Maximiser l'Efficacité Manufacturière : Techniques Éprouvées d'Optimisation de Production et Processus

Les techniques d'amélioration de processus sont essentielles pour optimiser les tâches de fabrication. Et quand c'est bien fait, ces processus optimisés mènent à une plus grande efficacité. Mais quel est le lien ? Et pourquoi l'optimisation de processus est-elle si cruciale pour atteindre une plus grande efficacité ?

La réponse réside dans l'efficacité d'une activité. Il ne suffit pas d'avoir beaucoup de choses produites. Les tâches, vérifications, ajustements et mouvements requis pour produire des biens finis doivent être orchestrés pour trouver le chemin avec la moindre quantité d'intrants.

Beaucoup d'entreprises décrivent cela comme « un chemin vers l'amélioration continue ». Et dans le cas de la plupart des opérations de fabrication, ce chemin tourne autour de la machine. Les gens, comme les opérateurs, mécaniciens et techniciens, interagissent avec leurs machines par habitude et formation. La plupart de leurs efforts visent à assurer le maximum de temps de fonctionnement. Mais que les données soient manuelles ou électroniques, l'efficacité de leurs actions est ce qui compte. Et l'acte de faire des ajustements qui rendent cette interaction plus efficace s'appelle l'optimisation de processus.

Qu'est-ce que l'Optimisation de Production ?

L'optimisation de production est un ensemble d'activités conçues pour augmenter la productivité dans le système de production. Elle est distincte de l'optimisation de processus, où l'effort d'optimisation est focalisé sur rendre le produit fini plus efficient dans ses étapes.

L'optimisation de production utilise des modèles, analyses, priorisation et mesures pour augmenter la productivité. Cette optimisation inclut les équipements, zones de staging, protocoles d'inventaire, agencement d'usine, convoyage, et plus.

L'optimisation de production est une tactique utilisée dans les industries à grande emprise comme la production pétrolière et la construction gazière. Mais l'optimisation peut être utilisée dans la plupart des opérations de fabrication pour presque tout processus de production pour délivrer plus de valeur.

Alors que la technologie IoT a mûri, les entreprises ont découvert que l'information délivrée par l'analyse de données en temps réel leur permet de comprendre les conditions changeantes et le flux du système et comment cela peut être utilisé pour améliorer la productivité. Les entreprises doivent utiliser ces insights pour optimiser les taux de production dans l'ensemble du processus de production.

Exemples de domaines où les insights peuvent mener à l'optimisation de production et plus de valeur :

1. En-Cours de Fabrication (WIP) — Beaucoup d'entreprises focalisées sur la technologie « d'amélioration de processus » centrent leurs efforts entièrement sur le produit lui-même. Mais le WIP peut impacter la productivité significativement. Trop d'inventaire bloqué trop longtemps nuit au flux de trésorerie et peut créer des problèmes fiscaux potentiels. À cause de multiples déplacements, cela peut aussi augmenter le coût de main-d'œuvre pour déplacer les produits de poste en poste inutilement.
2. Audit de Postes de Travail — Alors que la technologie a rendu les tableaux de bord interactifs et panneaux d'usine digitaux, le placement de ces IHM peut avoir besoin d'être reconsidéré. Ce qui avait du sens dans un environnement de suivi manuel peut augmenter les charges de travail ou réduire l'efficacité dans un environnement digital. IHM, écrans, moniteurs et autres dispositifs sont bas profil et peuvent être placés de façon à améliorer la productivité.
3. Espace Inutile — En fabrication, l'espace mort finira souvent par devenir le refuge du WIP sans place où aller. Cela signifie plus de manutention et des coûts d'exploitation croissants.
4. Goulots d'Étranglement — Les goulots d'étranglement peuvent déclencher l'arrêt des processus de production en amont. Si les plateformes de surveillance d'usine ont commencé à maximiser la sortie de certains postes de travail, les managers peuvent avoir besoin d'adresser un goulot d'étranglement qui résulte de cette augmentation en amont.
5. Communication d'Inventaire Améliorée — Alors que les données en temps réel mettent en lumière les problèmes et prescrivent des solutions, la technologie permettra de nouveaux protocoles pour l'entreposage et l'inventaire menant à une production accrue. La communication est clé pour le flux de matériaux dans le nouvel environnement.

Le parcours vers la numérisation et la production pilotée par les données inclut les exigences de faire des changements pour optimiser la performance de production et réduire les coûts. Pour tirer parti de la technologie disponible, certaines entreprises peuvent réaliser le besoin de déplacer des machines ou changer l'agencement entier de l'usine alors que la puissance d'une plateforme de surveillance de production pilotée par l'IoT commence à délivrer de la valeur.

Les principales raisons des temps d'arrêt sont analysées dans le graphique de Pareto des temps d'arrêt MachineMetrics.

La Différence Entre Optimisation de Processus et de Production

La différence la plus significative entre l'optimisation de processus et de production est que l'optimisation de processus élimine les étapes inutiles dans une étape de processus spécifique au sein du système de production. C'est une optimisation de produit conçue pour maximiser l'optimisation de production par une efficacité accrue pour cette étape ou sous-processus. D'un autre côté, l'optimisation de production cherche à optimiser le système lui-même. Elle peut utiliser des modèles basés sur des données en temps réel pour examiner les taux de flux, l'agencement machine, l'utilisation de la main-d'œuvre, et d'autres facteurs pour améliorer la performance physique et l'agencement de l'ensemble du système de production.

L'optimisation de processus inclura des étapes telles que :

• Identifier les problèmes spécifiques au processus
• Analyser l'état actuel pour créer l'état désiré
• Auditer le changement pour voir les résultats
• Surveiller le changement pour le maintenir sur la bonne voie

L'optimisation de production inclura des étapes telles que :

• Changer l'agencement d'usine
• Changer ou réorganiser les machines et outils au point d'utilisation
• Implémenter de nouvelles procédures WIP
• Former les opérateurs et techniciens sur comment répondre aux alarmes automatisées et insights du système de surveillance pour éliminer les vieilles habitudes
• Développer de nouvelles procédures de livraison d'inventaire interne
• Évaluer l'agencement des moniteurs et IHM

Objectifs et Bénéfices de l'Optimisation de Production et Processus

L'optimisation de production et processus consiste à faire des améliorations dans plusieurs domaines critiques. Chacun de ces domaines s'additionne cumulativement pour des processus plus efficaces et des sorties plus significatives avec le moins de ressources dépensées. En s'engageant dans l'optimisation de processus, les fabricants peuvent atteindre :

Amélioration du Temps de Fonctionnement Machine

Le temps d'arrêt est le fléau de l'existence de tout manager de fabrication. Et beaucoup passent beaucoup de leur temps à gérer ses causes, ainsi qu'à gérer ses conséquences. En adoptant une approche basée sur les données, une entreprise peut réduire les temps d'arrêt et augmenter le temps de fonctionnement global de ses équipements.

Une façon d'y parvenir est d'analyser et classer les principales raisons des temps d'arrêt non planifiés dans le processus de production. Cette information peut ensuite être utilisée pour adapter ou ajuster les processus pour réduire ou éliminer de nombreux événements de temps d'arrêt. Parce que la liste est en ordre de rang du pire au moins pire, les coupables les plus flagrants peuvent être abordés en premier.

Une fois que le temps de fonctionnement a augmenté et stabilisé, les managers peuvent méthodiquement descendre la liste, changeant les paramètres de processus au besoin pour amener chaque élément en ligne avec les exigences. Cependant, la clé de cette liste et de ce classement est des données propres et claires qui aident à prioriser ce qui a besoin d'attention en premier.

Réponse Plus Rapide aux Problèmes au Niveau Machine

Parfois, le problème n'est pas la machine ; c'est le processus en amont qui alimente la machine. En capturant des données pour visualiser cela, des changements dans le flux WIP ou d'autres matières premières peuvent être implémentés pour améliorer le temps de fonctionnement. Un autre exemple est la formation, ou son absence, avec des opérateurs potentiellement dans la mauvaise position au mauvais moment pour effacer les alarmes et réinitialiser la machine comme nécessaire.

Encore une fois, les données deviennent critiques pour aider les leaders à développer une meilleure formation pour s'assurer que les opérateurs ne sont jamais hors position. Le point est qu'optimiser les processus améliore le temps de réponse au niveau machine quand des problèmes surviennent. En utilisant les données pour identifier ces domaines, plusieurs domaines peuvent être optimisés à la fois pour un effet multiplicateur sur le temps de fonctionnement. Formation, flux de travail, agencement équipement, qualité matériau, et bien d'autres problèmes peuvent être optimisés avec des données clairement visualisées.

Lecture complémentaire : Comment Répondre aux Temps d'Arrêt Plus Vite avec MachineMetrics

Maintenance Améliorée

Les programmes de maintenance traditionnels reposent sur des mesures réactives. Soit l'équipement était laissé tourner jusqu'à la panne, soit la maintenance préventive était utilisée pour garder la machine en bon fonctionnement.

Mais la maintenance préventive est construite sur des hypothèses basées sur le temps. Elle suppose que les courroies et poulies casseront à un moment spécifique basé sur des moyennes larges assignées par le fabricant d'équipement d'origine (OEM). Mais cela ne tient pas compte de l'équipement industriel où le produit produit est léger, permettant des durées de vie plus longues pour les pièces. Et cela ne tient pas compte de la production lourde comme la construction, la production pétrolière, ou le pétrole et gaz en général et autres installations de surface où les pièces peuvent s'user plus vite que prévu. Dans le cas du premier, de l'argent est dépensé quand il pourrait être différé. Dans le second cas comme le pétrole et gaz, des temps d'arrêt peuvent survenir quand c'est le moins attendu.

La technologie avancée comme la collecte automatisée de données peut améliorer la fonction maintenance et augmenter le temps de fonctionnement des équipements. En permettant la surveillance basée sur l'état, la maintenance peut être soit prescriptive soit prédictive basée sur les conditions réelles. En déployant des systèmes de détection avancés, les données peuvent aider une entreprise à comprendre l'état actuel en temps réel de l'équipement. Avec le temps, l'analytique profonde peut aider à développer de nouvelles opportunités, prédire les pannes avec précision, et planifier les remplacements à un moment où cela a le plus de sens, comme lors des changements de série ou arrêts planifiés.

Lecture complémentaire : Les Différents Types de Maintenance en Fabrication

Les objectifs pour l'optimisation de processus devraient inclure plusieurs domaines :

• Le premier est d'améliorer le processus initial. En utilisant les données, tendances et patterns peuvent être identifiés pour aider à ajuster ou mieux calibrer le processus existant. Cela peut impliquer un problème d'agencement, de flux matériel, ou de communication.
• Deuxièmement, les paramètres et conditions d'exploitation devraient être adressés. Encore une fois, les données rendent cela plus facile à repérer et à aborder par ordre de sévérité. Cela peut signifier réglages machine, vitesse optimale, etc.
• La troisième considération est que l'équipement devrait être audité pour déterminer la meilleure approche de maintenance pour améliorer le processus et le temps de fonctionnement de l'équipement. Les pièces peuvent être mises en scène et préparées à l'avance pour augmenter encore le temps de fonctionnement.
• Finalement, des données précises et la visualisation des conditions machine peuvent aider les managers à développer des instructions de travail pratiques et ergonomiques et une meilleure formation pour les opérateurs, techniciens et mécaniciens.

Méthodes et Techniques d'Optimisation de Production et Processus Manufacturiers

Pour les fabricants cherchant à améliorer l'efficacité de leurs processus, il y a de nombreuses solutions disponibles :

Les tableaux de bord MachineMetrics affichent des données de production en temps réel collectées automatiquement depuis les équipements de fabrication à travers l'atelier.

Collecter des Données Machine en Temps Réel

Le suivi traditionnel pour l'optimisation de processus signifiait généralement des feuilles papier manuelles et saisie de données dans Excel. Cela était chronophage, sujet aux erreurs, et difficile à maintenir. De plus, l'analyse était généralement basée sur l'insight humain, qui pouvait être biaisé ou faux. C'est pourquoi les entreprises commencent à devenir sans papier.

Collecter des données en temps réel et les contextualiser pour la visibilité par les managers et opérateurs permet des insights pour l'optimisation de production impossibles par le passé ; des insights qui permettent une compréhension correcte de la progression de production et de la performance d'équipement sur l'atelier. Avec des tableaux de bord et analyses et rapports de production pertinents, les procédures opératoires standard peuvent être changées plus vite et résulter en plus haute qualité efficacité et production accrue.

Lecture complémentaire : Collecte de Données de Fabrication : La Clé pour Optimiser l'Atelier

Analyse des Goulots d'Étranglement

Chaque manager sait ce qu'est un goulot d'étranglement et son danger pour les processus de production. Et la plupart peuvent identifier quelques zones critiques dans leur opération où ces blocages se produisent. Mais tout comme les données en temps réel fournissent insights et solutions pour optimiser le processus au niveau machine, elles peuvent aussi prêter insight dans les goulots d'étranglement qui peuvent ou non être évidents. Les opérateurs humains peuvent attribuer un blocage à une cause quand les données peuvent avoir déterminé que c'en est une autre.

Avec des données en temps réel et analytique, les données machine et processus peuvent identifier les goulots d'étranglement et contraintes dans l'ensemble de l'écosystème. Ces données permettent aux opérateurs de suivre les processus pour se concentrer sur les goulots d'étranglement qui causent le plus de temps d'arrêt. Que le blocage soit une contrainte physique ou une contrainte opérationnelle comme l'ordonnancement ou des opportunités manquées d'améliorer le temps de réglage et réduire les changements de série, les données cloud dotées d'analytique et logiciel OEE peuvent libérer la perturbation.

Analyse des Temps d'Arrêt

Une analyse de temps d'arrêt machine est une approche utile pour mettre en lumière les domaines qui doivent être adressés immédiatement. En utilisant les données de temps d'arrêt capturées par raison, managers et opérateurs peuvent commencer par le pire contrevenant. Mais la clé de cette analyse est la capacité d'accéder et requêter les données, comprenant ainsi la cause.

L'utilisation de graphiques de Pareto, pourcentage de temps d'arrêt non planifié, quarts performants et non performants, et opérateurs, Temps Moyen Entre Pannes (MTBF), Temps Moyen de Réparation (MTTR), et autres KPIs peuvent être tirés des données. À travers ces tableaux de bord, des outils et solutions plus développés sont construits pour bâtir une approche commune pour réduire ou éliminer la cause et optimiser le processus sur le long terme.

Analytique Prédictive

Peut-être l'un des outils les plus précieux lors de l'utilisation de logiciels pilotés par les données, l'analytique prédictive peut suralimenter vos processus. Ce logiciel utilise les données machine pour diagnostiquer et prédire la panne. Et parce qu'il peut connecter tous les équipements dans un atelier, des prédictions sur l'ensemble de l'écosystème peuvent être faites, et des solutions déployées plus rapidement, sinon immédiatement pour les zones de problème qui intéressent l'entreprise. Cela peut aussi faire la même chose pour les industries à grande emprise comme la production pétrolière et gazière.

Les algorithmes machine détectent des patterns que les humains ne peuvent simplement pas. Cela permet une intervention proactive avant que les problèmes n'arrivent ou des solutions de maintenance et changement de série bien planifiées quand elles arrivent. Ces analytiques prédictives peuvent même être utilisées pour prolonger la durée de vie des outils en surveillant l'usure d'outil et prédisant quand un outil va faillir. Des applications personnalisées peuvent même permettre des solutions automatisées et semi-autonomes au niveau machine pour libérer les opérateurs pour d'autres tâches pour améliorer encore la qualité et maximiser la production.

Analyser les raisons des temps d'arrêt au niveau machine fournit un insight granulaire sur pourquoi un équipement spécifique peut causer des problèmes. Image : rapport « Temps d'arrêt par Machine » de MachineMetrics.

Optimiser les Processus de Votre Atelier avec MachineMetrics

En utilisant la Plateforme de Données Industrielles MachineMetrics, les fabricants peuvent optimiser leurs processus comme jamais auparavant. Cette optimisation est atteinte de plusieurs façons :

Suivre les Temps d'Arrêt Machine Précisément et en Temps Réel

Le suivi manuel des données est intrinsèquement imparfait. Bien qu bien intentionné, le suivi papier peut être sujet aux erreurs et peut augmenter le risque. C'est aussi difficile à tenir à jour, et les trous et données manquantes sont courants. De plus, il est probable que les données seront arrondies et donc bien moins précises.

Le suivi manuel nécessite souvent une saisie de données dans Excel ou un autre tableur pour donner un sens aux données, signifiant que les données sont déjà obsolètes quand elles atteignent les mains de ceux qui en ont besoin. Mais la profondeur de cette analyse est limitée. Et l'interprétation humaine peut être biaisée.

Avec MachineMetrics, opérateurs, managers et autres parties prenantes clés ont une visibilité immédiate avec des données machine précises en temps réel. Parce que les données sont en temps réel, ils ont un accès au bout des doigts via tablettes à distance ou tableaux de bord à la machine et au-dessus de l'atelier pour comprendre la cause réelle de la panne.

Les tableaux de bord et rapports sont intuitifs, fournissant un insight rapide sur la cause du temps d'arrêt et fournissant des solutions rapides pour l'action et la réduction des coûts d'exploitation.

Activer les Flux de Travail et Notifications Basés sur les Événements Machine

Avec le logiciel MachineMetrics, les données machine peuvent être utilisées pour déclencher des flux de travail. Ces outils puissants assurent que la bonne information est envoyée à la bonne personne ou système automatisé pour implémenter des actions. Ces actions prennent la forme d'incidents, notifications, liens utiles, ou webhooks, et chacun peut optimiser les processus en permettant une action rapide quand des problèmes surviennent.

Lecture complémentaire : Top 10 Flux de Travail pour Fabricants

Un incident peut déclencher une notification email ou texte à la bonne personne. Dans le passé, les opérateurs devaient compter sur des indices visuels, téléphones, systèmes PA, ou autres méthodes de communication pour notifier les autres d'un problème. Souvent, le risque était que la personne informée était la mauvaise personne pour la tâche. Dans de nombreux cas, l'opérateur peut ne pas savoir quel est le problème. Avec les incidents, le bon problème est rapporté, gagnant du temps pour redémarrer ou réparer.

Les notifications permettent une communication immédiate, gagnant du temps et réduisant le nombre d'étapes pour identifier et résoudre le problème. Si un superviseur sait que le message indique un manque de matière première, il peut sauter le trajet à la machine et aller directement au processus goulot d'étranglement en amont.

Les webhooks portent le niveau d'action encore plus loin. Ces minuscules paquets de données peuvent être utilisés pour déclencher une action corrective par la machine elle-même. Ou ils peuvent être utilisés en conjonction avec un système de gestion de maintenance informatisé (GMAO) pour notifier automatiquement les équipes de maintenance, vérifier le stock pour la pièce de rechange et commander son émission au technicien, augmentant l'intégrité du système et accélérant les temps de réparation et redémarrage.

Améliorer la Maintenance avec les Conditions Machine

MachineMetrics peut permettre à un fabricant d'utiliser des conditions machine précises pour développer des programmes de maintenance basés sur l'état, prédictifs ou prescriptifs. La santé de l'équipement peut être évaluée à tout moment, et opérateurs et managers peuvent gagner du temps et réduire les coûts de maintenance en laissant derrière les programmes de maintenance réactifs.

Le résultat est une Efficacité Globale des Équipements (OEE) largement améliorée qui réduit les temps d'arrêt et aide à améliorer les processus en ajoutant des stratégies de maintenance stratégiquement conçues dans la chaîne de valeur. Ces données sont ensuite ajoutées à l'analytique pour permettre une optimisation encore plus précise de tous les domaines de la fabrication et bâtir la confiance dans l'intégrité du système.

MachineMetrics permet aux fabricants d'exploiter la puissance des données aux niveaux machine et usine. Avec une gamme puissante de dispositifs Edge combinée à une plateforme de données activée par l'IA, MachineMetrics peut fournir des apps ou vous aider à construire vos propres apps et modèles pour piloter des insights efficaces et actionnables basés sur les données et conditions en temps réel pour optimiser les processus dans n'importe quel environnement. Contactez nous aujourd'hui pour que nous puissions vous montrer comment tirer le meilleur de vos données.

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