🎴 Flashcards — B2 Données & Pilotage
📊 Topic 3 — Business Intelligence
Q1
Quels sont les 4 niveaux de maturité analytique BI, dans l’ordre ?
Réponse
DDPP :
- Descriptive — “Que s’est-il passé ?”
- Diagnostique — “Pourquoi c’est arrivé ?”
- Prédictive — “Que va-t-il se passer ?”
- Prescriptive — “Que devons-nous faire ?”
NOTQIN se positionne au carrefour Diagnostique-Prédictive en Phase 1-2.
Q2
Quelle est la formule de capabilité procédé Cp et de capabilité centrée Cpk ?
Réponse
Cp = (USL − LSL) / 6σ
Cpk = min[(USL − μ)/3σ, (μ − LSL)/3σ]
- USL = limite supérieure spécification
- LSL = limite inférieure spécification
- σ = écart-type du procédé
- μ = moyenne du procédé
Alerte qualité industrielle si Cpk < 1.33 (norme automobile/aéronautique).
Q3
Quelle est l’architecture de stockage tieree recommandée pour les données time-series industrielles ?
Réponse
Pattern médaillon Bronze/Silver/Gold :
- Bronze (events_raw) : données brutes MQTT — rétention 7-30 jours
- Silver (asset_state) : nettoyé ISA-95 — rétention 6-12 mois
- Gold (production_cycle, quality_measurement) : KPI agrégés — rétention 3-5 ans pour audits
Stockage : Delta Lake ou Apache Iceberg (lakehouse open).
Q4
Pourquoi Grafana + Superset est préférable à Power BI pour NOTQIN ?
Réponse
3 raisons :
- Coût : 0 MAD (open-source) vs ~60k MAD/an Power BI Pro
- Hébergement : local on-premise possible vs cloud Microsoft obligatoire (problème CNDP)
- Temps réel : intégration native InfluxDB/MQTT vs Power BI orienté batch/cloud
Avantage stratégique : pas de coût devises pour le client marocain.
Q5
Qu’est-ce que la Data Fabric selon Gartner, et en quoi diffère-t-elle d’un Data Warehouse classique ?
Réponse
Data Warehouse classique : ETL nocturne, données figées, schéma rigide imposé en amont.
Data Fabric (Gartner) : intégration dynamique des flux, schéma émergent, agrégations recalculables, compatible event-streaming (MQTT/Kafka).
NOTQIN utilise une Data Fabric (architecture Kappa) pour les données UNS.
Q6
Que signifie “BI prescriptive” et donnez un exemple NOTQIN.
Réponse
BI prescriptive = niveau 4 maturité — non seulement prédit (“le defaut va arriver”) mais recommande l’action (“réduire la pression de 5%, surveiller pendant 10 min”).
Exemple NOTQIN : si Cpk dérive sous 1.33 ET corrélation avec température mesurée, le système prescrit une vérification de la régulation thermique avant que le defaut n’apparaisse.
💼 Topic 4 — ERP
Q7
Quel est le TCO 5 ans typique d’Odoo PME vs SAP Business One au Maroc ?
Réponse
- Odoo PME : 120k-450k MAD (selon intégration, modules, support)
- SAP Business One / S4 PME : 600k-1.5M+ MAD
Différentiel ~5x. Le delta vient majoritairement des licences, du consulting et de la conduite du changement (pas du logiciel lui-même).
Q8
Quelle norme définit l’interface formelle entre niveau 3 (MES) et niveau 4 (ERP) ?
Réponse
ANSI/ISA-95 (Enterprise-Control System Integration). Standard international qui définit les flux d’information entre les niveaux 0-4 de l’architecture industrielle. C’est historiquement le point de friction maximal des SI industriels.
NOTQIN le résout en utilisant le UNS (MQTT/Sparkplug B) comme couche middleware traductrice.
Q9
Quel est le pattern NOTQIN d’intégration avec Odoo, et combien de méthodes XML-RPC ont été livrées ?
Réponse
Pattern : UNS event → adapter → Odoo XML-RPC → write/create
OdooClient NOTQIN livré en Wave E : 14 méthodes XML-RPC, dont :
- list_manufacturing_orders (
mrp.production) - list_inventory (
stock.quant) - list_purchase_orders, list_sales_orders
- list_customer_invoices, list_supplier_invoices
- list_employees, list_workcenters, list_maintenance_wos
Q10
Quelle est la “règle d’or” du couplage PLC-ERP, et pourquoi ?
Réponse
Règle d’or : JAMAIS de couplage direct PLC ↔ ERP. Toujours passer par le UNS.
Pourquoi :
- Découplage temporel (ERP peut être lent, PLC doit être instantané)
- Découplage de fiabilité (panne ERP ne casse pas la production)
- Découplage de sécurité (ERP exposé Internet, PLC isolé)
- Découplage de scaling (un PLC parle à plusieurs consommateurs sans le savoir)
Q11
Qui est Thomas Davenport et que dit-il de l’ERP en 1998 ?
Réponse
Thomas H. Davenport — article “Putting the Enterprise into the Enterprise System” dans Harvard Business Review (1998). Référence académique fondatrice.
Thèse principale : l’ERP impose une “discipline de données” à l’organisation, créant une source unique de vérité (Single Source of Truth). Mais Davenport prévient aussi que cette rigidité peut devenir un boulet si l’ERP est mal aligné avec la stratégie métier.
📈 Topic 5 — Tableau de bord
Q12
Citez la formule du TRS (OEE) et le benchmark classe mondiale.
Réponse
TRS = Disponibilité × Performance × Qualité
Disponibilité = Temps fonctionnement / Temps requis
Performance = Cadence réelle / Cadence théorique
Qualité = Pièces bonnes / Pièces totales
Benchmarks :
- Classe mondiale : TRS ≥ 85%
- PME Tier-2 marocaines : TRS moyen 45-65% (potentiel d’amélioration 20-40 points)
Origine : Seiichi Nakajima, 1988, TPM.
Q13
Quels sont les 3 audiences cibles d’un tableau de bord industriel et leurs refresh rates respectifs ?
Réponse
| Audience | Refresh rate | Granularité |
|---|---|---|
| Opérateur | 1-5 secondes | Machine individuelle |
| Superviseur | 10-30 secondes | Ligne / atelier |
| Direction | 5-15 minutes | Site / multi-sites |
Mnémonique : “1-30-15”
Q14
Quelle est la différence fondamentale entre rouge et gris dans un dashboard industriel ?
Réponse
- 🔴 Rouge = machine arrêtée → cause production identifiée → intervention opérateur
- ⬜ Gris = capteur muet / donnée absente → cause télémétrie → intervention maintenance IT
Règle absolue : ne JAMAIS confondre les deux. La cause racine et l’équipe à mobiliser sont différentes. Un dashboard qui affiche “0 OEE” sans distinguer entre “machine à l’arrêt” et “on ne sait pas” est dangereux.
Q15
Qu’est-ce que le Balanced Scorecard et qui l’a introduit ?
Réponse
Balanced Scorecard (BSC) introduit par Robert Kaplan & David Norton (1992) dans Harvard Business Review.
4 perspectives complémentaires :
- Financière — résultats économiques
- Client — satisfaction, fidélité
- Processus internes — efficacité opérationnelle
- Apprentissage organisationnel — innovation, compétences
Pour NOTQIN, le dashboard direction couvre les 4 perspectives via les KPIs industriels (OEE, taux rebut, MTBF, scorecard OEM).
Q16
Qu’est-ce que la méthode OVAR et de quelle école française vient-elle ?
Réponse
OVAR = Objectifs · Variables d’Action · Responsables
Développée à HEC Paris comme complément francophone au BSC américain. Insiste sur la cohérence entre les objectifs stratégiques et les leviers d’action opérationnels. Particulièrement pertinente pour les usines marocaines car elle force l’attribution de responsabilités nominatives sur chaque KPI.
Q17
Quelle exigence de l’IATF 16949 concerne directement les tableaux de bord industriels ?
Réponse
Clause 9.1.1 de l’IATF 16949 : exige une surveillance rigoureuse des processus via des KPIs documentés et la maîtrise statistique des procédés (SPC).
Application NOTQIN : le dashboard fait office de preuve d’audit IATF. Export PDF horodaté et signé = livrable opposable.
Q18
Donnez un exemple de requête SQL pour calculer l’OEE moyen par ligne et par heure dans Grafana.
Réponse
SELECT
date_trunc('hour', ts) AS time,
line_id,
avg(oee) AS oee
FROM line_kpi
WHERE $__timeFilter(ts)
GROUP BY 1, 2;$__timeFilter(ts) est la variable Grafana qui injecte automatiquement la plage temporelle du dashboard. date_trunc('hour', ts) regroupe par heure pleine (PostgreSQL / TimescaleDB).
📊 Auto-évaluation
- 18/18 = Excellent, passez à B4 - Management de Projet — Study Guide
- 15-17 = Bon, refaites les 1-3 cartes ratées
- 12-14 = Moyen, relisez le study guide §correspondant
- <12 = Refaites une session complète demain
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