Big Data et analytique : débloquer des millions d'économies dans l'industrie manufacturière

Le process mining : une révolution pour l'efficacité industrielle

Manufacturing Engineering : L'exploration de données et le Big Data sont des sujets brûlants. Votre entreprise développe des logiciels de process mining ; en quoi cela diffère-t-il du data mining classique ?

Alex Rinke : Le data mining s'est traditionnellement concentré sur les KPI [indicateurs clés de performance], cherchant à identifier des schémas pour prédire des tendances futures et créer des insights exploitables. Les entreprises l'utilisent pour tirer des conclusions et résoudre des problèmes spécifiques. Le process mining adopte une approche radicalement différente : il exploite les journaux d'événements pour reconstruire visuellement n'importe quel processus dans son état « tel qu'il est réellement ». Au lieu de fouiller dans des jeux de données pour trouver un motif pertinent, les utilisateurs voient comment un processus s'exécute en temps réel. On peut comparer la différence à l'usage d'une lampe torche dans le noir versus l'allumage d'un interrupteur : les deux sont utiles, mais l'un offre une visibilité complète.

Avantages pour l'usinage discret

ME : Qu'apporte concrètement le process mining aux opérations d'usinage discret ?

Rinke : Un atout majeur : le process mining s'applique à tout processus générant des journaux d'événements, y compris les opérations manufacturières. L'industrie de l'usinage discret a tout à y gagner. Des clients comme Siemens, ABB et 3M s'appuient massivement sur le process mining pour améliorer la flexibilité et l'efficacité de leurs opérations.

Cas d'usage courants : amélioration du respect des plannings, surveillance de l'automatisation, modélisation des capacités, réduction des déchets. Le process mining s'est avéré inestimable dans tous ces domaines. Par exemple, ABB — l'un des groupes manufacturiers les plus vastes et complexes au monde — l'utilise pour divers processus, de l'achat au paiement jusqu'à la production. Auparavant, les employés de l'usine ABB de Hanau (Allemagne) extrayaient des évaluations de leurs systèmes SAP plusieurs fois par jour, les importaient dans Excel et utilisaient des formules complexes pour analyser les processus. Aujourd'hui, les responsables de production et d'assemblage reçoivent chaque matin un e-mail récapitulant les variantes de production, temps de cycle et taux de rebut de la veille. Et ce ne sont pas que des KPI : l'écosystème complet des processus de l'usine est immédiatement visible, rendant la découverte des inefficacités aisée. Il est difficile de résoudre un problème connu ; il est quasi impossible d'en résoudre un qu'on n'a pas encore découvert.

Celonis Proactive Insights : l'analyste automatisé

ME : Comment fonctionne le moteur de process mining Celonis Proactive Insights ?

Rinke : Celonis PI est une extension passionnante de notre technologie cœur, avec un énorme potentiel de valeur continue pour nos clients. Les algorithmes d'apprentissage automatique superposés à Celonis s'appuient sur les cas d'usage antérieurs et agissent comme un consultant d'affaires automatisé, recommandant des améliorations. Les capacités de reconnaissance de motifs automatisées signifient que si Celonis a déjà rencontré des inefficacités similaires, il pourra réinjecter les solutions pertinentes. Si l'on imagine Celonis comme une IRM des processus métier, PI serait le médecin automatisé qui en interprète les résultats.

Déploiement chez les grands industriels

ME : Quels fabricants utilisent cette technologie et comment la déploient-ils ?

Rinke : ABB, 3M et Siemens font partie des clients Celonis. Ils ont déployé le process mining sur une variété de processus et l'ont rendu accessible à de nombreux employés. Siemens, par exemple, a choisi un déploiement large : plusieurs milliers d'employés utilisent Celonis quotidiennement pour comprendre exactement ce qui se passe dans leurs processus. Approvisionnement, gestion fournisseurs, production, assemblage, services partagés — chaque processus devient transparent et compréhensible quand on « allume la lumière ».

ME : Quelles industries manufacturières peuvent le mieux tirer parti du process mining ?

Rinke : La beauté du process mining est sa pertinence universelle, dans l'industrie manufacturière comme ailleurs. Nous avons vu des services achats transformés et rendus plus efficaces, des usines rendues plus intelligentes grâce à la transparence totale des données. La tendance actuelle vers l'« Industrie 4.0 » et les usines intelligentes auto-optimisantes a pour pilier central la transparence de l'information — Celonis Process Mining est une solution clé en main pour l'atteindre.

ME : Quel avenir pour les opérations manufacturières avec le machine learning et l'IA intégrés à vos analyses de process mining ?

Rinke : Le potentiel est illimité. Plus le système agrège d'informations basées sur de multiples cas d'usage, plus Celonis devient intelligent. Comme pour toute application de machine learning et d'IA, le système s'améliore dans l'identification des motifs à mesure qu'on lui fournit plus de données. Au lieu de s'appuyer sur des analyses manuelles complexes, nous attendons de Celonis PI qu'il fournisse des résultats instantanés. Imaginez un goulot d'étranglement dans un processus de production causant des retards — sans savoir où il se situe ni ses répercussions. Celonis identifie aisément la source, et PI recommande comment atténuer efficacement la cause racine. C'est une période passionnante pour les fabricants de tous secteurs.

Autres actualités du secteur

Epicor nomme Stephen Murphy PDG

L'éditeur d'ERP Epicor Software Corp. (Austin, Texas) a annoncé le 5 octobre que Joe Cowan, président et PDG, prendrait sa retraite fin octobre. Le conseil d'administration a nommé Stephen Murphy, ex-président d'OpenText (Waterloo, Ontario), au poste de PDG d'Epicor.

Avant de rejoindre Epicor, Murphy présidait OpenText, développeur de logiciels de gestion d'information d'entreprise (EIM) à 2 milliards de dollars de chiffre d'affaires. Sa carrière de plus de 20 ans dans la technologie inclut des postes de direction commerciale et opérationnelle chez Oracle, Sun Microsystems et Manugistics, ainsi qu'une expérience dans la fabrication et la distribution en menant la stratégie logistique et supply chain mondiale et d'importantes implémentations ERP chez Accenture et Procter & Gamble. Murphy est titulaire d'un MBA de Harvard Business School et d'un Bachelor of Science en génie mécanique de l'Université de Californie à Davis.

Logiciel d'optimisation pour une structure aéronautique tout-composite

Lorsque Stratolaunch Systems Corp. (Seattle) a sorti son avion tout-composite Stratolaunch pour des tests au sol dans le désert de Mojave ce printemps, l'avion géant a démontré les progrès récents dans la conception et la fabrication de matériaux composites. Le premier essai des six turboréacteurs Pratt & Whitney a été achevé le mois dernier.

Le plus grand avion au monde par l'envergure — plus large qu'un terrain de football américain — est presque entièrement fabriqué en matériaux composites, offrant légèreté, rigidité et résistance, de plus en plus recherchés dans l'aérospatiale, l'automobile, le sport, le médical et l'industrie. Le logiciel d'optimisation HyperSizer de Collier Research (Newport News, Virginie) a été utilisé intensivement par le fabricant Scaled Composites pour optimiser la structure du fuselage et des ailes en composite.

HyperSizer, premier logiciel commercialisé issu de la NASA, a été employé sur une grande variété de projets aérospatiaux et industriels en matériaux composites ou métalliques. Il effectue automatiquement la conception, l'analyse de contraintes et l'optimisation du dimensionnement, réduisant généralement le poids des structures de 20 à 40 %.

Pour garantir l'utilisation la plus efficace des matériaux dans une structure tout-composite, quelle que soit sa taille, il faut employer efficacement des outils d'optimisation de conception et de fabrication dès les premiers stades, déclare Craig Collier, président de Collier Research.

L'avion Stratolaunch, fruit de l'imagination du fondateur Paul G. Allen, possède deux fuselages reliés par une aile géante unique et est propulsé par six moteurs lui permettant de décoller d'une piste avec une charge utile jusqu'à 550 000 lb (247 500 kg). À l'altitude de croisière d'un avion de ligne, la plateforme de lancement aérien Stratolaunch libérera la charge utile du véhicule de lancement spatial et retournera à l'aéroport pour réutilisation. La première démonstration de lancement est anticipée dès 2019.

Pour l'aile massive du Stratolaunch, les limites de flèche étaient un facteur significatif. Les panneaux des fuselages jumeaux étaient dimensionnés pour la résistance, la stabilité et les modes de rupture des sandwichs en nid d'abeille. Grâce à HyperSizer, l'équipe de contrainte avait accès à un ensemble complet d'analyses de rupture automatisées : analyse de corps libre rapide, dimensionnement de stratifié discret, analyse de rupture de composite par pli, méthodes d'analyse de sandwich nid d'abeille (fripping, cisaillement du cœur, traction à plat, gauchissement intracellulaire) et API de script pour injecter des charges depuis des feuilles Excel.

Collier observe une évolution continue dans l'intégration des boîtes à outils pour la conception et la fabrication de composites. HyperSizer peut donner un aperçu de la fabricabilité d'une structure et des éventuels problèmes de fabrication, explique Craig Collier. Il peut incorporer les préférences de fabrication des stratifiés dès la conception préliminaire ; la facilité de fabrication devient une influence majeure dans la conception en résistance des structures stratifiées.

Nouveautés logicielles

L'éditeur de product line engineering (PLE) BigLever Software (Austin, Texas) et Method Park (Pittsburgh), fournisseur de gestion de processus d'ingénierie, ont développé le nouveau Feature-based PLE Process Framework, un modèle clé en main de bonnes pratiques ayant permis des succès en PLE.

Ce cadre, disponible dès maintenant, combine le Stages Process Management System de Method Park avec la méthodologie PLE à trois niveaux de BigLever pour accélérer la transition vers la pratique PLE et atteindre un alignement transversal dans l'entreprise. Les entreprises peuvent optimiser leurs opérations PLE en améliorant la communication et la collaboration entre domaines logiciel, électrique et mécanique, et en évitant les écueils des approches ad hoc. BigLever a intégré ce cadre comme élément clé de sa solution globale onePLE.

Le PLE basé sur les fonctionnalités simplifie considérablement la création, la livraison, la maintenance et l'évolution d'un portefeuille de lignes de produits en utilisant un ensemble partagé d'actifs d'ingénierie, un ensemble géré de fonctionnalités et un moyen efficace d'automatiser la production de la ligne de produits. Le nouveau cadre de processus fournit un modèle de Concept of Operations (ConOps) entièrement personnalisable qui définit la structure organisationnelle et la met en mouvement en précisant clairement les rôles, responsabilités et processus nécessaires pour opérer efficacement sous le paradigme PLE.

Boothroyd Dewhurst Inc. (Wakefield, Rhode Island), développeur du logiciel Design for Manufacture and Assembly (DFMA), a publié sa mise à jour DFM Concurrent Costing Version 3.0. Déployé comme outil d'analyse de coûts pour les équipes d'ingénierie et d'approvisionnement, le logiciel permet aux fabricants de dépasser les modèles de « prix » basés sur les appels d'offres passés, pour adopter des modèles de coûts industriels fondés sur des données d'essais scientifiques et des études. Résultat : une vision « should cost » (coût cible) hautement fiable du produit, révélant les facteurs de coûts cachés et les moyens d'optimiser conception et production.

DFM 3.0 permet aux donneurs d'ordre et fournisseurs d'explorer les offres dans un cadre neutre où types de machines, vitesses, séquences d'usinage et niveaux d'automatisation optimaux sont discutés. Cet environnement mieux informé favorise les suggestions des fournisseurs et des partenariats plus profonds et intégrés autour de l'expertise, des meilleures pratiques de coûts et d'objectifs partagés.

Points forts de la nouvelle version : calculateurs de géométrie simplifiés et intégrés aux panneaux de réponse principaux pour guider l'utilisateur dans l'analyse de coûts DFM de ses pièces. Opérations de fabrication par défaut et bibliothèques de processus utilisateur rationalisées. Nouveau panneau Test View ajouté à toutes les fenêtres de formules. Développement d'opérations et processus utilisateur personnalisés plus rapide et facile. Interface globale mise à jour pour une expérience plus cohérente entre DFA (Design for Assembly) et DFM should costing. Performance du lien logiciel DFA/DFM améliorée pour une intégration de données plus fluide.