Harvey Performance :combler le fossé d'exécution avec des solutions MES intelligentes

Société Harvey Performance est un leader mondial des outils de coupe de précision, fabriquant des marques telles que Harvey Tool, Helical Solutions, Micro 100 et d'autres utilisées dans l'aérospatiale, le médical, la production d'énergie, l'électronique, etc. Leur promesse envers les clients est simple mais exigeante :le bon outil, en stock, quand vous en avez besoin - soutenu par une assistance experte.

Tenir cette promesse nécessite l’une des chaînes de fabrication et d’approvisionnement les plus complexes du secteur. Des dizaines de milliers de SKU, une production à haut volume/faible volume et des niveaux de service de classe mondiale dépendent tous d'une chose :la capacité à exécuter le plan de production.

Dans les installations de Harvey's Meridian, dans l'Idaho, qui abritent des cellules de meulage CNC avancées, des micro-outils et une automatisation de l'extinction des lumières, ce défi d'exécution a été mis en évidence. Le succès de l’usine se mesure par le respect des délais  :accomplissent-ils les tâches qu'ils avaient prévu pour la semaine, sur les machines sur lesquelles ils prévoyaient de les exécuter ?

Cet article explique comment Harvey Performance a utilisé MachineMetrics Intelligent MES. pour combler l'écart d'exécution entre les plans ERP et la réalité de l'atelier, améliorant ainsi considérablement le respect des délais dans le processus.

L'écart d'exécution :lorsque les plans ERP ne correspondent pas à la réalité

Le système ERP d'Harvey (Epicor Kinetic) a généré un plan de production basé sur les données et les estimations existantes :quoi exécuter, où et quand. Cependant, la réalité sur le terrain raconte souvent une tout autre histoire.

1. Données retardées et inexactes

Les rapports sur la main-d'œuvre et la production reposaient sur une saisie manuelle sur des terminaux ERP partagés. Les opérateurs enregistraient le travail et les quantités à la fin d'un quart de travail - ou même le lendemain. Les données dataient souvent de 8 à 10 heures au moment où tout le monde pouvait le voir.

Les superviseurs passaient une heure ou plus chaque matin à éditer les tickets de travail juste pour rendre les informations utilisables. En raison de ce décalage et de ces remaniements, la confiance dans les données ERP était faible. Au moment où l'équipe se rendait compte qu'un travail était en retard ou hors norme, la fenêtre permettant de récupérer le calendrier était généralement fermée.

2. Planification basée sur des estimations plutôt que sur la réalité

Les normes et les temps de cycle des routeurs ont été élaborés au fil des années grâce à des données existantes et à des suppositions éclairées. Ils ne reflétaient pas systématiquement la durée réelle du travail sur des machines spécifiques avec des configurations spécifiques.

Cela signifiait que les plannings étaient construits sur des temps de cycle inexacts. . Les travaux prévus pour trois heures peuvent régulièrement en consommer cinq. Les configurations variaient énormément par rapport aux hypothèses de routage. En conséquence, la capacité semblait bonne sur le papier mais s'est effondrée dans l'exécution, rendant le véritable respect du calendrier difficile à mesurer et encore plus difficile à améliorer.

3. Un MES DIY qui ne pouvait pas évoluer

Harvey a tenté de résoudre ce défi en créant un MES maison :se connectant directement aux commandes CNC, collectant les signaux de la machine et tentant de lier ces données aux tâches ERP.

Cela fonctionnait dans les poches, mais sa maintenance est rapidement devenue un projet logiciel à plein temps. Chaque nouvelle machine, commande ou OEM nécessitait un travail personnalisé. Normaliser les données brutes des machines et les maintenir alignées avec le contexte de travail dans Epicor était complexe et fragile. Cet effort a prouvé la valeur initiale des données en temps réel, mais a clairement montré que la création et la maintenance d'un MES complet en interne n'étaient pas durables.

Harvey avait besoin de plus qu'une simple solution de surveillance des machines. Ils avaient besoin d'un moyen de connecter les machines, les tâches, les personnes et l'ERP dans une seule boucle d'exécution en temps réel. .

Choisir un MES conçu pour combler l'écart d'exécution

À la suite de la tentative DIY MES, Harvey a abordé la prochaine recherche de solution avec un ensemble d'exigences très claires. Ils ne se contentaient pas d’évaluer des tableaux de bord; ils recherchaient un système de production qui pourrait devenir le tissu conjonctif entre Epicor et l'atelier.

Critères de sélection clés inclus :

1. Connectivité rapide des machines sur plusieurs CNC et équipements différents, sans mois d'ingénierie personnalisée.
2. Une interface opérateur unifiée et intuitive sur chaque machine qui combinait le contexte de la tâche, l'état de l'exécution, les décomptes et la saisie de la main d'œuvre.
3. Fonctionnalités MES prêtes à l'emploi pour le suivi des temps d'arrêt, l'OEE, le suivi des tâches et la planification, offrant une valeur immédiate tout en restant configurable.
4. Alignement informatique et sécurité via une architecture cloud native qui respectait toujours la posture de sécurité réseau d'Harvey.
5. Intégration approfondie de l'ERP , en particulier avec Epicor, pour synchroniser les données de travail et de machine en temps réel.
6. Un état d'esprit et une feuille de route de partenaire , et pas seulement un fournisseur de logiciels, pour prendre en charge l'amélioration continue et les cas d'utilisation futurs.

MachineMetrics est apparu comme la plate-forme qui répondait le mieux à ces besoins, notamment en raison de sa connectivité machine approfondie, de sa conception axée sur l'opérateur et de son connecteur Epicor Kinetic cliquable. qui offrait une véritable intégration bidirectionnelle.

Réussite du projet pilote à l'usine Meridian

Harvey a choisi son usine de Meridian, dans l'Idaho - environ 35 machines CNC produisant de tout, des micro-outils aux fraises de grand diamètre - comme site pilote.

Pour commencer, ils ont connecté plusieurs machines à travers la chaîne de valeur :

• Opérations primaires/préparation
• Meulage de finition à faible volume
• Meulage de finition en grand volume

Cela leur a donné un aperçu représentatif des pièces, des gammes et des défis opérationnels.

Connexion rapide à la machine

Grâce aux appareils MachineMetrics Edge et aux connecteurs natifs, l'équipe de mise en œuvre a pu connecter rapidement toutes ses machines. L’époque de la lutte contre les pilotes personnalisés et les scripts fragiles était révolue. MachineMetrics a géré les nuances de différentes commandes CNC et OEM, en normalisant les données dans un modèle commun afin que l'équipe Harvey puisse se concentrer sur l'utilisation des données et non sur leur plomberie.

Tablettes et interface utilisateur opérateur

Chaque machine connectée a reçu une tablette exécutant l'interface opérateur MachineMetrics. Les opérateurs pourraient désormais :

• Voir la tâche planifiée sur leur ordinateur.
• Démarrez/arrêtez le travail en quelques clics.
• Confirmez le nombre de pièces et les mises au rebut à la fin d'une exécution.
• Consignez les raisons des temps d'arrêt lorsque vous y êtes invité.

Tout cela se passe à la machine , sans se déplacer vers un terminal partagé. Cela a instantanément réduit les frictions pour les opérateurs et amélioré la fraîcheur et la précision des données de production.

Lier Epicor et l'atelier

Pour Harvey, l'intégration entre MachineMetrics et Epicor Kinetic n'était pas un « avantage » :c'était la pièce maîtresse de la stratégie.

MachineMetrics extrait les bons de travail, itinéraires, normes et calendriers d'Epicor et les présente directement à la machine. Les opérateurs n’ont pas besoin d’interpréter des feuilles de calcul ni de deviner la suite ; le plan officiel est visible dans la même interface qu'ils utilisent pour exécuter et suivre le travail.

Tout aussi important, MachineMetrics pousse la main-d'œuvre, le nombre de pièces, les rebuts et l'état des travaux retour dans Epicor en temps réel. Cela change la dynamique de plusieurs manières :

• L'ERP devient un système opérationnel , et non un record historique en retard de 10 heures sur la réalité.
• Les superviseurs ne passent plus une heure ou deux chaque matin à nettoyer les tickets de main d'œuvre. Ce temps peut désormais être consacré à l'amélioration continue et à la résolution de problèmes.
• La planification des coûts et des capacités dans Epicor s'appuie sur des données réelles vérifiées par machine plutôt que sur des estimations et des saisies manuelles différées.
• Les modifications de calendrier peuvent être apportées en toute confiance, sachant qu'elles s'appuient sur des données d'exécution précises.

Cette intégration bidirectionnelle est ce qui comble l’écart d’exécution. Au lieu de planifier l'ERP de manière isolée et d'improviser l'atelier dans le noir, les deux s'informent mutuellement en permanence. Pour tout fabricant cherchant à améliorer le respect des délais, les livraisons à temps et les marges, ce type de boucle MES-ERP devient rapidement non négociable.

Transformer les données en temps réel en meilleurs plannings

Harvey n'a pas adopté MachineMetrics uniquement pour consulter des graphiques d'utilisation. Le véritable objectif était d'aligner la planification et l'exécution, en commençant par des temps de cycle plus précis et un calendrier réaliste.

Temps de cycle de numérotation

À l'aide des analyses de production MachineMetrics et des délais des machines, l'équipe Meridian a commencé à comparer le temps de cycle acheminé d'Epicor avec le temps de cycle réel par pièce et par travail, mesurés directement à partir de la machine.

Ils ont élaboré un « rapport d'écart » interne qui mettait en évidence les opérations où l'écart entre la norme et la réalité était significatif. Avec ce rapport en main, les ingénieurs et les superviseurs pouvaient se rendre sur la machine pendant que le travail était encore en cours , observez le processus et parlez directement avec les opérateurs.

Parfois, ils ont découvert que la machine était intentionnellement ralentie – un opérateur protégeant la durée de vie de la roue ou un outil basé sur son expérience. Dans ces cas-là, ils pourraient ajuster les programmes, valider les données de coupe et restaurer les performances aux normes prévues. Dans d'autres cas, ils ont confirmé que le routage était tout simplement erroné pour cette machine ou cette configuration et qu'il devait être mis à jour.

Au fil du temps, cela a bouclé la boucle entre « ce que dit le routeur » et « ce qui se passe réellement ». Les horaires ont commencé à refléter la réalité. Les coûts sont devenus plus précis. Les opérateurs ont acquis l'assurance que les normes étaient réalisables et non arbitraires.

Planification en temps réel et respect des délais

Les temps de cycle devenant plus fiables et les tâches liées à l'état réel de la machine, Harvey a commencé à utiliser MachineMetrics Schedule Intelligence. pour gérer l'exécution en temps réel.

Les planificateurs et les superviseurs peuvent désormais voir à tout moment si les travaux sont en avance ou en retard par rapport au plan. Lorsque quelque chose glisse (une configuration est longue, une alarme de machine ou un changement d'outil prend plus de temps que prévu), ils peuvent réorganiser le travail, déplacer les travaux ou ajuster les priorités avant que le calendrier ne déraille.

Les opérateurs ont également plus de contexte. Ils voient ce qui va suivre, comment leurs performances actuelles sont liées au plan et dans quelle mesure une petite décision (comme le travail à exécuter pendant la nuit) a un impact sur la production sans éclairage et les opérations en aval.

Le résultat est une amélioration significative du respect des délais chez Meridian, notamment une amélioration du respect des délais de plus de 25 %.

Un meilleur rythme quotidien pour les opérateurs et les superviseurs

Au-delà des mesures, MachineMetrics a changé la façon dont le travail se déroule sur le terrain.

Les opérateurs passent désormais plus de temps à faire fonctionner les machines et moins de temps à se rendre aux terminaux ou à reconstruire ce qui s'est passé il y a des heures. Ils voient le calendrier, comprennent les priorités et disposent d'un moyen structuré pour partager le contexte via des raisons de temps d'arrêt et des commentaires - et ont également la possibilité de déclencher des flux de travail directement depuis la machine.

Les superviseurs et les ingénieurs ont une visibilité en direct sur les configurations, les changements et les temps d'inactivité. Au lieu de s'attaquer aux problèmes d'hier avec des rapports obsolètes, ils peuvent résoudre les problèmes à mesure qu'ils apparaissent :en coachant les opérateurs, en ajustant les stratégies d'outillage ou en mettant à jour les normes alors que les détails sont encore récents.

Le système expose également des opportunités de formation. Lorsqu'un type particulier de configuration dépasse systématiquement ses normes, ou lorsqu'une certaine machine est régulièrement ralentie en raison de l'incertitude concernant les avances et les vitesses, les données indiquent directement où un encadrement et une documentation supplémentaires auront le plus d'impact.

En bref, MachineMetrics donne à Harvey une vision partagée et fiable de la réalité que tout le monde - des opérateurs aux dirigeants d'usine - peut utiliser pour prendre de meilleures décisions.

Regard vers l'avenir :du projet pilote à l'intelligence de production d'entreprise

Fort d'un projet pilote réussi chez Meridian, Harvey élabore actuellement une feuille de route pour étendre MachineMetrics Intelligent MES à l'ensemble de son empreinte de fabrication plus large.

Les initiatives prévues comprennent :

• Déploiement de la connectivité, de la planification et du suivi des tâches dans d'autres installations Harvey Performance.
• Intégrer les événements des machines en temps réel aux systèmes de maintenance afin que les temps d'arrêt puissent déclencher automatiquement des ordres de travail.
• Élargir le suivi au-delà des CNC aux stations manuelles et aux processus secondaires, en particulier pour les travaux sans éclairage.
• Utiliser les données des machines et des processus pour prendre en charge le suivi de la durée de vie des outils, la surveillance de l'usure des meules et des intégrations qualité plus robustes.
• Exploiter MachineMetrics Max AI et le Knowledge Hub pour automatiser la création de rapports, faire apparaître des tendances en matière de respect des délais et de temps d'arrêt, et accélérer l'amélioration continue.

Plus important encore, Harvey dispose désormais d'un cadre évolutif pour combler l'écart d'exécution.  :connecter les plans ERP, les données machine et la prise de décision humaine dans un seul système en temps réel.

Pour une entreprise dont l'activité dépend de la nécessité de toujours disposer du bon outil en rayon, cet alignement entre le plan et la réalité n'est pas seulement utile sur le plan opérationnel :il est au cœur de la promesse qu'elle fait chaque jour aux clients.