Exploiter les données manufacturières pour une optimisation plus intelligente du terrain d'usine

Le Big Data et la fabrication vont de pair car tant de ce qui se passe dans une entreprise manufacturière est mesurable et capable d'être optimisé. Les flux de données augmentent en taille, pertinence, et nombre alors que la plupart des fabricants affluent vers les puissantes capacités, prédictions, et insights que les données du terrain d'usine peuvent débloquer pour leurs business.

Mais la vraie valeur de la data ne peut être accédée que si les fabricants peuvent développer avec succès une culture et déployer une infrastructure qui supporte la collecte automatisée temps réel des données manufacturières du terrain d'usine. Ils pourront expérimenter une création de valeur rapide et améliorer immédiatement la productivité. Ils activeront aussi des cas d'usage encore plus avancés basés sur des volumes de données plus hauts, plus de sources de données, et d'automatisation.

Pourquoi la collecte de données est-elle si importante pour les fabricants ?

En un mot : visibilité. En collectant les données du terrain d'usine, les fabricants sont mieux à même de mesurer, comprendre, et optimiser la production. Avec les bonnes données du terrain d'usine devant eux, pour prendre des décisions ancrées dans le fait. C'est pourquoi c'est incroyablement important d'avoir des données de production précises, temps réel, démocratisées pour toutes les parties prenantes.

• Les opérateurs peuvent utiliser des interfaces sur machines qui affichent statuts machine, comptages pièces, ou autres KPIs pour s'assurer qu'ils rencontrent les objectifs de production.
• Les managers d'usine peuvent utiliser des tableaux de bord de production visibles pour voir où les opérateurs ont besoin de support ou quand les machines sont en arrêt.
• Les ingénieurs peuvent utiliser les données de terrain d'usine agrégées pour repérer les goulots d'étranglement et ajuster les processus en conséquence.

Tout ceci fait partie d'un parcours d'avancement pour les fabricants. À mesure qu'ils deviennent plus « data-matures », ils peuvent commencer à piloter des cas d'usage encore plus avancés avec leurs données au-delà de la simple collecte et visibilité. Nous appelons cela le « parcours analytics manufacturier » et l'explorons plus en détail dans un eBook complet sur l'analytics manufacturier.

Puisque tant de fabricants ne collectent toujours pas de données (ou n'utilisent que des systèmes manuels), déployer des solutions qui vous permettent de surveiller et collecter les données manufacturières du terrain d'usine en temps réel est un avantage compétitif majeur. Non seulement cela peut aider à gagner des clients, mais cela crée aussi une opération plus lean ancrée dans une prise de décision data-driven efficace.

Les bénéfices de la collecte de données manufacturières

Les bénéfices de la collecte de données du terrain d'usine sont multi-facettes pour les fabricants modernes. Bien que non exhaustive, les adopteurs de stratégies data-driven peuvent voir des bénéfices sous forme de :

• Réduction significative des arrêts en comprenant et atténuant les raisons d'arrêt les plus flagrantes avec retour immédiat.
• Optimisation de l'efficience et productivité sur le terrain d'usine en réduisant les goulots d'étranglement de production.
• Un programme de maintenance plus fort basé sur notifications temps réel et conditions machine.
• Réduction coûts supply chain avec prévision demande plus précise, scoring fournisseurs, réduction gaspillage, et optimisation entrepôt.
• Produits de plus haute qualité mieux alignés avec les désirs et besoins clients basés sur comment les produits sont utilisés en scénario réel.

Avez-vous besoin de collecte de données terrain d'usine pour le suivi de production ?

Sans collecte de données atelier et saisie de données atelier, il n'y aurait pas de suivi de production. Un comptage cumulatif de pièces de première qualité ou autres nombres agrégés larges standalone ne constitue pas du suivi de production. Les données doivent avoir assez de points de données pour analyser le taux de production, l'efficience, heures sup et différentiels de quart, coûts maintenance, etc.

Et cette analyse doit pouvoir regarder le workflow des commandes à travers le terrain d'usine au niveau holistique. Même si collectées manuellement, les erreurs de saisie sont courantes. Des données précises sont essentielles pour tracker la production si l'objectif est amélioration de processus, efficience, ou économies. Types de collecte de données pour suivi production peuvent inclure :

• Arrêts – Arrêts pour bourrages, nettoyage, ralentissements mineurs, stoppages, et autres raisons peuvent être enregistrés par opérateurs ou tracés via logiciel de suivi production. Dans le cas du logiciel, l'exactitude des arrêts est optimisée — éliminant arrondis, erreurs humaines, ou événements d'arrêt oubliés. Le logiciel permet aussi la catégorisation des types d'arrêts.
• Changements de série – Les changements de série peuvent aussi être enregistrés manuellement. Mais ceux surveillés par logiciel de suivi sont d'excellents points d'analyse qui réduisent significativement le temps de changement pour nouveaux setups.
• Pannes maintenance – Comme catégoriser les arrêts, le logiciel aide à tracer les types de pannes maintenance, ordres de service, et leurs causes potentielles. Cela peut baisser les coûts et permettre aux entreprises d'établir de la maintenance prédictive ou prescriptive basée sur données précises temps réel.
• Pièces de première qualité – Un élément basique du suivi production. Sans savoir ce qui est produit première qualité, les entreprises ne peuvent pas savoir où elles en sont pour remplir les commandes pour livraison dans les délais cotés. Le suivi production avec logiciel assure que ces comptages sont précis et les commandes remplies correctement.
• Rebuts – Le gaspillage est une grande préoccupation pour fabricants. Mais les systèmes manuels rateront pièces rebut ou documenteront de mauvaises raisons. Le logiciel de suivi production peut tracer le nombre et type de défauts pour que l'analyse puisse être faite pour poursuivre l'amélioration. Il peut aussi capturer retouches, temps retouche, et tâches associées.
• Stock WIP – L'exactitude de l'inventaire est primordiale en fabrication, mais beaucoup de matière peut être « invisible » une fois émise au terrain. La collecte de données suivi production pour le mouvement et statut de WIP est importante pour comprendre l'efficience globale.
• Performance vs planning – Une collecte de données précise est requise pour le suivi production pour comprendre où les ordres de production sont par rapport à leurs temps de run planifiés et analyser la progression des jobs. Si lancés hors ordre, les demandes clients peuvent ne pas être complétées dans les lead times cotés. La collecte de données terrain d'usine offre un historique de production détaillé et aide les managers à garder la production sur track pour rencontrer les délais de livraison établis.

La collecte de données terrain d'usine est essentielle pour le suivi production. La saisie manuelle est possible, mais il y a des inconvénients sévères, incluant erreur humaine, erreurs de saisie biais, et manque de fiabilité sur le temps réel. Un insight terrain d'usine fait pour une meilleure prise de décision. Le logiciel de suivi production utilise collecte de données temps réel et analytics puissantes pour regarder le système de production et éliminer ces inconvénients.

Techniques pour collecter les données du terrain d'usine

Avec tant de sources de données potentielles, les fabricants utilisent souvent une variété de techniques de collecte de données. Certaines incluent :

• Intégration capteurs IoT (Internet of Things) pour connecter différents équipements et systèmes pour obtenir la bonne information aux bonnes personnes au bon moment avec le bon insight terrain d'usine.
• Intégration PLC (Automate Programmable) pour mesurer et contrôler les étapes du processus de production.
• Intégration système HMI (Interface Homme Machine) de ligne (comme terminaux atelier individuels tels écrans tactiles montés sur équipements usine) pour permettre l'ajout de contexte humain aux données.
• Systèmes SCADA (Supervision Control and Data Acquisition) pour contrôler les opérations dans un sens global.
• Intégration CNC et autres machines (modèles neufs et legacy) pour tracer performance et santé machine production.

L'approche MachineMetrics

MachineMetrics utilise de nombreuses méthodologies différentes pour la collecte de données terrain d'usine depuis les machines. Comment nous procédons pour une collecte de données précise dépend entièrement des caractéristiques uniques et limitations de chaque machine sur un terrain d'usine. Âge, commande, marque, et modèle entrent tous dans les capacités et performance terrain d'usine d'une machine.

Nous considérons l'information depuis la commande de la machine comme la meilleure source de données de production pour délivrer un insight terrain d'usine. Pourtant, nous réalisons aussi l'importance du contexte humain. Les données machine seules ne peuvent pas raconter toute l'histoire de la performance production, donc nous ajoutons une couche de données depuis les opérateurs loggés via une interface tablette sur chaque machine.

Cela donne aux opérateurs et managers une image plus claire de la performance production. Non seulement ils sauront le montant d'arrêt expérimenté, mais ils sauront la raison pourquoi les machines étaient en arrêt.

Non seulement il y aura un taux de rebut benchmarké précis, mais ils sauront les raisons communes pour pièces rebut. Ils élimineront aussi des tâches extrêmement fastidieuses, amélioreront la performance d'actifs fixes précieux, et réaliseront un ROI plus haut avec un déploiement rentable.

Cette couche additionnelle de données opérationnelles fournit une solution complète. Elle donne aux leaders manufacturiers l'insight additionnel terrain d'usine pour ajuster processus, éliminer activités non-productives, et prendre des décisions qui impactent positivement la productivité.

Logiciel de collecte de données manufacturières

La collecte manuelle de données terrain d'usine ne vous mènera pas au niveau dont vous avez besoin pour compétiter dans la fabrication moderne. Vous ne pouvez pas collecter manuellement les types et niveaux de données terrain d'usine nécessaires pour réaliser les bénéfices discutés jusqu'ici. Ce serait impratique pour vos employés de passer de tels grands temps à tracer manuellement comptages pièces, raisons d'arrêt, et autres points de données terrain d'usine. Les données terrain d'usine brutes seraient aussi quasi inutilisables et sévèrement retardées.

Il faudrait encore plus d'effort de la part d'employés data-savvy pour compacter manuellement la collecte de données terrain d'usine en calculant métriques clés, développant rapports, et partageant la collecte de données terrain d'usine avec toutes les parties prenantes.

Un système qui peut automatiquement collecter, contextualiser, et partager l'information manufacturière pour que vos employés puissent focus sur la prise de décision est un bien meilleur scénario.

Exigences à chercher dans un système construit pour la collecte de données manufacturières :

• Collecte de données terrain d'usine temps réel via l'edge. Cela peut simplifier la capture de données et aider gérer les tâches automatisées qui doivent se produire aussi proche du temps réel que possible — comme arrêts de sécurité — qui n'ont pas le temps d'aller au cloud et retour.
• Une plateforme cloud pour collecte et traitement données terrain d'usine. Cela vous permet d'utiliser des ressources puissantes à une fraction du coût d'achat du même équipement pour stocker et analyser la data à un niveau plus profond. Cela inclut outils comme approbations superviseur basées exceptions, liens vers systèmes paie et règles paie configurables, gestion enregistrements qualité, reporting exception, reporting temps réel, coûts main-d'œuvre, et autre reporting détaillé pour meilleure prise de décision.
• Intégration machine via PLC ou E/S. Cela aide à collecter les données machine précisément et vite d'une façon qui n'est pas sujette à erreur ou besoin constant d'ajustement comme certains capteurs.
• Intégration avec autres logiciels manufacturiers, comme Manufacturing Execution System (MES), système ERP, GMAO, etc.
• Capacité de connecter avec capteurs pour assurer que les données peuvent être collectées depuis une variété d'actifs, incluant équipement legacy.
• Capacités de collecte de données Haute Fréquence pour exploiter comme entrées pour modèles de séries temporelles ou machine learning pour piloter cas d'usage prédictifs avancés.

Apprenez comment vous pouvez utiliser les solutions plug-and-play MachineMetrics pour collecter facilement les données de production et obtenir visibilité et contrôle instantanés du terrain d'usine.

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