Pourquoi la standardisation des données pilote le succès en fabrication

La puissance des données rendue possible par l'essor de l'Internet Industriel des Objets (IIoT) et les technologies de la Quatrième Révolution Industrielle (Industrie 4.0) est incontestée. Pour la fabrication, ce n'est plus une question de savoir si les entreprises vont numériser et incorporer ces systèmes dans leur opération – c'est une question de quand. C'est aussi une question de survie et de compétitivité.

Pour la standardisation des données, il y a beaucoup de choses à considérer, comme la façon dont les données seront collectées, quels systèmes seront déployés pour les gérer, et comment elles seront analysées pour permettre l'actionnabilité. Sans standardisation, vous serez laissé avec des formats de données variables, des systèmes de collecte en silos et un manque d'insights exploitables.

Mais qu'est-ce que la standardisation des données, spécifiquement dans le contexte de la fabrication ? Et comment son importance importe-t-elle aux fabricants commençant leur parcours de transformation numérique ? Lisez la suite pour apprendre pourquoi la collecte automatisée de données et la standardisation est la première et la plus critique étape dans la mise en œuvre réussie de l'IIoT dans un environnement Lean manufacturing.

Qu'est-ce que la standardisation des données ?

La standardisation des données convertit l'énorme volume d'informations entrantes dans un format standard. Cela permet aux utilisateurs finaux comme les opérateurs, techniciens, superviseurs de ligne, middle management et cadres d'utiliser les insights révélés dans les données.

L'objectif d'une standardisation efficace des données est d'automatiser le processus de collecte de sources de données disparates et de les traduire autonomement en un modèle commun à partir duquel les personnes et systèmes peuvent consommer les données pour l'analyse et l'actionnabilité.

Il est typique pour les entreprises manufacturières d'employer de l'équipement fabriqué par différents OEMs. Il est aussi typique que cet équipement varie en âge sur de nombreuses années. Donc, connecter l'équipement dans un système complet est déjà assez difficile. Mais essayer de gérer autant de sources de données différentes sans un processus de standardisation des données serait incroyablement difficile, chronophage et gourmand en ressources.

Avec la standardisation des données, les nombreux formats de données différents sont transformés en un modèle commun via un dispositif edge. Avec un logiciel de mapping de tags de données sur le dispositif edge, les données sont d'abord mappées vers un modèle commun, puis peuvent être envoyées vers le cloud pour analyse plus poussée.

Une fois standardisées, les données peuvent être stockées dans des entrepôts de données, le cloud, des data lakes ou d'autres bases de données. Ces processus de standardisation aident les utilisateurs au niveau usine et atelier, ainsi que d'autres départements liés aux affaires comme la supply chain et les opérations. Les données peuvent aussi être utilisées dans d'autres systèmes d'exploitation informatiques (comme les logiciels MES et BI) comme composant critique dans la prise de décision.

Avoir des données standardisées signifie que tout le monde opère sur la même page avec des données en temps réel cohérentes et une source unique de vérité.

Cela semble simple en principe, mais ce qui distingue une solution comme MachineMetrics est la connectivité rapide à n'importe quel et tous les actifs machine, assurant que toute l'information de votre équipement peut être collectée, standardisée et contextualisée. De plus, avec des fonctionnalités prêtes à l'emploi comme les tableaux de bord, notifications et workflows, vous pouvez atteindre la valeur en semaines, pas années.

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Le problème est que de nombreux fabricants ne s'engagent pas dans la standardisation des données, et tentent d'enregistrer et analyser les données manuellement, ou utilisent des solutions héritées pour mapper leurs données vers un modèle unifié.

Cas d'utilisation pour la standardisation des données

Il y a un nombre illimité de cas d'utilisation quand il s'agit d'exploiter les données d'usine standardisées. Ce qui est important est que ces données machine représentent la source d'information la plus précise sur le terrain d'usine, car ce sont les données les plus étroitement associées à la production.

Pour cette raison, tant les équipes que les systèmes peuvent compter sur les données pour prendre de meilleures décisions au quotidien. Ce concept d'utilisation des données machine à travers l'organisation est appelé "le Fil Numérique des Données Machine".

Voici quelques cas d'utilisation pour la standardisation des données :

Visualisation des données

Avec des données standardisées, l'analytique avancée peut délivrer un statut de condition en temps réel aux tablettes et moniteurs au point de production. Les opérateurs peuvent voir la production actuelle, défauts, statut et autres informations pertinentes en temps réel et agir dessus via des interfaces intuitives.

Maintenance

En utilisant les problèmes historiques et les données actuelles, la maintenance peut passer d'une stratégie basée sur le calendrier à une stratégie basée sur la condition. Cela aide à réduire les coûts tout en prolongeant la durée de vie de l'équipement et des outils, l'objectif ultime d'un programme de maintenance. À mesure que la maturité numérique grandit, les opérations peuvent même commencer à évoluer vers des stratégies de maintenance prédictive.

Gestion

La standardisation des données peut être analysée et connectée via API à d'autres logiciels de business intelligence pour aider à prédire les tendances produits, identifier les défaillances terrain, analyser les problèmes qualité, et plus. Ces tendances peuvent aider les fabricants à prendre des décisions plus précises sur la stratégie de croissance d'entreprise, l'amélioration de processus et la réduction des coûts. Avec la standardisation des données se produisant à l'edge via une plateforme de données machine, elle peut être poussée dans d'autres systèmes, comme un MES ou ERP, pour un meilleur insight dans la production et une meilleure prise de décision.

Automatisation

Agir sur les données n'est possible que s'il y a des insights clés dérivés des données. c-à-d. Une machine a subi un événement de temps d'arrêt, nous sommes en retard sur les objectifs de production, notre taux de défaut est plus élevé que d'habitude, etc. De plus, les insights des données ne peuvent être dérivés que si ces données sont facilement consommables. Avec des données facilement consommables, les fabricants peuvent commencer à utiliser ces données pour permettre une prise de décision plus rapide, ce qui mène éventuellement à l'automatisation.

Par exemple, MachineMetrics peut vous permettre d'instantanément notifier un gestionnaire de production quand une machine subit un temps d'arrêt, construire des workflows qui envoient les données de condition machine à une GMAO pour générer des bons de travail, ou automatiser l'analyse de capacité, d'analyse de configuration et d'analyse de temps d'arrêt.

La standardisation des données est un résultat naturel de l'Industrie 4.0

L'arrivée de l'Industrie 4.0 et de l'IIoT signifiait connecter l'équipement manufacturier à travers une entreprise. La puissance des données collectées s'est avérée être à haute valeur pour la surveillance de production, l'amélioration de processus et le déblocage de capacité cachée dans l'usine connectée.

Cela pilote aussi des supply chains plus agiles et réactives, améliore la prévision et les achats, et une multitude d'autres usages. Mais ces outils ont aussi forcé la standardisation des données à un rythme rapide.

Cette standardisation est un résultat naturel de l'Industrie 4.0 parce que les outils et applications destinés à utiliser ces données IoT sont peu susceptibles de pouvoir les ingérer ou les utiliser s'ils ne sont pas standardisés dans un modèle commun. C'est pourquoi des solutions comme MachineMetrics sont intégrales à un environnement manufacturier connecté.

Non seulement MachineMetrics offre une solution plug-and-play pour la collecte de données machine, mais les données de tous les équipements, marques et modèles peuvent être transformées de manière autonome en un ensemble de données commun. Ces données peuvent ensuite être utilisées dans la plateforme MachineMetrics via rapports, tableaux de bord et workflows, ou être envoyées vers d'autres systèmes comme GMAO, QMS, ERP ou MES.

Apprenez comment vous pouvez construire la bonne pile d'usine avec un ensemble de solutions best-of-breed.

L'impact de la collecte et standardisation automatisées des données

Automatiser la collecte fastidieuse de données requise sur le terrain d'usine, ainsi que la standardisation, la contextualisation et l'analyse est intégral pour piloter les améliorations de performance. Passons en revue certains des leviers de valeur clés d'une plateforme de données machine comme MachineMetrics.

Déploiement sans effort

MachineMetrics peut être installé rapidement pour capturer, transformer et contextualiser les données. Il peut être ajouté à du matériel neuf ou hérité pour transformer instantanément les données en structures standard, rendant les rapports et l'analytique cohérents. Puisqu'il fonctionne avec du matériel numérique et analogique, les dispositifs peuvent être opérationnels en minutes avec des données standardisées de haute qualité. En une journée, vous pouvez visualiser la production à travers votre opération.

Avantages de la standardisation au niveau activité

La capacité de forer, surveiller et contrôler les activités au niveau broche, machine, quart ou usine peut améliorer l'efficacité et piloter plus de débit. Cela signifie aussi moins d'intervention humaine et moins d'erreur humaine. Plus de suivi manuel sur tableau blanc, d'ajout de données dans un IHM, ou d'analyse de données dans un tableur. Du terrain d'usine au top management, chaque gestionnaire peut forer au niveau qui a du sens pour ses responsabilités correspondantes.

Actions prédictives et prescriptives

La standardisation des données et l'analytique avancée peuvent délivrer des insights à la maintenance. Cela peut prendre la forme de simplement notifier la bonne personne quand l'équipement tombe en panne, ou de développer un programme de maintenance basé sur l'usage pour assurer que l'équipement est maintenu au moment optimal. Ces données d'action historiquement développées s'étendent aussi à d'autres équipes. Par exemple, dans le cas de la production, vous pouvez établir des temps de cycle précis et le travail standard, ou dans le cas de la qualité vous pouvez avoir un benchmark utile pour mesurer le taux de défaut.

Visibilité sans précédent

Tout comme le télescope Hubble a changé la donne en astronomie, les données standardisées donnent aux entreprises manufacturières un niveau de visibilité sans précédent dans leurs opérations de terrain d'usine. Les utilisateurs peuvent suivre et visualiser la performance, problèmes, tendances et insights comme jamais auparavant, le tout en temps réel.

Coûts de main-d'œuvre réduits et utilisation d'équipement plus efficace

L'analyse de données a toujours requis des compétences élevées et de nombreux employés. Avec la standardisation des données et les insights d'analytique actionnables, les entreprises ont maintenant le pouvoir de concevoir des rapports et analyses personnalisés pour répondre à leurs besoins sans embarquer une équipe d'analystes de données. Cela assure aussi que les ressources sont utilisées aussi efficacement que possible. Par exemple, mesurer l'efficacité des opérateurs machine, ou suivre la disponibilité machine.

Rentabilité plus élevée

Les actionnaires et propriétaires paient un prix élevé pour les entreprises n'utilisant pas l'IIoT et la standardisation des données. La rentabilité est significativement plus élevée avec des données standardisées car cela peut aider à débloquer la capacité, piloter l'amélioration de processus, réduire les coûts de maintenance, et plus.

Prévention de :

• Duplication d'enregistrements
• Arrêts et démarrages non désirés d'équipement et processus
• Problèmes de sécurité au niveau machine
• Fausses alertes et alarmes
• Création de pénurie ou surplus de pièces
• En-cours mal livrés ou manquants
• Planification ou prévision décalée des matières premières

Commencer aujourd'hui : Extraire de la valeur de vos données

Alors que l'industrie fait face au nombre croissant de points de données et sources de données, vous pouvez faire un bond en avant avec un avantage concurrentiel significatif : Des données précises, en temps réel, standardisées, toutes disponibles à portée de main pour prendre des décisions sur le champ, identifier les problèmes immédiatement, et faire des analyses approfondies pour repérer les inefficacités, capacité cachée et goulots d'étranglement de processus.

Réservez une démo MachineMetrics dès aujourd'hui pour voir comment, ou découvrez comment certains de nos clients pilotent la valeur avec une Plateforme de Données Machine :

• Morgan Olson : Un gestionnaire d'amélioration continue chez ce fabricant leader de carrosseries de fourgons a économisé 600 000 $ en dépenses d'investissement et réduit le gaspillage de 50 %.
• Flexco : Un producteur de composants clés comme attaches de courroie, nettoyeurs et produits de maintenance a réalisé une augmentation de 16,5 % de la productivité et 9 % d'augmentation de l'utilisation globale de l'usine.
• Avalign : Un directeur OEE partage comment il a utilisé MachineMetrics pour générer des millions de dollars de profit en capacité accrue (sans ajouter d'équipement additionnel).

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