11 façons éprouvées de transformer la fabrication avec les données

Données : certains les appellent « le sang vital de l'avenir de la fabrication », et avec la robotique, c'est encore plus puissant ! Voici 11 excellentes façons d'utiliser vos données.

L'avenir de toute entreprise manufacturière dépend de la façon dont cette entreprise gère ses données.

En d'autres termes, « devenez bon dans la collecte et l'analyse de vos données, sinon vous pourriez ne pas survivre. » C'est semble être le pronostic pour l'industrie manufacturière en ce moment.

Selon une enquête récente de MAPI et Deloitte, 85 % des fabricants industriels croient que les initiatives d'usine intelligente seront le principal moteur de la compétitivité manufacturière dans les cinq prochaines années. Comme l'explique MAPI, la « force élémentaire » derrière les usines intelligentes est les données opérationnelles d'une entreprise et c'est le « sang vital de l'avenir intelligent de la fabrication. »

La robotique est une technologie clé quand il s'agit d'opérer efficacement avec les données. Bien sûr, les données s'appliquent à tous les domaines d'une entreprise manufacturière. Mais la plupart des robots sont déjà parfaitement adaptés à une opération pilotée par les données, si on les utilise correctement.

Les robots collectent déjà des données sur leur propre fonctionnement des centaines de fois par seconde. Comme ils sont faciles à reprogrammer, ils peuvent être utilisés pour réagir rapidement aux changements dans le flux de production que vous avez détectés en analysant les données ailleurs dans votre opération.

Voici 11 excellentes façons de combiner données et robotique pour améliorer votre entreprise manufacturière.

1. Exploiter les données existantes

Bien sûr, l'utilisation des données opérationnelles n'est certainement pas une nouveauté. Les fabricants collectent leurs données opérationnelles depuis au moins 20 ans. La différence maintenant est qu'il existe des moyens plus puissants de combiner et d'analyser les données dans l'ensemble de votre entreprise.

Autrefois, vous auriez pu collecter des statistiques opérationnelles de base sur chaque machine individuellement. Vous les auriez peut-être collectées manuellement et analysées de temps en temps pour suivre la productivité de chaque machine à long terme.

Maintenant, vous pouvez recevoir et analyser les données en temps réel et (si vous êtes configuré pour cela) ajuster la production immédiatement.

Regardez les données que vous collectez déjà dans votre entreprise. Demandez comment vous pourriez les collecter plus facilement et comment vous pourriez les utiliser mieux.

2. Surveiller les machines pour la maintenance

L'utilisation des données dans la maintenance peut vous faire économiser beaucoup de temps et d'argent. Au lieu de maintenir les machines selon un calendrier fixe — comme c'était la méthode la plus courante jusqu'à présent — vous pouvez choisir de maintenir les machines seulement quand elles en ont réellement besoin.

Divers robots industriels modernes incluent la capacité de suivre leur propre fonctionnement pour la maintenance. Les robots FANUC, par exemple, suivent des métriques comme le nombre de cycles, la température de fonctionnement, les activités de l'opérateur, etc.

3. Optimiser continuellement votre processus

Le vieil adage « ce qui est mesuré est géré » est important pour les fabricants. En mesurant votre processus et en analysant les tendances, vous pouvez optimiser continuellement votre production d'une manière qui n'a jamais été possible auparavant.

Un exemple basique est l'amélioration du temps de cycle de votre cellule robotique. Même de petites réductions du temps de cycle peuvent se traduire par d'énormes économies de temps et augmentations de production à long terme.

4. Améliorer l'allocation des ressources

Les données opérationnelles en temps réel vous permettent de savoir presque immédiatement quand vous devez réallouer des ressources dans votre processus.

Par exemple, vous pouvez voir immédiatement quand une cellule robotique est saturée mais une autre tourne à capacité réduite. Cela vous permet de déplacer le travail excédentaire vers le robot libre et de maintenir la production fluide.

5. Suivre le parcours du produit

Le suivi des produits est devenu une façon vitale d'utiliser les données depuis l'introduction de plus d'automatisation dans les usines. Quand vous avez moins d'opérateurs humains — ou pas du tout — vous avez besoin d'un moyen fiable de suivre le produit dans son parcours à travers votre processus.

Des technologies comme la RFID sont souvent utilisées avec l'automatisation, mais les robots avec vision 2D peuvent aussi lire des codes-barres et QR codes pour suivre les produits et enregistrer leur progression dans le cloud.

6. Personnaliser les produits pour les clients

Comme nous l'avons expliqué dans un article précédent, nous entrons maintenant dans « L'Ère de la Personnalisation. » Les fabricants qui offrent la personnalisation de leurs produits ont maintenant un avantage concurrentiel sur ceux qui ne le font pas.

Les données sont importantes à de nombreuses étapes du chemin de la personnalisation, de leur utilisation pour détecter les préférences des clients au suivi de chaque produit personnalisé tout au long du processus de fabrication.

7. Identifier les opportunités d'automatisation

Il peut parfois être difficile de savoir quelle tâche manuelle est la meilleure candidate pour l'automatisation robotique. En analysant les données opérationnelles, vous pouvez voir où les goulets d'étranglement de votre processus apparaissent généralement et où un robot aurait le plus d'impact.

Vous pouvez ensuite utiliser les mêmes métriques pour déterminer l'effet du robot une fois qu'il fonctionne depuis un moment.

8. Améliorer l'assurance qualité

L'inspection robotique est un excellent moyen de collecter des données de façon autonome pour des fins d'assurance qualité. Elle surmonte l'un des grands défis de la collecte de données, à savoir le temps que cela prend quand les données doivent être collectées manuellement.

Pour plus d'informations, lisez Le Guide du Fabricant pour l'Inspection Robotique.

9. Réduire les temps d'arrêt

En général, réduire les temps d'arrêt permet d'augmenter la production. En collectant vos données dans tout votre processus de fabrication, vous pouvez dire très facilement — dans certains cas en temps réel — quelles parties de votre opération ne tournent pas à plein régime.

Il est aussi possible de réduire les temps d'arrêt sur votre cellule robotique en passant à la programmation hors ligne si vous ne l'utilisez pas déjà.

10. Prendre de meilleures décisions d'affaires

Finalement, le plus grand avantage d'améliorer la façon dont vous utilisez les données est que cela vous aide à prendre de meilleures décisions d'affaires.

Depuis trop longtemps, les fabricants ont compté mostly sur « les connaissances anecdotiques et tribales » pour prendre des décisions sur leur entreprise.

De nos jours, c'est généralement une erreur de se fier à son « instinct » sans avoir de bonnes données pour le soutenir. Mais pour obtenir ces données, vous devez probablement améliorer la façon dont vous collectez les données dans votre entreprise manufacturière.

11. Rester compétitif

Comme l'explique Manufacturing Net :

Le plus grand avantage d'améliorer votre fabrication avec les données est que cela vous aide à rester compétitif. Vos concurrents trouvent probablement déjà de meilleures façons d'utiliser leurs propres données, donc vous devez suivre le rythme.

Comment pourriez-vous améliorer l'utilisation des données dans votre entreprise ? Dites-le-nous dans les commentaires ci-dessous ou rejoignez la discussion sur LinkedIn, Twitter, Facebook, Instagram ou sur le Forum RoboDK.