Analytique manufacturière : définition, cas d'usage clés et bénéfices tangibles

Avec l'arrivée de l'Industrie 4.0 et de l'Internet industriel des objets (IIoT), une transformation numérique est en cours. L'industrie manufacturière commence à utiliser l'analytique pilotée par des données de production en temps réel, non seulement pour prendre de meilleures décisions plus rapidement, mais aussi pour permettre l'automatisation à travers l'organisation.

Les équipements connectés via des capteurs et des dispositifs edge alimentent des volumes massifs de données vers des plateformes d'analytique basées sur le cloud qui peuvent analyser et comprendre les données plus rapidement que la perception humaine. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour piloter la prise de décision en temps réel et l'amélioration significative des processus dans toute l'entreprise.

Cet article expliquera ce qu'est l'analytique manufacturière et listera des cas d'usage à considérer. Il expliquera également les bénéfices et objectifs de l'analytique manufacturière appliquée sur tout shop floor ou usine.

Qu'est-ce que l'analytique manufacturière ?

L'analytique manufacturière est l'utilisation de données machines, opérationnelles et système pour gérer et optimiser la production, y compris des fonctions clés telles que la maintenance, la qualité et la planification. Avec des données précises et en temps réel, les fabricants peuvent prendre de meilleures décisions, plus rapidement.

Les fabricants utilisent les données pour améliorer l'efficacité et faire progresser leur part de marché depuis de nombreuses années. Mais le changement le plus significatif aujourd'hui est la manière dont les données sont collectées. De nombreuses entreprises utilisent encore des méthodes traditionnelles fragmentées pour la capture de données, avec du personnel vérifiant et enregistrant manuellement des facteurs, remplissant des formulaires et notant les historiques d'exploitation et de maintenance des machines sur le shop floor. Malheureusement, ces méthodes sont hautement inexactes en raison des erreurs humaines. Elles sont également chronophages, ouvertes aux biais, et ne génèrent pas la qualité d'analyse requise pour une prise de décision précise.

Mais avec la transformation numérique en cours dans la fabrication, les dispositifs connectés peuvent réduire la main-d'œuvre associée à la collecte manuelle de données et à la documentation. Et parce que cette technologie et ces logiciels utilisent des analyses et algorithmes avancés, les insights dérivés sont en temps réel et bien plus actionnables.

La collecte automatisée de données machines pilote la prochaine génération d'analytique manufacturière, débloquant une myriade de cas d'usage avancés allant de la simple surveillance et diagnostic à la maintenance prédictive et l'automatisation des processus.

Dans l'analytique manufacturière, la capture de données qui enregistre les événements peut être exploitée pour augmenter l'utilisation des équipements, réduire les coûts, piloter l'amélioration des processus, réduire les erreurs humaines, et ce à une profondeur qui révèle les conditions précises des machines et les tendances de production.

 

Principaux cas d'usage pour l'analytique manufacturière

Les données de production en temps réel transforment radicalement l'industrie manufacturière. Examinons plusieurs cas d'usage d'analytique manufacturière que la connectivité machine en temps réel a rendus possibles dans la fabrication :

Prédiction de pannes et maintenance préventive

Les programmes de maintenance préventive existent dans la fabrication depuis des décennies. L'idée est que grâce à des programmes basés sur l'utilisation ou le temps, les pannes non planifiées sont moins susceptibles de se produire. En appliquant l'analytique, les données en temps réel peuvent être exploitées pour faire plus que prévenir les pannes.

Elles peuvent prédire avec une haute précision la probabilité d'une panne et le moment où elle se produira. Cela réduit les coûts en permettant aux techniciens d'effectuer les réparations au moment optimal de la machine et de mettre en scène les pièces. Cela réduit les temps d'arrêt globaux et augmente la productivité.

En savoir plus sur l'analytique prédictive dans la fabrication.

Prévision de la demande et gestion des stocks

La prévision de la demande est critique pour les fabricants modernes et avoir un contrôle complet de la chaîne d'approvisionnement permet une meilleure gestion des stocks.

Mais la planification de la demande peut être complexe. Avec l'ajout de méthodes de science des données, le contrôle de bout en bout de la chaîne d'approvisionnement peut être utilisé conjointement avec les données de shop floor en temps réel pour mieux gérer les achats, le contrôle des stocks et le transport. Des plans de demande hautement précis peuvent être générés qui identifient des tendances qui passeraient autrement inaperçues.

Avec une meilleure compréhension du temps nécessaire pour fabriquer des pièces, de la durée des séries de travaux, et des coûts et profits attendus d'un travail donné, les fabricants peuvent mieux estimer leurs besoins en matériaux pour améliorer la planification.

Optimisation des prix

Les temps de cycle jouent un rôle majeur dans la tarification. Et connaître les temps précis de création de pièces et les coûts associés permet des modèles de coûts précis et des stratégies de tarification optimisées. Les fixer trop bas réduit la rentabilité tandis que les fixer trop haut peut impacter la demande. Une plateforme d'analytique avancée pour la fabrication peut faire remonter ces données pour garantir que les prix sont fixés de manière appropriée. MachineMetrics peut aider les fabricants à optimiser leurs standards de travail pour garantir des temps de cycle précis.

Analyse de garantie

Pour de nombreux fabricants, le support de garantie peut être un fardeau. Souvent, les garanties consistent en une approche « taille unique » qui est plus générale. Cela permet l'incertitude et des problèmes inattendus dans l'équation.

En appliquant la science des données et en capturant des informations depuis les garanties actives sur le terrain, les produits peuvent être améliorés ou modifiés pour réduire les défaillances et donc les coûts. Cela peut également conduire à des itérations plus éclairées pour de nouvelles gammes de produits pour éviter proactivement les réclamations sur le terrain.

Robotisation

L'évolution de l'IA et des algorithmes avancés d'apprentissage automatique ont rendu l'essor de la robotique quasi inévitable. Et à mesure que ces robots s'améliorent, les données qu'ils fournissent dans l'exécution de leurs tâches augmenteront.

En incluant ces données dans une puissante plateforme d'analytique manufacturière basée sur le cloud, la qualité peut être contrôlée au niveau micro. L'évolution de la robotique mènera également à une meilleure construction de machines de la part des constructeurs OEM.

Développement de produits

Un processus coûteux dans la fabrication est le développement de produits. Pour rester compétitives, les entreprises doivent payer pour la R&D afin de créer de nouvelles gammes de produits, améliorer les modèles existants et développer de nouveaux services à valeur ajoutée.

Auparavant, cela se faisait par modélisation itérative excessive pour arriver au meilleur produit. Mais maintenant, la science des données et l'analytique manufacturière avancée permettent de simuler une grande partie de ce processus. En utilisant des « jumeaux numériques » et d'autres méthodes de modélisation, des conditions réelles peuvent être générées virtuellement pour prédire la performance et réduire les coûts de R&D.

Applications de vision par ordinateur

Le contrôle qualité automatisé a fait du chemin. Il a évolué des capteurs de déclenchement, fils de chute et autres dispositifs mécaniques vers une collection hautement sophistiquée de dispositifs optiques avancés. En reliant ces dispositifs à la collecte de données, les capteurs peuvent ajouter des données au flux via l'optique, la température, et des applications de vision avancées telles que la détection thermique et infrarouge pour contrôler les arrêts avec précision. Cela permet également des vitesses plus élevées, moins de main-d'œuvre, et le Saint Graal de toute usine : la fabrication « lights-out » (sans opérateur).

Gestion des risques de la chaîne d'approvisionnement

Comme les données provenant des machines de production, des données peuvent également être capturées depuis les matériaux en transit et transmises directement depuis l'équipement des fournisseurs vers la plateforme logicielle pour fournir une visibilité de bout en bout dans la chaîne d'approvisionnement.

En utilisant l'analytique manufacturière, les entreprises peuvent gérer leurs chaînes d'approvisionnement dans un format « tour de contrôle », dirigeant et redirigeant les ressources pour accélérer ou ralentir. Elles peuvent également commander des fournitures de secours et des stocks tampons lorsque de nouvelle demande est détectée et déclencher des fournisseurs secondaires en cas de perturbation.

Bénéfices de l'analytique manufacturière

La conscience contextuelle est critique pour les systèmes manufacturiers avancés. L'analytique manufacturière fournit cette conscience en temps réel. Cela rend les entreprises plus compétitives car les coûts, la qualité, le développement de produits et la satisfaction client sont optimisés. L'analytique manufacturière permet aux entreprises d'améliorer la productivité et la rentabilité en exploitant le flux massif de données généré par leurs équipements de production. Avec des outils de visualisation intuitifs, tableaux de bord, algorithmes d'apprentissage automatique et analytique avancée, des insights actionnables sont disponibles pour les gestionnaires et décideurs à travers l'entreprise.

Nous pensons que les bénéfices de l'analytique manufacturière se divisent en trois catégories distinctes :

Coûts réduits

Parce que les processus peuvent être optimisés avec les insights révélés dans l'analytique, les coûts peuvent être significativement réduits. Et la croissance de la robotique, ainsi que la prise de décision machine autonome ou semi-autonome, réduit la main-d'œuvre. Il en va de même pour les programmes de maintenance prédictive et prescriptive prouvés pour réduire les coûts et augmenter la productivité en abaissant les temps d'arrêt et en gérant mieux les stocks de pièces.

Revenus accrus

Avec des insights en temps réel disponibles dans la production, la gestion des stocks et la planification de l'offre et de la demande, les fabricants peuvent répondre rapidement aux changements de demande. Supposons que les données leur disent qu'ils approchent de la capacité maximale. Dans ce cas, ils peuvent ajouter des heures supplémentaires, ajouter de la capacité, modifier les processus, ou ajuster d'autres aspects de la production pour répondre et maintenir les délais de livraison.

Bénéfices divers

Avec l'augmentation des capacités fournies par l'analytique manufacturière, il y a des bénéfices divers également. Ceux-ci incluent la réduction de la consommation d'énergie, des protocoles environnementaux plus sûrs, la réduction des erreurs de conformité, et l'augmentation de la satisfaction client.

Objectifs de l'analytique manufacturière

La collecte de données traditionnelle dans la fabrication était fragmentée et sujette aux erreurs. Il était également difficile de traduire les données en actions significatives et en prise de décision. Soit l'information était retardée, incomplète, ou elle contenait des biais humains involontaires (comme l'arrondi des compteurs de pièces ou des temps d'arrêt). L'analytique manufacturière cherche à décloisonner les données, les analyser en temps réel, et les utiliser pour permettre de meilleures décisions plus rapides à travers l'entreprise, ou même automatiser ces décisions complètement.

En détectant les problèmes avant qu'ils ne surviennent, les processus de production peuvent être optimisés, et l'utilisation globale des équipements peut être significativement améliorée. Cela aide également à rationaliser les chaînes d'approvisionnement et à créer de la transparence au sein de celles-ci. Parce que l'analytique manufacturière utilise des algorithmes avancés d'apprentissage automatique, elle peut aider à identifier les opportunités et optimiser les processus.

Comme vu dans les cas d'usage d'analytique manufacturière ci-dessus, l'utilisation des produits peut être incluse dans le nouveau développement de produits. Et aux côtés de la technologie des jumeaux numériques et des informations de garantie entrantes, elle peut piloter de nouveaux produits meilleurs avec des taux de défaillance réduits et des coûts de production plus bas. Ces mêmes exemples de cas d'usage peuvent piloter un débit accru en détectant et alertant rapidement le personnel sur les problèmes au niveau machine. Cela réduit les temps d'arrêt et les taux de rebut.

Sélectionner la bonne solution

Le domaine de la fabrication subit des changements considérables en raison du développement de technologies qui peuvent collecter les données de production et les exploiter pour prendre de meilleures décisions au quotidien.

Cependant, lors de la prise de décision sur la bonne solution pour activer l'analytique sur le shop floor, les fabricants devraient considérer quelques propositions de valeur clés. Voici quelques questions à poser lors de l'évaluation d'une solution :

• La solution peut-elle collecter les données de production en temps réel ?
• Quelle est la source des données de production ? Équipements, personnes, ou systèmes ? Tout ce qui précède ?
• Les données sont-elles standardisées dans un modèle qui peut être facilement propagé dans des rapports prêts à l'emploi ainsi que consommées par d'autres systèmes de gestion (MES, ERP, GMAO) ?
• À quelle vitesse le logiciel peut-il vous apporter de la valeur ? Quels problèmes résoudra-t-il ?

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