1. Le chamboulement de l’industrie “classique”.
L’industrie qui incorpore les nouvelles technologies.
L’industrie a dû s’adapter aux différentes périodes, aires qu’elle a traversées. Pour répondre aux besoins des consommateurs, l’industrie a dû continuellement se réinventer. Produire plus. Produire plus rapidement. Et ce, en réduisant les coûts et en répondant aux exigences des clients.
Aujourd’hui, les moyens de production sont automatisés pour plus de souplesse et d’agilité. La production est maintenant efficiente.
2. La donnée industrielle.
Qu’est ce que c’est ?
Appelées “données industrielles” ou “datas”, ce sont les informations dématérialisées qui circulent au sein d’une industrie. Ces données sont généralement saisies par les opérateurs, générées par les machines ou par des capteurs (IOT).
Pourquoi c’est important de les analyser ?
En fait, la donnée est le principal pilier de l’industrie 4.0. La donnée industrielle est généralement utilisée pour optimiser les processus industriels, améliorer l’efficacité et la qualité de la production. Elle permet de maîtriser tous les aspects de l’entreprise et de faciliter la prise de décision sur des analyses et des conclusions. Plus vous en savez sur les activités de votre industrie, plus vous avez de chance d’améliorer son efficacité et ses résultats ! La data permet aux dirigeants d’avoir une vision plus globale et plus concrète de ce qui se passe dans les différents services, sur différents processus.
Les avantages de l’analyse des données industrielles sont nombreux :
- Maintenir l’efficacité des machines,
- Maintenir la qualité des produits,
- Maintenir l’état des machines,
- Prévenir des risques,
- Améliorer le rendement,
- Suivre la performance,
- Comprendre les différences de performances,
- Percevoir les possibilités d’amélioration,
- Avoir un suivi des données en temps réel.
Les entreprises qui analysent les données et les exploitent pour les prises de décisions ont, sans aucun doute, un avantage concurrentiel par rapport aux autres.
3. Collecter les données pour analyser et tirer le meilleur.
Depuis la création de Flexio, l’ensemble de nos contacts, prospects ou clients nous confirme l’importance de traiter les données de leurs industries.
C’est un fait. Tout le monde en a conscience : les données sont essentielles pour comprendre, piloter et améliorer son industrie.
Dans chaque entreprise, dans chaque service, à chaque poste, il est possible de collecter des données. Chaque cœur de métier est en mesure de compléter son expertise métier par l’étude de ces données.
Attention cependant à ne pas se perdre dans cet océan de données car chaque solution numérique (sites internet, réseaux sociaux, ERP, CRM…), chaque équipement (smartphones, objets connectés…) ou outil industriel (machines, sondes, outils de mesures, robots…) utilisé génère ses propres données.
Celles-ci ne sont pas toutes utiles à votre entreprise, c’est pourquoi il est important de définir en amont votre besoin.
Pour récupérer les données utiles, trois possibilités s’offrent à vous :
- Issues de rapports dans différents services. Le travail nécessaire est souvent jugé fastidieux : les tâches de lecture et de ressaisie de données prennent du temps. Il peut également y avoir des erreurs humaines,
- Issues d’exportations de données proposées par les outils utilisés,
- Issues d’API qui vous permettent de collecter les données de façon automatique.
Comme nous vous l’expliquions dans notre article shadow IT, nous vous conseillons de ne pas utiliser de tableurs pour gérer l’étude de vos données mais de vous tourner vers un logiciel dédié.
L’analyse de vos données, par quoi commencer ?
Chez Flexio, nous pensons qu’il faut procéder par étapes : Une succession de «quick wins» conduit automatiquement à la réussite de vos projets vers l’industrie 4.0.
Avec Flexio, vous pouvez créer votre propre application. Accompagnés de nos experts, vous réalisez une première phase de test qui vous permettra d’appréhender ce premier travail et de faire les ajustements nécessaires.
Vous pouvez alors transformer les données collectées en informations décisives pour améliorer vos processus.
Par exemple :
Dans le cas d’analyse de donnée de fabrication, les avantages peuvent être :
Rendre votre unité de production plus efficace : en analysant les données de chaîne de production, les entreprises peuvent identifier les goulots d’étranglement ainsi que les inefficacités et mettre en place des actions pour y remédier. Donc, ceci engendre une amélioration de l’efficacité et de la productivité.
Améliorer la qualité de vos produits : en analysant les données de chaîne de production, les entreprises peuvent identifier les sources de défauts et prendre des mesures pour les éliminer. Ceci entraîne une augmentation de la qualité de la production.
Optimiser votre chaîne d’approvisionnement : en analysant les données de chaîne de production et de vente, les entreprises peuvent mieux prévoir la demande et adapter leur production en conséquence. Ceci entraîne une réduction des coûts et une augmentation de la satisfaction des clients.
Grâce à toutes les informations que vous avez en amont et les nouvelles que vous collectez, vous pouvez lancer des scénarios d’automatisation personnalisés pour :
- automatiser les processus métier,
- valoriser vos données,
- fluidifier la communication,
- raccourcir les prises de décision.
Conclusion et prise de décisions.
Les valeurs sont sous contrôle permanent. Vous vous assurez qu’elles restent dans la norme et vous êtes alerté si besoin. Les données enregistrées permettent de nourrir les statistiques et un retour d’expérience qui vont justifier les prises de décision à effectuer.
Vous pouvez également améliorer la traçabilité des actions et des décisions prises dans votre entreprise en limitant le risque d’erreurs et en capitalisant les actions dans une démarche d’amélioration continue.
Les tableaux de bord font partie inhérente de l’analyse des données. Ils sont automatiquement alimentés par les informations en provenance du terrain et mises à jour selon des paramètres ajustés par les utilisateurs. C’est un support indispensable pour les responsables de services et décisionnaires. Ils peuvent superviser et analyser les données mises à jour en temps réel.
Tout ceci vous aide dans la prise des meilleures décisions, à des moments clé.
(voir aussi l’article Comment tirer parti des données pour piloter son entreprise ?)
4. La collecte des données par l’IOT.
Remontées machines (données intégrées aux machines).
Les remontées machines consistent en l’envoi de données en temps réel sur l’état et les performances des équipements et des processus de production. Cela permet une surveillance universelle, une génération d’un grand nombre de données, et d’être autonome.
Remontées par l’installation des capteurs.
Il existe de nombreux types de capteurs connectés, chacun conçu pour mesurer une ou plusieurs grandeurs physiques spécifiques.
Voici quelques exemples de capteurs connectés couramment utilisés dans les entreprises :
- Capteurs de température : mesurent la température d’un objet ou d’un environnement.
- Capteurs de pression : mesurent la pression exercée sur un objet ou dans un environnement.
- Capteurs de mouvement : détectent les mouvements d’un objet ou d’une personne.
- Capteurs de niveau : mesurent le niveau de liquides ou de solides dans un récipient ou un réservoir.
- Capteurs de proximité : détectent la présence d’un objet ou d’une personne à proximité.
- Capteurs de qualité de l’air : mesurent les niveaux de différentes substances dans l’air, comme la poussière, les gaz et les particules en suspension.
- Capteurs de vibration : mesurent les vibrations d’un objet ou d’un environnement.
- Capteurs de lumière : mesurent l’intensité et la qualité de la lumière.
- Capteurs de son : mesurent le niveau de bruit dans un environnement.
- Capteurs de force : mesurent la force exercée sur un objet ou dans un environnement.
Solutions de monitoring de machines.
Une solution de monitoring de machine est une combinaison de logiciels et de matériel qui vous permet de surveiller l’état de votre matériel et de votre réseau en temps réel. Elle vous donne accès à des données sur les performances et les problèmes potentiels de votre système, ce qui vous permet de prendre des mesures pour prévenir les pannes et améliorer l’efficacité de votre matériel. Les solutions de monitoring de machine incluent généralement des outils de surveillance ainsi que des alertes en cas de problème.
5. Quelques exemples de services où les données peuvent être exploitées.
La Production.
Quand on parle de machines connectées, on pense souvent à la chaîne de production. C’est en effet un service où l’on peut optimiser facilement l’utilisation des équipements.
Comme expliqué dans notre Webinar chez DIEHL, certaines machines sont plus efficaces avec un certain paramétrage. Et cela est plus facile à visualiser si les données sont automatiquement exportées et exploitées. En observant ces données, en les comparants, vous pouvez relever des anomalies, des temps de latence trop longs ou même des perturbations lors des changements d’équipes.
En générant des données exploitables, vous pouvez ensuite améliorer l’efficacité globale de votre chaîne de production, en vous penchant sur l’utilisation des machines et la formation de vos salariés.
La Maintenance.
Un autre service où les données peuvent être exploitées : le service maintenance. Aujourd’hui, la plupart des machines ont des capteurs intégrés qui génèrent des informations extrêmement importantes pour leur entretien. En collectant ces données fréquemment, vous pourrez organiser un programme de maintenance prédictif ajusté à vos besoins.
Maintenir en bon état de fonctionnement les équipements dans un atelier de production est un gage de productivité, pour toutes les entreprises, dans le secteur de l’industrie.
Les opérations de maintenance, si elles sont bien gérées, peuvent avoir un impact positif sur la qualité des produits. À contrario, des pannes à répétition sur une machine peuvent coûter cher, tant au niveau des réparations qu’en termes de pertes de productivité.
Ainsi, la maintenance, si elle est bien gérée devient une activité stratégique dans l’entreprise. Pour ce faire, un programme de maintenance maîtrisé devient incontournable pour gagner en performances dans votre usine.
La QHSE.
Les non-conformités…
Si elles sont mal gérées, elles peuvent avoir de sérieuses conséquences, en particulier sur les coûts, la chute de la satisfaction client ou à la perte d’une certification par exemple.
La traçabilité et la gestion des non-conformités est un vecteur essentiel pour contrôler et garantir la qualité de tout produit ou service. Savoir identifier et partager rapidement ces non-conformités, mettre en place les mesures préventives et correctives adaptées joue un rôle clé dans l’optimisation de la qualité dans les entreprises industrielles.
Une solution digitale permet aux équipes de reporter tout incident concernant un produit, un processus ou une action en temps réel. Elle permet également de rassembler et de partager toutes les informations liées à la non-conformité, puis de mettre en place un plan d’action qui pourra être suivi de près par l’ensemble des acteurs concernés.
Une solution dédiée permet aux organisations industrielles de construire et consolider des processus collaboratifs sur plusieurs niveaux : identification, qualification, enregistrement, partage, correction et analyse des actions correctives réalisées
