Egicon réduit de 80 % ses réparations grâce à l'automatisation en temps réel

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 %, éliminé les rebuts, amélioré le support de garantie et réduit le délai de reporting qualité à temps réel au lieu d'un mois.

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

Egicon a intégré les logiciels Valor et Opcenter Execution Electronics IoT 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 atteindre un taux de rebut de zéro pour cent en 2019 », a déclaré Michele Magri, responsable de production d'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 fabricants de logiciels rapportent également des résultats significatifs.

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

FactoryTalk Innovation Suite, une offre conjointe de Rockwell Automation et PTC, a aidé Rockwell à atteindre une augmentation de 33 % de 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 d'analyse de données émergents et d'autres surmontent les limitations et barrières de leurs prédécesseurs.

Rendre l'analytique plus accessible

Une barrière significative dans le passé était que les outils offrant un avantage potentiel restaient inutilisés, a dit Izik Avidan, responsable d'unité d'affaires, analytique de fabrication numérique, Siemens Digital Industry Software.

Plus de 80 % des projets d'analytique avancée échouent, a-t-il dit, une déclaration soutenue par des recherches de Gartner et d'autres.

« Le problème principal avec les outils d'analytique de données du passé – du point de vue des fabricants – était le fait qu'ils restaient des outils », a dit Avidan. « Beaucoup de fournisseurs de plateformes et de solutions n'ont pas réalisé que le fabricant moyen ne possédait pas toutes les compétences nécessaires pour utiliser complètement ces outils. L'outil fournissait la fonction pour laquelle il était conçu mais le projet global échouait probablement. Vous devez être capable de faire le pont entre le langage de la fabrication et toutes ces nouvelles technologies. Le client fabricant ne possède pas ces ensembles de compétences. »

« Historiquement, vous aviez vraiment besoin d'un doctorat en mathématiques ou en science des données pour obtenir de la valeur de l'analytique », a dit van Heerden. « Vous devez mettre l'analytique entre les mains de leurs gens opérationnels existants. Vous ne pouvez pas aller voir le client fabricant et dire : « Vous devez reformer vos gens ou employer de nouvelles personnes pour bénéficier de l'analytique. » La clé est de rendre l'analytique accessible aux ingénieurs de processus et aux opérateurs de ligne. »

« Les outils étaient conçus pour les experts, pour rendre un défi difficile plus facile pour les experts, par opposition à simplifier leurs emplois », a dit Ed Cuoco, VP de la stratégie et des solutions chez PTC. Beaucoup d'outils nécessitaient aussi 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 dit Cuoco.

Neuf barrières supplémentaires du passé

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

Échec à comprendre et adresser les points de douleur des fabricants.

Outils qui nécessitaient le remplacement d'équipements hérités coûteux.

Manque d'accès aux données nécessaires pour tirer des insights, souvent parce que ces données étaient dans des systèmes en silos, parfois appelés données sombres. Entre 60 % (Forrester) et 97 % (Gartner) des données collectées restent inutilisées.

Données qui ne pouvaient pas être facilement combinées avec d'autres données.

Données difficiles à nettoyer, formater et préparer.

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

Manque d'outils d'analytique permettant aux gestionnaires d'agir.

Outils d'analytique trop difficiles à utiliser pour l'opérateur moyen.

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

Un nouveau jour se lève

Les outils d'aujourd'hui offrent un temps de valeur rapide, une utilisation plus facile et une évolutivité. De plus en plus, les fournisseurs de logiciels de fabrication comprennent que leurs clients ont besoin de plateformes qui combinent plusieurs outils et s'intègrent bien sur le plancher de l'usine, a dit Avidan.

« Nous voyons maintenant plus de succès dans les outils d'analytique qui surmontent ces barrières », a dit van Heerden. « Les outils que nous fournissons montrent des preuves de valeur rapide. »

Les fabricants de logiciels conçoivent des outils et des plateformes qui fonctionneront dans des usines qui utilisent des machines de 40 ans, ainsi que de deux ans, a dit Cuoco. « Ces outils doivent fonctionner dans un environnement réel », a-t-il dit. « C'est la clé de l'applicabilité dans une usine. Cela permet à une usine de tirer parti des choses dans leur pouvoir sans leur demander d'être bons dans des choses qui ne sont pas dans leur domaine. »

Les outils émergents offrent la capacité d'accéder, stocker et gérer les données, la disponibilité d'un expert métier sur site ou à distance, avec un faible coût de possession qui ne nécessite pas trop de serveurs ou ressources cloud supplémentaires, qui sont facilement configurables, personnalisables et capables de fournir une certaine valeur immédiatement, a dit Avidan.

« De nos jours, la plupart des entreprises de logiciels comprennent que jeter quelques solutions d'apprentissage automatique sur le plancher de l'usine ne résoudra pas vos problèmes de qualité », a-t-il dit. « Maintenant, ils fournissent des solutions clé en main complètes, ce qui est probablement le changeur de jeu. »

« Ma profession vit dans cette tension en essayant de fournir une solution clé en main et en comprenant aussi que la solution doit être personnalisée, cette flexibilité pour adapter la solution aux 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 plateformes et des outils, combinés avec des logiciels spécifiquement adaptés au type d'industrie. »

L'industrie n'est pas encore arrivée au point où les outils fonctionnent sorti de la boîte, comme un iPhone, a dit Cuoco.

« Sorti de la boîte est la direction », a-t-il dit. « Sorti de la boîte est l'objectif. Nous commençons à devenir assez matures dans nos solutions pour voir un point où cela deviendra réalité. »

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

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

Au lieu d'offrir l'analytique comme simplement un composant d'une offre, de plus en plus de fournisseurs de logiciels de fabrication offrent l'analytique dans des solutions qui adressent des cas d'utilisation spécifiques, a dit Cuoco.

« Si vous présentiez un ingénieur de fabrication expérimenté à des motifs de données dans un ensemble de données ou une liste de conclusions qu'il a déjà vues, il sera capable de convertir facilement ces données en actions que l'opérateur, le gestionnaire de ligne ou le propriétaire de l'usine peut prendre et améliorer dramatiquement les résultats », a dit Avidan. « Avec cette solution clé en main, nous pouvons relever la majorité des défis en quelques jours, voire quelques heures. »

Mieux encore sera le moment où plus de connaissances expertes du domaine pourront être ajoutées à ces outils, a dit Cuoco. « De plus en plus de connaissances spécifiques du domaine doivent être intégrées », a-t-il dit. « Comment pouvons-nous mettre l'expert et la machine ensemble et les faire tous deux comprendre le problème ? La machine doit être capable de dire : « Je suis capable de prendre en compte les paramètres spécifiques à ce domaine. » »

L'analytique s'améliore également alors qu'elle est appliquée tout au long de la chaîne d'approvisionnement, des fournisseurs de matières premières, aux expéditeurs, aux fabricants, aux clients finaux, a dit van Heerden.

Certains défis restent

Toujours nécessaires sont des raffinements qui rendent les outils plus faciles à construire, ainsi que des outils conçus pour que les machines fassent plus de travail, a dit Cuoco.

Les coûts doivent définitivement baisser davantage pour que la technologie devienne accessible aux petits et moyens fabricants qui font face à des problèmes similaires, a dit Avidan.

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

« Nous devons comprendre qu'il y a déjà beaucoup de logiciels sur le plancher de l'usine », a dit Avidan. « Toute solution que vous voudriez introduire dans cet écosystème devrait bien s'intégrer et sans heurts dans ces solutions IT… pour que si vous avez un élément d'action qui doit pousser d'un système d'ingénierie à un autre, cela puisse 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 interfaces deviennent plus ouvertes, l'intégration deviendra plus facile, a dit van Heerden.

Choisir les partenaires

Pour réussir, s'associer avec un fournisseur industriel de confiance fournissant un produit complet, a dit van Heerden.

« Beaucoup de fournisseurs d'analytique offrent des solutions qui peuvent résoudre une partie du problème. Certains peuvent analyser les données », a-t-il dit. « Certains peuvent faire des prédictions. Certains peuvent faire des simulations. Un autre peut optimiser un paramètre. S'associer avec des fournisseurs de confiance qui ne disparaîtront pas demain et qui peuvent offrir toutes ces capacités dans un seul produit. »

Les fabricants cherchant la perfection immédiate et l'intégration complète devraient réduire leurs attentes en faveur d'une approche étape par étape. « Ne prenez pas une approche « big bang » pour adopter la technologie tant que tous les systèmes ne sont pas parfaits », a-t-il dit. « Je recommande une approche rapide et incrémentale. Équipez les gens opérationnels avec des outils faciles à utiliser pour qu'ils puissent obtenir une valeur incrémentale rapide. »