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  • By Eric Gaury
  • In Blog
  • Posted 24/09/2021

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Le retour sur investissement ou ROI (Return On Investment) d'un projet est un indicateur financier utilisé pour évaluer et comparer différentes options d'investissement. Il est calculé comme le rapport du bénéfice produit par un investissement divisé par son coût, et il est accompagné de la notion de seuil de rentabilité - le moment où les économies et/ou les gains compensent entièrement les coûts.

Le calcul du ROI est un processus à multiples facettes. Les progrès de l'automatisation, de l'IA et de l'apprentissage automatique font que les processus deviennent plus complexes, ce qui signifie que l'évaluation des performances du système implique un nombre croissant de variables. En conséquence, les entreprises savent généralement quel est leur budget et combien coûtera quelque chose, mais déterminer le retour sur investissement présente des défis uniques.

Examinons 4 étapes pour calculer un retour sur investissement et présenter une analyse de rentabilité précise pour les projets d'investissement.

1 – Comprendre les variables entourant à la fois les capex et les opex
Imaginez que vous ayez une enveloppe budgétaire pour un projet de conception. Lorsque vous optimisez les dépenses en capital pour tenir le budget, vous finissez par faire des compromis. Par exemple, plutôt que d'investir dans des équipements haut de gamme, vous pouvez opter pour des machines moins chères et légèrement moins fiables. Cela a des implications sur les dépenses d'exploitation, car une fiabilité moindre entraîne des coûts d'exploitation et de maintenance plus élevés.

Par conséquent, la compréhension du coût total de possession ou TCO (Total Cost of Ownership) est essentielle pour les calculs de retour sur investissement. Mais lorsque vous examinez des systèmes cyber-physiques complexes, les compromis entre les dépenses d'investissement et les dépenses d'exploitation sont également complexes (et le TCO peut être difficile à déterminer).

La première étape consiste donc à comprendre les différentes variables et compromis affectant le TCO, afin de pouvoir les analyser avec précision.

2 – Déterminer les scénarios potentiels du projet
La planification de projets d'investissement n'implique jamais une seule option toute faite. Au lieu de cela, vous disposez d'une variété de technologies et de choix de conceptions qui pourraient atteindre votre objectif. Votre travail consiste à déterminer la meilleure option.

Par conséquent, en plus de comprendre les différentes variables, vous devez définir l'éventail des scénarios possibles. Cela pourrait impliquer de considérer des questions telles que:

  • “À quelle vitesse atteindrons-nous le seuil de rentabilité et à quoi ressemblera le retour sur investissement après 3 ans si nous mettons à niveau un processus existant plutôt que d'en introduire un nouveau ?”
  • “Quelle est l'implication d'acheter différents équipements ?”
  • “Les calculs de retour sur investissement justifient-ils un investissement plus important livré de manière incrémentielle au lieu d'un investissement ponctuel ?”
  • “Nous augmentons la production en usine avec des systèmes automatisés - quel est le moyen le plus rapide pour atteindre notre objectif de production ?”

3 – Construire un jumeau numérique flexible pour tester ces scénarios
Que vous prépariez une analyse de rentabilisation pour une mise à niveau ponctuelle, un investissement supplémentaire ou une transformation à grande échelle, les jumeaux numériques prédictifs vous offrent une vue holistique du retour sur investissement bien au-delà de ce que vous pouvez réaliser avec des feuilles de calcul statiques. Vous pouvez tester des scénarios en modifiant les paramètres et tout expérimenter, du nombre de robots, machines et personnes à la conception de la logistique interne.

Vous obtenez alors une compréhension claire des indicateurs de performance clés ou KPI (Key Performance Indicators) du projet, qu'il s'agisse du nombre de pièces produites au cours d'une période, de la quantité de stock nécessaire, du taux d'utilisation des équipements clés ou du nombre d'employés nécessaires pour faire fonctionner l'installation.

Il vous permet également de tester la logique et les interactions complexes derrière différentes options. Cela vous aide à éviter les blocages imprévus qui feraient s'écarter le retour sur investissement réel de votre prédiction. Par exemple, même si les volumes de production peuvent garantir un bon niveau d'utilisation pour un équipement coûteux, son rendement réel peut être limité par la disponibilité des compétences de l'opérateur, les contraintes de manutention ou même les taux de retouche.

4 – Donner confiance dans la prédiction du jumeau numérique et aider à la prise de décision
L'étape finale pour obtenir des calculs de retour sur investissement précis consiste à s'assurer que la modélisation du jumeau numérique est précise.

Cela implique l'exécution de scénarios en tenant compte du caractère aléatoire de certains phénomènes, ainsi que la répétition d'exécutions de simulation avec différents nombres aléatoires. Elle implique également des analyses de sensibilité et de robustesse. Vous êtes alors en mesure de dire que le projet sera rentable tant que certains paramètres se situent dans une plage spécifiée. Par exemple, le système fera face à une demande à +50%. Ou vous atteindrez vos objectifs de rentabilité tant que les coûts des matières premières n'augmentent pas de plus de 10%.

Les parties prenantes ont alors une transparence totale sur ce qui est nécessaire pour atteindre la rentabilité et peuvent choisir la conception la plus robuste en termes de retour sur investissement.

Justifier les investissements à l'aide de jumeaux numériques prédictifs
À mesure que les systèmes cyber-physiques deviennent de plus en plus complexes, il devient encore plus difficile de déterminer le retour sur investissement à l'aide des méthodes traditionnelles. Il n'est donc pas surprenant qu'un nombre croissant d'entreprises exigent des analyses avec des jumeaux numériques prédictifs avant de procéder à des projets d'investissement. Et cette approche aide les organisations à prendre des décisions d'investissement plus judicieuses et à économiser des millions. Voici 2 exemples :

  • Washington River Protection Solutions (WRPS) a utilisé des jumeaux numériques pour tester 30 millions de dollars de projets d'amélioration. Grâce à la modélisation, ils ont découvert que l'investissement apporterait une amélioration négligeable à moins qu'un problème non identifié auparavant ne soit résolu. Les analyses des jumeaux numériques ont ensuite aidé l'équipe à obtenir une approbation rapide pour 6 millions de dollars d'améliorations essentielles qui ont éliminé les goulots d'étranglement et à doubler l'impact des améliorations.

  • Nissan Motor Manufacturing UK a utilisé des jumeaux numériques prédictifs pour déterminer si une installation devait s'agrandir. La modélisation a montré que les installations existantes avaient en fait la capacité de faire face aux augmentations prévues de la demande, économisant 25 000 £ en investissement pour l'entreprise.

Maximisez-vous le ROI de votre projet ? Contactez-nous dès aujourd'hui pour discuter de vos défis et opportunités, et de la façon dont nous pouvons vous aider à prendre des décisions meilleures et plus sûres.


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