Accélérez maintenant :générer une valeur rapide et continue grâce à une approche écosystémique

Dans le sillage de la pandémie de COVID-19, la fabrication reprend vie et avec elle vient un regain d'intérêt pour les initiatives de transformation numérique. L'industrie est au seuil de sa renaissance tant attendue, et il est clair que les leaders de la fabrication doivent non seulement adopter, mais aussi accélérer l'innovation tout en gérant des processus critiques tels que l'augmentation de la capacité tout en maintenant la qualité des produits. Une collaboration efficace sera essentielle pour bien faire les deux ; mais c'est d'autant plus critique que les effectifs ont disparu et sont encore largement éloignés.

Alors que le virus balayait le globe, il est rapidement devenu évident qu'il y aurait des gagnants et des perdants. De nombreux fabricants ont été pris au dépourvu, pour ainsi dire. Avant le calcul susmentionné de la fabrication, l'industrie était déjà connue pour sa lente adoption de l'état d'esprit numérique centré sur les données qui a transformé d'autres industries.

C'était en plein écran alors que l'industrie était sous le choc. Même ceux qui s'étaient déjà lancés dans des initiatives Industrie 4.0 ou IoT de plusieurs millions de dollars se sont retrouvés sans aucun résultat à montrer pour leurs efforts. Nous avons des clients qui, avant de travailler avec MachineMetrics, avaient passé des années à essayer de créer leurs propres solutions, dépensant des millions en développement et intégration personnalisés avant d'obtenir la valeur initiale. Malheureusement, lorsque la pandémie a frappé, les ressources nécessaires pour soutenir ces implémentations ont été abandonnées. Non seulement ils ne disposaient pas des données dont ils avaient besoin pour s'adapter sur le moment, mais ils étaient hantés par le fantôme de leurs initiatives IoT passées. Avec de nombreux fabricants regroupant la fabrication intelligente dans ces initiatives IoT d'entreprise plus importantes, la valeur potentielle a été perdue.

Maintenant, cela ne veut pas dire que la pandémie est entièrement à blâmer ici. La vérité est qu'avant la pandémie, les implémentations de l'IIoT échouaient déjà à des taux anormalement élevés (81 % McKinsey, 2020). Cela est dû à un certain nombre de facteurs, mais principalement à la nature fastidieuse et prohibitive de la mise en œuvre et du déploiement. Le résultat est une « initiative » IoT importante, volumineuse et difficile à mettre en œuvre, sans aucun cas d'utilisation exploitable à proprement parler. Non seulement ces développements prennent trop de temps et coûtent trop cher, mais une pénurie croissante de talents dans le secteur de la fabrication signifie que les membres de l'organisation n'ont probablement pas les connaissances ou les compétences au niveau informatique ou OT pour gérer les complexités de la fabrication. travail.

La question d'aujourd'hui est la suivante :pourquoi investir dans des initiatives de transformation numérique au niveau de l'entreprise alors que vous ne disposez toujours pas de données utilisables de l'usine ? La fabrication intelligente ne nécessite pas une organisation entière dédiée à son succès.

Pour la plupart des fabricants, la transformation numérique devrait commencer en capturant des informations au cœur des opérations de fabrication - qui sont les actifs de la machine qui fabriquent ces produits et les personnes qui les font fonctionner. Ces actifs représentent probablement la dépense en capital la plus importante pour toute organisation de fabrication et produisent des milliers de points de données chaque seconde. Pourtant, ces données ne sont pas capturées ou analysées pour améliorer l'efficacité, étouffant l'amélioration continue. Les usines d'aujourd'hui sont encore consommées par des processus manuels qui conduisent à des inefficacités massives qui affectent chaque composant de l'organisation. Cela est évident dans le rapport d'analyse comparative de MachineMetrics qui indique que le taux d'utilisation moyen des machines est inférieur à 30 %.

Les données et les informations (et les actions) qui en découlent peuvent servir de base aux fabricants pour développer leur activité et se différencier de manière compétitive. En fait, il est fort probable que les inefficacités qui existent au niveau de la machine soient les fruits les plus faciles à créer pour créer un impact commercial massif, sans parler du catalyseur pour conduire de nombreuses automatisations futures.

C'est pourquoi la base de notre approche a été de fournir une plate-forme facile à utiliser qui automatise la capture et la transformation, ou la contextualisation, des données machine. Cette capacité permet d'obtenir des données et des informations sur les machines consommables en quelques minutes. Je ne saurais trop insister sur la difficulté insensée de cette tâche dans la pratique pour certains types d'actifs comme les machines-outils. Ce n'est pas aussi simple que de standardiser via OPC-UA ou MTConnect, comme nous entendons de nombreux fournisseurs le suggérer, car seule une fraction des machines prend en charge ces protocoles. MM s'est connecté à des milliers de machines pour des centaines de clients. Comme indiqué précédemment, de nombreux fabricants, consultants et intégrateurs de systèmes ont tenté de reconstruire la roue de l'infrastructure de données machine à partir de zéro avec plus ou moins de succès dans le cadre d'initiatives IoT plus vastes. Ces efforts de développement, même en tirant parti d'une plate-forme IIoT horizontale, peuvent prendre des mois, voire des années. Et une fois le mécanisme de capture et de contextualisation des données machine construit, il faut le maintenir. Non seulement le coût de maintien de ces solutions est-il prohibitif, mais la perte d'opportunités et de valeur associée à une mauvaise affectation des ressources pour développer quelque chose qui existe déjà entraîne un désavantage concurrentiel pour le fabricant.

Des données précises en temps réel capturées et transformées automatiquement à partir des actifs de la machine créent une base solide pour générer de la valeur nette immédiatement et en continu. Nous avons constaté que, combinés à la visibilité et à l'actionnabilité grâce aux alertes, aux analyses et à l'automatisation déclenchées par ces données, une amélioration de 15 à 20 % des performances d'utilisation peut être réalisée en quelques mois.

Une fois cet élément fondamental en place, la réalisation de la valeur peut être accélérée dans un certain nombre de directions en intégrant ces données dans d'autres données cloisonnées résidant sur l'usine de l'entreprise et les systèmes organisationnels de la conception du produit, à la production, à la qualité, à la maintenance et à la logistique (ce que nous appelons "l'exploitation du fil numérique des données machine) pour générer des automatisations sans fin et des opportunités de valeur remarquable plus rapidement que jamais.

Cela permet à un écosystème de fabricants et de partenaires d'accélérer la création de valeur et de minimiser le risque d'échec de l'initiative, en alignant de manière optimale les compétences uniques des entités participant à l'initiative IIoT spécifique .

L'écosystème IIoT actuel se compose de fabricants, de constructeurs de machines, de distributeurs de constructeurs de machines, de fournisseurs de services, de fournisseurs de technologies et de solutions, d'intégrateurs de systèmes, de consultants et de fournisseurs de logiciels. Chaque participant possède sa propre capacité, expertise ou propriété intellectuelle unique qui peut être exploitée pour mener à bien une initiative IIoT. Lorsque ces ressources sont mal alignées ou sous-optimisées, les initiatives IIoT ne parviennent souvent pas à fournir la proposition de valeur promise, ou échouent complètement, comme le montrent les statistiques.

Où le fabricant doit-il se concentrer ? Nous pensons que c'est dans des domaines qui tirent parti de leur expertise approfondie du domaine. La beauté de la plate-forme MM est qu'elle permet au fabricant, et par extension à son écosystème de partenaires, d'optimiser les processus clés et de créer de nouveaux processus innovants tout au long de leurs opérations. L'analyse, y compris les algorithmes ML et AI, peut être développée et appliquée à la fois à la périphérie et dans le cloud, à l'aide de MM et/ou d'autres technologies d'analyse. Cet alignement des compétences et des technologies crée la formule optimale pour une création de valeur rapide et continue pour le fabricant.

Comme l'a montré la pandémie, les fabricants ne peuvent pas se permettre de ne pas investir dans la transformation numérique, mais ne savent pas où concentrer leurs efforts. Un modèle sous-optimal, où les entreprises tentent de se concentrer ou de recréer quelque chose en dehors de leur expertise de base, entraîne au minimum une perte de temps et de ressources. Plus probablement, le résultat est un échec et un retard par rapport à la concurrence dans la course à la différenciation et à la création de valeur ajoutée.

Pour résoudre ce problème et pour que l'usine numérique atteigne l'échelle, cela doit être plus simple. Les initiatives IIoT réussies nécessitent de sélectionner les bonnes technologies ainsi que le bon alignement des différentes entités de l'écosystème qui participent à l'initiative. Pour optimiser l'obtention rapide de valeur et réduire les risques, cet alignement doit tirer parti de la technologie unique, de la propriété intellectuelle et de l'expertise du domaine de chaque participant. L'accent doit être mis sur la transformation instantanée des données, les applications prêtes à l'emploi, les automatisations et les intégrations dans d'autres systèmes d'usine de pointe.

J'ai noté plus tôt dans cet article que de nombreux fabricants ont souffert pendant ces temps difficiles, et une grande partie de cette souffrance était sans aucun doute hors de leur contrôle. Je m'en voudrais de ne pas déclarer à ce moment-ci que nous avons tous subi de lourdes pertes au cours de l'année écoulée, certaines plus que d'autres. Mais qui sont ceux qui ont réussi ? Qui étaient les gagnants ? Les entreprises qui ont su pivoter, réagir, s'adapter. Et ce n'était pas de la chance; ils pouvaient le faire parce qu'ils étaient préparés avec les données, les outils et l'état d'esprit pour gagner.

Notre objectif chez MachineMetrics n'est pas de ralentir ni de répliquer les efforts actuels d'un fabricant, mais plutôt de les accélérer et de les optimiser, pour les aider à se préparer et à rester agiles afin qu'ils puissent eux aussi être gagnants. Pour les fabricants qui ont investi dans de grandes initiatives IoT volumineuses et difficiles à mettre en œuvre :le moment est venu de pomper les pauses en faveur de solutions verticales qui peuvent aider immédiatement.

Le fer n'a jamais été aussi chaud. Êtes-vous prêt à frapper ?

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