Exploiter le Big Data dans la fabrication : débloquer la valeur business et l'innovation

L'adoption de l'analytics Big Data dans la fabrication

Le terme « Big Data » désigne des réserves de données de plus en plus complexes et massives qui ne peuvent être traitées efficacement avec les méthodes traditionnelles. En fabrication, le Big Data peut désigner l'information collectée depuis une variété de sources : données capteurs machine, informations assurance qualité, données fournisseurs, sortie de production, maintenance, informations financières, et praticamente tout autre processus mesurable entrant dans la fabrication moderne.

Il y a une raison pour laquelle les fabricants collectent de si vastes étendues de données sur tout et n'importe quoi. Le Big Data peut être traité et raffiné en insights business qui peuvent alimenter une croissance financière massive, la rétention client, des économies sur maintenance, entreposage, arrêts imprévus, et plus.

En utilisant la puissance du Big Data et de l'analytics manufacturier, les fabricants sont plus à même d'ajouter efficience et productivité à leurs activités en sachant que leurs décisions sont calculées et basées sur des données précises. Cela ajoute non seulement un boost à la probabilité de succès, mais aussi de la confiance dans les idées implémentées.

Pourquoi l'utilisation des données croît-elle dans l'industrie manufacturière ?

La réponse est double. Pour prendre des décisions de plus en plus complexes et gagner des insights plus profonds, les fabricants s'appuient de plus en plus sur des données de sources variées. À mesure que plus de données sont collectées du terrain d'usine et transformées en rapports exploitables, des décisions data-driven peuvent être prises qui n'étaient tout simplement pas possibles avant.

Une autre raison de la croissance de l'utilisation des données dans la fabrication est qu'il est plus facile d'y accéder. La barrière à l'entrée pour implémenter des dispositifs IIoT et équipements d'usine intelligente est à un niveau historiquement bas. Les fabricants peuvent facilement et abordablement mesurer de nombreux aspects de leur activité, tant en capture de données qu'en entreposage et stockage. Par exemple, avec MachineMetrics, les fabricants peuvent déployer des solutions plug-and-play pour une visibilité immédiate sur la performance du terrain d'usine.

De plus, les marchés modernes poussent les fabricants vers l'utilisation du Big Data pour rester flexibles, efficients et pertinents pour leurs clients cibles, tout en restant compétitifs sur le marché. La data débloque la prochaine étape du parcours d'amélioration continue des fabricants.

Cas d'usage du Big Data en fabrication

Le Big Data a sa place dans presque tous les aspects de la gestion d'une entreprise manufacturière. Voici quelques-uns des cas d'usage les plus marquants :

Utilisation machine

Quand les machines sont sous-utilisées, les fabricants perdent du temps, de l'argent et des opportunités. En analysant les données sur les moments où les machines d'usine sont utilisées, les fabricants peuvent clairement voir quelles machines servent de goulots d'étranglement, lesquelles sont sous-utilisées, et lesquelles sont poussées à la limite de leurs capacités.

Rapport d'utilisation machine de MachineMetrics.

Conception produit

Le Big Data peut servir à recueillir information et inspiration sur de nouveaux produits potentiels, augmenter la compréhension de comment un produit est réellement utilisé par les clients pour développer changements et améliorations mieux alignés avec les attentes d'usage, ainsi que déterminer la viabilité produit avec plus de facilité et d'efficacité.

Qualité produit

Le Big Data a été utilisé avec grand succès aux côtés du machine learning pour comprendre le sentiment dans les avis clients et tickets support afin de déterminer quels points de défaillance sont les plus fréquents et frustrants pour les consommateurs. Le Big Data peut aussi être utilisé pour le contrôle qualité et l'assurance qualité sur ligne en utilisant la technologie pour capturer et reporter les données d'état machine.

Prévision de la demande

Le Big Data offre aux fabricants un aperçu du futur sur ce que les clients voudront et quand. En prévoyant la demande, les fabricants réalisent des économies sur coûts d'entreposage, fournitures gaspillées, et temps de production qui pourrait être dépensé ailleurs.

Expérience client

Les clients se sentent plus entendus quand leurs préoccupations sont adressées. Le Big Data offre l'insight pour non seulement adresser les préoccupations qui surgissent mais pour repérer et prévenir les futures. Aussi, le Big Data mène généralement à des produits de plus haute qualité à coûts moindres et avec des délais de livraison plus rapides.

Optimisation de la supply chain

En analysant les données de la supply chain, les fabricants peuvent réduire les coûts tant en trouvant des fournisseurs moins chers qu'en groupant des produits liés auprès de fournisseurs uniques, booster la qualité, voir et trouver des solutions aux problèmes logistiques — comme tempêtes de neige et catastrophes naturelles — pour continuer l'activité sans rater un temps.

Avantages du Big Data en fabrication

Les fabricants qui font un usage efficace du Big Data voient des bénéfices notables sous de multiples angles. Comme la data peut s'appliquer largement, cas d'usage et bénéfices peuvent être illimités, croissant en complexité et valeur incrémentale selon la « data-maturité » du fabricant. Voici quelques-uns des principaux bénéfices du Big Data en fabrication qui sont généralement les premiers à déclencher la collecte et l'analyse :

Avantage concurrentiel

L'accès à des données de production précises et temps réel permet une flexibilité et agilité business sans précédent qui peut même s'aligner aux attentes clients. Avec un insight sur le terrain d'usine, de meilleures décisions peuvent être prises aisément, donnant aux fabricants un fort avantage sur des concurrents moins data-driven.

Innovation

Prédire les tendances et pouvoir itérer plus vite sur la conception produit mène les fabricants data-driven à mieux innover. Dans le même ordre, le temps et l'argent économisés sur fournitures et production grâce aux cas d'usage ci-dessus signifie que les fabricants ont plus de ressources et de flexibilité pour s'engager dans l'innovation tout en voyant le succès.

Coûts réduits

Ne pas acheter de fournitures en excès, optimiser l'espace d'entrepôt, trouver les fournisseurs qualité les plus rentables, et contourner les difficultés logistiques mènent tous à des économies. De plus, la maintenance machine qui garde l'équipement en marche réduit les arrêts et les défaillances d'équipement catastrophiques (et coûteuses).

Service client amélioré

La capacité d'analyser les données client à chaque étape de leur parcours — du marketing aux ventes aux avis sur les réseaux sociaux — signifie que les clients reçoivent un service de premier ordre, piloté par les données, qui adresse leurs vrais désirs, besoins et préoccupations.

Exemples de Big Data en fabrication

L'un de nos clients, BC Machining, utilise la data pour comprendre quand leurs outils d'usinage vont casser. Via notre adaptateur de données haute fréquence, BC Machining extrait des données haute fréquence directement depuis la commande de la machine. Après avoir construit un algorithme, nous sommes capables de prédire et prévenir les pannes d'outil machine en surveillant certains seuils.

Ce cas d'usage avancé de Big Data a permis d'éliminer près de 100 % des rebuts. De plus, il a fait gagner du temps opérateur, car BC Machining n'a plus besoin de trier les rebuts, permettant à la fois aux opérateurs et aux machines de se concentrer sur la production de bonnes pièces et la génération de revenus. Le résultat : 72 000 $ d'économies annuelles par machine.

D'autres fabricants utilisent le Big Data pour garder les ouvriers du terrain d'usine sur la bonne voie via des stats visibles qui se mettent à jour en temps réel. Ainsi, les ouvriers comprennent où ils en sont par rapport aux objectifs de production, et réagissent vite à tout problème sur le terrain, comme un événement d'arrêt.