augmenter la vitesse, l’intelligence et la productivité, et à quel point les processus de l’entreprise sont loin de leur plein potentiel.