Aider les entreprises à améliorer la qualité, réduire les réparations et les déchets

Egicon, un fabricant italien d'électronique, a utilisé des outils d'analyse de données émergents pour automatiser entièrement sa production à partir de 2017. En cours de route, il a réduit les taux de réparation de 80 %, éliminant les rebuts, améliorant le support de garantie et réduisant les délais de production de rapports de qualité en temps réel. à partir d'un mois.

Basé dans la région de Modène en Italie, Egicon produit des unités de commande électroniques, des groupes d'instruments et des interfaces homme-machine pour les secteurs automobile, agricole, biomédical et aérospatial.

Egicon a intégré les logiciels IoT Valor et Opcenter Execution Electronics de Siemens dans ses systèmes de production et de qualité, permettant une surveillance continue et la capacité de fournir aux clients un meilleur support de garantie et des données de traçabilité.

"Nous avons pu réduire notre taux de réparation de 30 pièces par million à 6, et atteint un taux de rebut de zéro pour cent en 2019", a déclaré Michele Magri, responsable de la production chez Egicon, dans une étude de cas publiée. « Maintenant, je peux obtenir des mises à jour instantanées sur tous nos processus de fabrication sans quitter mon bureau. Je peux consacrer mon temps à l'innovation et aux améliorations."

D'autres éditeurs de logiciels signalent également des résultats significatifs.

Le logiciel Proficy de GE Digital a aidé les fabricants de nombreux secteurs à obtenir une multitude d'avantages, notamment une réduction de 90 % des déchets, des économies de 5 millions de dollars en amélioration de la qualité et une diminution de 80 % des temps d'arrêt, Cobus van Heerden, chef de produit senior pour les logiciels d'analyse et d'apprentissage automatique pour GE Digital, a déclaré. Une entreprise a obtenu en quelques heures des informations clés sur la manière de contrôler ses produits chimiques de déshydratation pour obtenir la meilleure qualité.

FactoryTalk Innovation Suite, une offre conjointe de Rockwell Automation et PTC, a aidé Rockwell à augmenter de 33 % l'efficacité de la main-d'œuvre, une augmentation de 70 % des rendements et une réduction de 50 % du temps de formation, selon une étude de cas publiée.

Ces outils et d'autres outils d'analyse de données émergents surmontent les limites et les obstacles de leurs prédécesseurs.

Rendre les analyses plus accessibles

Dans le passé, l'un des principaux obstacles était que les outils offrant des avantages potentiels restaient inutilisés, a déclaré Izik Avidan, responsable de l'unité commerciale, analyse de la fabrication numérique, Siemens Digital Industry Software.

Plus de 80 % des projets d'analyse avancée échouent, a-t-il déclaré, une déclaration étayée par des recherches de Gartner et d'autres.

"Le principal problème avec les outils d'analyse de données du passé - du point de vue des fabricants - était le fait qu'ils restaient des outils", a déclaré Avidan. « De nombreux fournisseurs de plates-formes et de solutions ne se rendaient pas compte que le fabricant moyen ne possédait pas toutes les compétences nécessaires pour utiliser complètement ces outils. L'outil a livré la fonction pour laquelle il a été conçu, mais le projet global a probablement échoué. Il faut être capable de faire le pont entre le langage manufacturier et toutes ces nouvelles technologies. Le client fabricant ne possède pas ces compétences. »

"Historiquement, vous aviez vraiment besoin d'un doctorat en mathématiques ou en science des données pour tirer parti de l'analyse", a déclaré van Heerden. « Vous devez mettre l'analyse entre les mains de leurs équipes opérationnelles existantes. Vous ne pouvez pas vous adresser au client fabricant et lui dire :"Vous devez recycler votre personnel ou embaucher de nouvelles personnes pour bénéficier de l'analytique". La clé est de rendre l'analytique accessible aux ingénieurs de procédés et aux opérateurs de ligne."

"Les outils ont été conçus pour les experts, pour faciliter un défi difficile pour les experts au lieu de simplifier leur travail", a déclaré Ed Cuoco, vice-président de la stratégie et des solutions chez PTC. De nombreux outils nécessitaient également un data scientist sur site. Le résultat final :"Ces outils n'étaient pas adaptés aux grands fabricants, qui n'ont généralement pas leurs propres data scientists", a déclaré Cuoco.

Neuf barrières supplémentaires du passé

D'autres obstacles, selon Avidan, Cuoco et van Heerden, ont été :

Incapacité à comprendre et à résoudre les problèmes des fabricants.

Des outils qui obligeaient les fabricants à remplacer des équipements hérités coûteux.

Manque d'accès aux données nécessaires pour obtenir des informations, souvent parce que ces données se trouvaient dans des systèmes cloisonnés, parfois appelés données obscures. Entre 60 % (Forrester) et 97 % (Gartner) des données collectées restent inutilisées.

Données qui n'ont pas pu être facilement combinées avec
d'autres données.

Données difficiles à nettoyer, formater et préparer.

Des outils qui supposaient que les données répondaient à un critère de haute qualité, nécessitant un expert pour améliorer la qualité des données dans de nombreux cas.

Manque d'outils d'analyse permettant
aux managers d'agir.

Des outils d'analyse trop difficiles à utiliser pour l'opérateur moyen.

Des outils qui ne pouvaient pas être mis à l'échelle au-delà d'un projet pilote ou d'une démonstration initiale.

Un nouveau jour se lève

Les outils d'aujourd'hui offrent un retour sur investissement rapide, un fonctionnement plus simple et une évolutivité. De plus en plus, les fournisseurs de logiciels de fabrication comprennent que leurs clients ont besoin de plates-formes qui combinent plusieurs outils et s'intègrent bien dans l'atelier, a déclaré Avidan.

"Nous constatons maintenant plus de succès dans les outils d'analyse pour surmonter ces obstacles", a déclaré van Heerden. "Les outils que nous fournissons montrent des preuves de valeur rapide."

Les fabricants de logiciels conçoivent des outils et des plates-formes qui fonctionneront dans des usines qui utilisent des machines qui ont 40 ans, ainsi que deux ans, a déclaré Cuoco. "Ces outils doivent fonctionner dans un environnement réel", a-t-il déclaré. "C'est la clé de l'applicabilité dans une usine. Cela permet à une usine de tirer parti de ce qui est en son pouvoir sans lui demander d'être bon dans des domaines qui ne sont pas dans sa timonerie."

Les outils émergents offrent la possibilité d'accéder, de stocker et de gérer les données, la disponibilité d'un expert en la matière sur site ou disponible à distance, avec un faible coût de possession qui ne nécessite pas trop de serveurs supplémentaires ou de ressources cloud, qui sont facilement configurable, personnalisable et capable de fournir une certaine valeur immédiatement, a déclaré Avidan.

"De nos jours, la plupart des éditeurs de logiciels comprennent que le fait de lancer des solutions d'apprentissage automatique dans l'atelier ne résoudra pas vos problèmes de qualité", a-t-il déclaré. "Maintenant, ils fournissent des solutions clé en main complètes, ce qui change probablement la donne."

"Ma profession vit à l'intérieur de cette tension en essayant de fournir une solution prête à l'emploi et en comprenant également que la solution doit être personnalisée, cette flexibilité pour adapter la solution afin d'optimiser les besoins du fabricant", a ajouté Avidan. "Au cours des cinq dernières années, nous avons vu de plus en plus de projets hybrides, qui sont à la fois des plates-formes et des outils, associés à des logiciels spécifiquement adaptés au type d'industrie."

L'industrie n'est pas encore arrivée au point où les outils fonctionnent prêts à l'emploi, comme un iPhone, a déclaré Cuoco.

"Out of the box est la direction", a-t-il déclaré. « Sortir des sentiers battus est l'objectif. Nous commençons à devenir suffisamment matures dans nos solutions pour voir un point où cela se produira."

Ces outils, parfois associés à un ingénieur de fabrication expérimenté, peuvent aider les fabricants à améliorer les performances et la maintenance prédictive et à intégrer le contrôle qualité dans la production, a déclaré Avidan.

Les outils « vont également au-delà des alertes » qui laissent à un humain le soin d'agir pour devenir une boucle plus fermée, où l'outil lui-même peut prendre des mesures de contrôle sûres en temps réel, permettant à une usine d'obtenir ou de maintenir une productivité optimisée, a déclaré van Heerden.

Au lieu d'offrir l'analyse comme un simple composant d'une offre, de plus en plus de fournisseurs de logiciels de fabrication proposent des analyses dans des solutions qui répondent à des cas d'utilisation spécifiques, a déclaré Cuoco.

"Si vous avez présenté à un ingénieur de fabrication expérimenté des modèles de données dans un ensemble de données ou une liste de conclusions qu'il a vues auparavant, il pourra facilement convertir ces données en actions que l'opérateur, le responsable de ligne ou le propriétaire de l'usine peut prendre. et améliorer considérablement les résultats », a déclaré Avidan. "Avec cette solution clé en main, nous pouvons relever la majorité des défis en quelques jours, voire quelques heures."

Encore mieux, ce sera un moment où plus de connaissances spécialisées dans le domaine pourront être ajoutées à ces outils, a déclaré Cuoco. "De plus en plus de connaissances spécifiques à un domaine doivent être intégrées", a-t-il déclaré. « Comment pouvons-nous associer l'expert et la machine et faire en sorte qu'ils comprennent tous les deux le problème ? Il faut que la machine puisse dire :‘Je suis capable de prendre en compte des paramètres spécifiques à ce domaine.’”

Les analyses s'améliorent également car elles sont appliquées tout au long de la chaîne d'approvisionnement, des fournisseurs de matières premières aux expéditeurs, des fabricants aux clients finaux, a déclaré van Heerden.

Certains défis subsistent

Des améliorations sont encore nécessaires pour rendre les outils plus faciles à construire, ainsi que des outils conçus pour que les machines puissent faire plus de travail, a déclaré Cuoco.

Les coûts doivent absolument baisser davantage pour que la technologie puisse devenir accessible aux fabricants de petite et moyenne taille confrontés à des problèmes similaires, a déclaré Avidan.

Davantage de normes sont nécessaires pour que les fabricants puissent intégrer plus facilement la technologie de différents fournisseurs, a-t-il déclaré.

"Nous devons comprendre qu'il existe déjà de nombreux logiciels dans l'atelier", a déclaré Avidan. "Toute solution que vous souhaiteriez introduire dans cet écosystème devrait s'intégrer correctement et de manière transparente dans ces solutions informatiques... de sorte que si vous avez un élément d'action qui doit passer d'un système d'ingénierie à un autre, cela peut être fait dans un seul portefeuille . C'est l'une des choses les plus importantes que vous puissiez faire."

À mesure que les normes et les interfaces deviennent plus ouvertes, l'intégration deviendra plus facile, a déclaré van Heerden.

Choisir des partenaires

Pour réussir, associez-vous à un fournisseur industriel de confiance proposant un produit complet, a déclaré van Heerden.

« De nombreux fournisseurs d'analyse proposent des solutions qui peuvent résoudre une partie du problème. Certains peuvent analyser les données », a-t-il déclaré. « Certains peuvent faire des prédictions. Certains peuvent exécuter des simulations. Un autre peut optimiser un réglage. Associez-vous à des fournisseurs de confiance qui ne disparaîtront pas demain et qui peuvent offrir toutes ces fonctionnalités dans un seul produit."

Les fabricants à la recherche d'une perfection immédiate et d'une intégration complète doivent réduire leurs attentes au profit d'une approche progressive. "N'adoptez pas une approche" big bang "pour adopter la technologie tant que tous les systèmes ne sont pas parfaits", a-t-il déclaré. « Je recommande une approche rapide et progressive. Équipez les opérationnels d'outils faciles à utiliser afin qu'ils puissent obtenir une valeur ajoutée rapide."