Amélioration continue pilotée par les données : le carburant de l'excellence opérationnelle

Le processus d'amélioration continue est une démarche mise en œuvre par l'entreprise pour améliorer ses opérations, produits et services. Les approches choisies varient selon les objectifs et les ressources de l'entreprise. Cependant, pour mettre en place une stratégie d'amélioration continue personnalisée, les industriels doivent collecter toutes les données nécessaires. Elles permettent d'alimenter ce processus, de le repenser et de le personnaliser selon les besoins. De nombreuses technologies interviennent pour faciliter la collecte et l'utilisation des données dans le cadre de l'optimisation du processus d'amélioration continue. L'usine connectée pourra ainsi évaluer sa performance et prendre les décisions nécessaires pour l'améliorer et la pérenniser. Tout cela repose sur la communication entre l'homme et la machine dans un univers connecté.

Découvrons comment collecter, analyser et utiliser les données pour l'amélioration continue des processus !

Comment collecter les données industrielles ?

Les usines connectées génèrent d'énormes volumes de données aux différents niveaux opérationnels. Les informations générées par les machines, les travailleurs, les produits et les consommateurs peuvent toutes être utilisées pour la planification de l'amélioration continue. Ainsi, et pour éviter toute perte de données, les industriels peuvent opter pour des initiatives et solutions de collecte de données. Par exemple, l'utilisation de formulaires numériques facilite la saisie des données par les opérateurs et les responsables qualité et facilitateurs. Ensuite, toutes ces informations doivent être centralisées et stockées correctement. Le stockage doit donc être sécurisé pour prévenir ce qu'on appelle une fuite de données.

De nombreuses entreprises industrielles choisissent de stocker leurs données dans des solutions cloud, offrant un accès instantané à l'information. Ainsi, les données industrielles sont facilement collectées depuis des objets connectés.

Le traitement des données industrielles pour l'amélioration continue

En ce qui concerne l'amélioration continue, les informations collectées aux différents maillons de la chaîne de production sont d'une importance extrême. Bien que certaines écoles d'amélioration continue et principes du Lean Management ciblent les facteurs affectant la performance tels que l'élimination des gaspillages et les reprises, d'autres méthodologies et stratégies d'amélioration continue de la maintenance sont basées sur les indicateurs remontés par les opérateurs et les machines.

Ainsi, selon l'objectif, les données collectées seront traitées systématiquement pour prioriser et faciliter la prise de décision.

L'analyse des données est ainsi réalisée par des algorithmes qui utilisent le machine learning pour prendre les bonnes décisions. Pour soutenir la performance opérationnelle, les industriels agiles et disciplinés doivent communiquer en permanence avec les systèmes de collecte et d'analyse de données pour mettre en œuvre les bons efforts et décisions.

Résumons !

L'amélioration continue au sein de l'entreprise industrielle est un projet d'équipe. Elle nécessite l'implication de tous les collaborateurs, praticiens, opérateurs d'usine ainsi que ceux en charge des sphères de décision et d'organisation. Ils facilitent la collecte des données essentielles pour l'analyse de la situation, la définition de la stratégie et la prise de décision. La numérisation des formulaires facilite la saisie des données et l'automatisation des processus. En utilisant les technologies de machine learning, l'analyse des gros volumes de données collectées est réalisée en peu de temps et assure ainsi des gains d'efficacité.

Quelle solution mettre en œuvre ?

Les logiciels d'instructions de travail numériques tels que la solution Picomto donnent aux travailleurs un outil pour faciliter la collecte de données et la centraliser automatiquement pour alimenter le processus d'amélioration continue. Vous pouvez contacter nos experts pour plus d'informations à ce sujet.