Maîtriser l'analyse de données d'atelier : outils pour l'usine connectée IoT

Nouveaux outils de collecte et analyse de données d'atelier facilitent la numérisation des opérations d'usine à l'ère IoT

Alors que le mouvement vers une industrie manufacturière plus connectée prend de l'élan et que les fabricants commencent à collecter des données de terrain d'usine, le besoin d'une analyse de données rapide et efficace devient toujours plus critique. Les outils de collecte et d'analyse de données sont primordiaux à l'ère de la fabrication numérique / Industrie 4.0, et les fabricants s'équipent de nouvelles solutions pour les aider à collecter, gérer et analyser les données d'atelier plus efficacement, tirant parti d'indicateurs clés de performance (KPI) comme l'efficacité globale des équipements (TRS/OEE), le temps de fonctionnement machine, l'utilisation machine/broche, et autres métriques.

De nombreuses options de collecte de données manufacturières et de surveillance machine sont disponibles, la plupart offrant au moins quelques analyses de métriques de base dans des packages de surveillance d'atelier ou des systèmes de logiciels d'exécution de fabrication (MES). Dans certains cas, des entreprises d'automatisation s'associent à des fournisseurs IT établis, comme le récent partenariat annoncé par le fournisseur d'automatisation ABB Inc. (Cary, Caroline du Nord, et Zurich) et Hewlett Packard Enterprise Co. (HPE ; Palo Alto, Californie) qui combinera l'expertise d'ABB en automatisation industrielle et technologie opérationnelle (OT) avec l'expérience hybride IT et le portefeuille logiciel d'HPE.

Allier OT et IT

Dans le partenariat ABB/HPE, annoncé en novembre 2017, l'offre digitale Ability d'ABB sera combinée avec les solutions hybrides IT d'HPE. Les solutions Ability tourneront sur des plateformes hybrides comme le HPE ProLiant pour Microsoft Azure Stack, avec déploiements aux emplacements préférés des clients dans les usines industrielles et centres de données, ou dans le cloud public Microsoft, selon les besoins pour la performance, la sécurité ou la collaboration multi-sites.

Le partenariat rapproche les ressources informatiques de là où elles sont requises, en utilisant le « edge computing ». ABB et HP intégreront l'automatisation de centre de données Ability, qui contrôle et surveille l'infrastructure, avec OneView, le logiciel d'automatisation d'infrastructure IT d'HPE. Franchement, on ne peut pas faire ça seul ; on a besoin d'un partenaire pour cet hybride, et OT/IT est nécessaire, dit Ciaran Flanagan, vice-président de groupe et chef des solutions globales de centre de données pour ABB, basé à Dublin. En combinant IT et OT, largement cloisonnés aujourd'hui, on pense qu'il y a une énorme opportunité, et ça mûrit vite.

Offrant aux utilisateurs des centres de données edge sécurisés pour environnements industriels distants, le partenariat ABB/HPE utilise aussi l'infrastructure rack Rittal avec les systèmes de distribution de puissance industriels d'ABB et l'infrastructure et services software-defined d'HPE. La couche de protocole est très différente en OT qu'en IT, observe Volkhard Bregulla, vice-président HPE, industries manufacturières globales. Le côté IT est bien en avance. La solution ABB-HPE sera disponible au premier semestre 2018.

Collecter, puis analyser les données d'atelier

Sur le terrain d'usine, de nombreuses options existent pour la surveillance et la collecte de données, la plupart offrant au moins une analytique machine de base et certaines une analyse d'atelier sophistiquée.

Lors de la surveillance des machines, les gestionnaires d'atelier doivent d'abord savoir quand des machines particulières tournent, ou si elles sont arrêtées ou hors ligne. Il est vital de savoir quand la machine est sous contrôle programme, selon David McPhail, président et PDG de Memex Inc. (Burlington, Ontario). On est agnostiques là-dessus quant à la façon dont vous connectez, dit-il.

Avec la plateforme MERLIN (Manufacturing Execution Real-Time Lean Information Network) Tempus de Memex, les fabricants de processus et discrets peuvent connecter leurs machines en environnements sur site ou cloud. MERLIN Tempus est un logiciel MES qui propose des tableaux de bord et peut se connecter en utilisant FANUC FOCAS, MTConnect, OPC et autres protocoles pour lier les machines-outils via Internet.

Pour les équipements legacy non intelligents, Memex a développé une interface MTConnect. Il y a 16 signaux d'entrée numériques depuis la machine, dit McPhail. Il y a trois flux de données : depuis l'équipement ; depuis le capital humain, quelque chose qu'un humain contrôle [et] qu'une machine ne peut pas nous dire ; et depuis des solutions externes comme l'ERP.

Les utilisateurs peuvent faire tourner le MES Tempus, qui est un portefeuille Manufacturing Operations Management (MOM), sur le terrain d'usine pour vérifier l'état machine, dit McPhail. Typiquement nos gens feront tourner notre logiciel sur une tablette et se promèneront sur le terrain d'usine. Disons qu'un opérateur a du mal avec une pièce ; vous recevrez un message : « Soutenir le Client Interne ». Cela fait passer l'opérateur d'un mode réactif à un mode actif.

Il n'y a pas de programmation personnalisée, poursuit McPhail, et le système inclut des outils analytiques. La pièce de collecte de données est fondatrice. Le business case qu'on a choisi est le TRS/OEE, mais vous pourriez insérer TPM [Total Predictive Maintenance] et bien d'autres. Cela calcule essentiellement l'impact financier de la mauvaise performance.

Memex développe un module FOEE (Financial OEE) pour sortie plus tard cette année qui calculera pour les ateliers les coûts de faire tourner l'équipement à des réglages sous-optimaux. Le module montrera aux gestionnaires d'atelier « là maintenant vous tournez à moins que la performance top, par un delta de tant, et chaque heure que vous tournez [à ce niveau] vous coûte tant », dit McPhail.

Surveillance indispensable, mais éviter la paralysie par l'analyse

Une grande question pour les ateliers mettant en place surveillance/analyse de données est juste combien de données collecter. Pendant que l'industrie vante le besoin d'analyse de « Big Data », pour l'atelier moyen, moins peut être plus.

On travaille avec nos clients pour comprendre l'équation. Le comment est une entité connue. Le pourquoi, le business case qui le sous-tend, est sur quoi Memex travaille, dit McPhail.

Pendant que certaines entreprises travaillent sur des problèmes massifs de Big Data impliquant des environnements de simulation, comme les données CAE, dans la plupart des ateliers ce n'est pas le cas. Big Data, on appelle ça l'échappement numérique, ajoute McPhail. Si vous prenez une machine Mazak, si vous souscrivez à chaque tag, cette [quantité de données] vous submergera. Avez-vous vraiment besoin de connaître chaque point de données ?

Un autre développeur, Predator Software (Portland, Oregon), vise sa suite Predator d'applications de surveillance d'atelier à tout, des ateliers à deux personnes aux grandes organisations manufacturières, selon Mike Rogers, directeur automatisation et relations OEM chez Predator Software. Predator MDC [machine data collection] est notre produit cœur pour la surveillance, et avec plus de 20 protocoles différents, de Mori, OPC et OPC/UA, on peut surveiller n'importe quoi sur le terrain d'usine, dit Rogers.

La collecte et l'analyse de données sont plus acceptées par les ateliers aujourd'hui. Ça va devenir le sujet le plus chaud, dit Rogers. Tout le monde le veut et tout le monde ne l'a pas. … Les grandes entreprises veulent du Big Data. Le petit gars [doit] apprendre à marcher avant de courir. Vous allez être submergé sinon.

Une clé est de convaincre les clients de se concentrer sur des choses simples, note-t-il, comme « la machine cycle-t-elle ? Elle est assise ? Elle tourne ? … Cela peut être un processus écrasant, » dit Rogers. Un des problèmes que je rencontre est de trouver le champion dans l'organisation qui le mènera à terme.

La solution MDC de Predator propose une interface intuitive, la rendant simple pour les utilisateurs de démarrer, dit Rogers. MDC a un [moteur de] graphiques et rapports intégré. Si vous lancez les permutations, on a entre 20 000 et 30 000 rapports. MDC est un des huit produits cœurs de Predator visés sur la collecte et surveillance de données d'atelier, contrôle et communication. Les produits tournent tous sur une base de données unique, et quand les clients achètent MDC, ils obtiennent aussi le module de communications DNC. Le logiciel Predator supporte la base de données Access de Microsoft, utilisée par beaucoup de petits ateliers, dit Rogers, et supporte aussi Microsoft SQL Express, SQL Server, et bases de données Oracle. Le logiciel Predator peut opérer soit sur site, soit sur le cloud.

Suivre le TRS/OEE

Les ateliers petits et grands doivent porter une attention étroite à la métrique TRS/OEE, qui peut permettre aux opérateurs machine et gestionnaires d'optimiser l'efficacité. Visualiser le processus, le rendre facile pour le personnel d'atelier de voir, comprendre et réagir rapidement aux conditions changeantes, est critique.

On offre les deux côtés : collecte de données et analyse de données, et on peut fournir ça à la carte ou comme solution complète, dit Jeff Price, vice-président exécutif et directeur général, 5ME LLC (Cincinnati). Avec la suite Freedom de 5ME, les utilisateurs obtiennent le logiciel plus le matériel disponible pour lier et contrôler une variété de machines.

Notre équipe a une longue histoire avec les dispositifs de type OT, et on a des interfaces ou adaptateurs pour presque tout actif dans l'usine, souvent sur le contrôleur CNC, ajoute Price. Quand on a des contrôleurs legacy, on a aussi un appliance hardware pour connecter au réseau. Avec le logiciel Freedom eLog, 5ME offre la visualisation de données avec des smartboards personnalisables affichés sur téléviseurs à écran plat, dit Price.

Avec la technologie smartboard, on a des dashlets ou assistants — une collection de données avec graphiques en camembert et barres — que vous pouvez sauvegarder dans les smartboards, dit-il. Les smartboards utilisent des systèmes embarqués Raspberry Pi pour booster la vitesse de traitement là où les données sont le plus nécessaires. On utilise Raspberry Pi avec smartboards pour piloter la visualisation vers le terrain d'usine, dit Price. Pendant des années dans les usines auto on avait des tableaux Andon, mais ceux sont assez rigides.

Les serveurs Freedom, situés sur le cloud ou sur site, sont où le traitement de données se passe. Avec la connectivité offerte, les clients peuvent construire sur les gains que l'industrie a déjà faits, dit Price, comme le lean manufacturing et le six sigma. On court-circuite tout ce processus, ajoute-t-il. La plupart de nos clients verront une amélioration minimum de 20 % de productivité avec le TRS/OEE, qui est composé de disponibilité, performance, et qualité. Disponibilité : est-ce que vous tournez [à des niveaux optimaux], performance : est-ce que vous produisez aux niveaux où vous devriez, et qualité : c'est purement une situation de type rendement.

Avec la seule métrique TRS/OEE, les ateliers peuvent faire de gros gains de performance, dit-il. La disponibilité est où sont les gros gains. Les améliorations initiales sont de 10-20 % en 30 jours. La suite Freedom est une installation logicielle, par le web. C'est une empreinte IT légère, exploitant la puissance du traitement sur contrôleurs. On peut faire 100 machines en quatre semaines.

Price ajoute que les ateliers doivent trier les données pour garder ce qui est le plus important. Ça dépend des outils d'analyse ; on appelle ça drip — data-rich, information-poor [riches en données, pauvres en information], dit-il. Si vos systèmes présentent les bonnes métriques, il y a une tonne d'améliorations à gagner.

Faire ce premier pas de données

Tous les ateliers, particulièrement les plus petits sans gros budgets OT/IT, ne sont pas facilement convaincus de la valeur de la surveillance de données d'usine. Les gens essaient de comprendre leur ligne de base, dit Price. Des trucs comme : à quelle fréquence votre équipement tourne ? Il y a encore un gap — notre rôle est de combler ce gap. Ils ne le comprennent pas. Les clients 5ME comme Textron, Bell Helicopter, Caterpillar, Schlumberger et Cummins s'intéressent au Big Data, mais ils n'ont pas tous un cas d'usage pour ça, dit Price, bien qu'il en voie un dans la maintenance prédictive.

La collecte et l'analyse de données est essentielle pour tout fabricant moderne — des petits ateliers aux entreprises corporate, dit Jody Romanowski, PDG de Cimco Americas Inc. (Streamwood, Illinois). Des données précises en temps réel aident à identifier les domaines qui peuvent être améliorés, qu'ils soient équipements, processus ou personnel. Ces données sont requises pour atteindre des améliorations significatives.

L'offre d'atelier de Cimco, MDC-Max, est une solution de collecte de données fournissant une surveillance de production structurée et automatisée. Le MDC-Max évolutif peut bénéficier aux petits ateliers comme aux grands fabricants, dit Romanowski.

Quand les clients considèrent l'analyse de données en temps réel, ils sont souvent un peu submergés par une gamme complète de points de données. Notre approche est de garder le projet simple au début, en analysant trois à cinq points de données pour sécuriser un succès précoce, dit-elle. Les fabricants peuvent alors commencer à analyser davantage de points de données progressivement. Dans un contexte TRS/OEE, tous les fabricants luttent avec une analyse complète et cohérente du paramètre qualité.

On ne recommande pas une approche Big Data pour la collecte de données machine, poursuit Romanowski. On conseille de garder ça simple et de cueillir les fruits à portée de main au début, puis de bâtir sur les expériences et défis surmontés. Quand des entreprises opérant des terrains d'usine partout dans le monde cherchent à avoir une vue d'ensemble cohérente globalement, incluant à travers les unités d'affaires, la complexité du projet augmentera dramatiquement, pas nécessairement d'une perspective Big Data. Au lieu de cela, la complexité grandit normalement de la gestion de machines/systèmes legacy et de différentes procédures et/ou cultures. Cela met d'autant plus l'accent sur le maintien des premières phases aussi opérationnelles et simples que possible, tout en gardant le focus sur des objectifs tactiques comme l'intégration ERP dans les étapes ultérieures du projet.

Pour les ateliers qui collectent les données mais ne les analysent pas adéquatement, de nouveaux outils d'analyse peuvent offrir un avantage. Souvent, leur logiciel actuel est trop limité, rigide ou compliqué, dit Romanowski. MDC-Max est assez flexible pour évoluer et rencontrer les besoins futurs de nos clients. Les données doivent être facilement accessibles sur n'importe quel dispositif et doivent être agrégées d'une façon significative — comme dans les rapports et tableaux de bord temps réel.

Chez un client Cimco près de Tianjin, Chine, Romanowski dit que le fabricant avait une machine clé qui était un goulot d'étranglement de productivité, affectant d'autres machines. En mettant en opération un simple système MDC-Max avec un nombre limité de points de données, le fabricant a expérimenté un taux d'utilisation 30 % plus élevé sur cette machine spécifique, note-t-elle, augmentant ainsi la productivité tant en réduisant ce goulot d'étranglement spécifique qu'en augmentant la productivité sur toutes les autres machines. Le temps de retour sur investissement estimé, dans ce cas, était de moins de quatre mois.