Au cœur de la renaissance industrielle du XXIe siècle, une révolution discrète s’amorce. Autrefois saluée pour son savoir-faire mécanique, l’industrie manufacturière évolue rapidement vers une orientation axée sur les données et l’analyse. Le concept « d’usine du futur » transcende les paradigmes de production conventionnels, plongeant dans un univers où les données revêtent autant d’importance que toute matière première tangible.
L’Industrie 4.0 et les usines intelligentes
Dans le secteur de la fabrication industrielle, la quatrième révolution industrielle, amorcée à la fin des années 2000, demeure la tendance dominante qui continue de progresser. Actuellement, les entreprises évoquent la prochaine génération de fabrication, à savoir l’Industrie 5.0. Cependant, contrairement à l’Industrie 4.0, l’Industrie 5.0 demeure encore à un stade de développement conceptuel. La quatrième génération de fabrication est conçue pour automatiser les tâches, connecter les machines au réseau et centraliser la collecte de données, tandis que la cinquième vise à relier les humains aux machines.
Dans l’Industrie 4.0, l’interconnexion des appareils permet non seulement d’améliorer l’efficacité et la productivité, mais également de redéfinir le processus de fabrication. De nos jours, les usines intelligentes ne se limitent plus à être de simples installations de production ; ce sont désormais des centres technologiques sophistiqués, intégrés de manière transparente grâce à l’internet des objets (IoT), à l’apprentissage automatique, à l’intelligence artificielle et au cloud.
Le rôle du Big Data et de l’analytique dans l’industrie manufacturière
Le Big Data, soit la vaste quantité d’informations générées à partir de diverses sources dans un contexte industriel, constitue la pierre angulaire de l’excellence en matière de fabrication. Les organisations qui tirent parti des données sont plus efficaces pour anticiper et prévenir les problèmes. Grâce à l’analyse en temps réel des données, les opérations de fabrication peuvent identifier et réagir aux problèmes avant qu’ils n’évoluent en situations critiques. De la maintenance prédictive au contrôle de la qualité, en passant par l’amélioration de la chaîne d’approvisionnement et la gestion des stocks, les stratégies basées sur les données aident les fabricants à optimiser l’ensemble de leurs opérations.
« Dans l’industrie manufacturière, les responsables des opérations peuvent exploiter l’analyse avancée pour scruter les données historiques des processus, détecter des modèles et des relations entre les différentes étapes des processus et les intrants, puis optimiser les facteurs qui démontrent le plus d’influence sur le rendement. De nos jours, de nombreux fabricants mondiaux, opérant dans diverses industries et zones géographiques, bénéficient d’une pléthore de données en temps réel sur leurs ateliers, ainsi que de la capacité à effectuer des évaluations statistiques aussi sophistiquées. »
Auschitzky Eric, Hammer Markus et Rajagopaul Agesan, McKinsey & Company, How Big Data Can Improve Manufacturing (Comment le Big Data peut améliorer la fabrication
Malheureusement, d’après une étude du Forum économique mondial datant de 2021, seulement 39 % des dirigeants de l’industrie manufacturière déclarent avoir effectivement étendu les cas d’utilisation des données au-delà du processus de production d’un produit spécifique. Les entreprises devraient s’inspirer des pratiques de grandes sociétés telles que Nestlé, Roche et ABB, qui intègrent l’utilisation des données et de l’analyse pour améliorer la prise de décision, l’efficacité et la qualité. Cette tendance reflète une évolution plus générale vers des approches basées sur les données dans le secteur de la fabrication et des opérations commerciales. Pour rester à la pointe, lisez la suite pour découvrir les avantages du big data et de l’analytique dans l’industrie manufacturière, ainsi que les moyens de les exploiter pour optimiser vos opérations de fabrication.
Sources de big data dans l’industrie manufacturière
Actuellement, le big data est mis à contribution de diverses manières dans l’industrie manufacturière. De la surveillance de la qualité des produits à l’évaluation des performances des lignes de production, cette technologie aide les fabricants à optimiser leurs opérations et à prendre des décisions plus éclairées.
Voici quelques-unes des applications les plus fréquentes du big data dans l’industrie manufacturière :
Capteurs et dispositifs IoT
De nombreux équipements industriels de pointe sont dotés de capteurs qui collectent des données sur la température, la pression, les vibrations et le débit, entre autres caractéristiques. Cette capacité est encore améliorée par les dispositifs IoT, comme les passerelles d’interface de Moxa ou les routeurs cellulaires industriels de Teltonika, qui facilitent la connexion entre divers systèmes et équipements. Les données en temps réel collectées par les capteurs et les appareils IoT aident les fabricants à détecter les problèmes liés aux machines, à optimiser les processus de production et à mettre en œuvre une maintenance prédictive.
Machines et équipements
En plus des capteurs, les machines de production modernes représentent elles-mêmes d’abondantes sources de données. Souvent dotées d’ordinateurs et d’interfaces numériques, ces machines modernes ont la capacité de recueillir des informations sur la productivité, des journaux de maintenance, ainsi que des données opérationnelles. Cela permet d’analyser l’efficacité des machines, de prévoir les temps d’arrêt et d’améliorer les programmes de maintenance.
Lignes de production
Les données recueillies sur la chaîne de production peuvent être exploitées pour optimiser l’intégralité du processus de fabrication, depuis les heures de démarrage et d’arrêt jusqu’aux contrôles de qualité, en passant par les taux de production. Cette approche vise à maximiser la productivité et à minimiser les déchets.
Systèmes de contrôle qualité
Les systèmes automatisés de contrôle qualité recueillent des données sur la qualité des produits ainsi que sur leurs caractéristiques, comprenant la forme, les dimensions, le poids, les défauts visuels, et d’autres paramètres. Cette étape revêt une importance cruciale pour évaluer la qualité des produits, minimiser les défauts et respecter les normes de qualité.
Chaîne d’approvisionnement et logistique
Les données de la chaîne d’approvisionnement englobent des informations sur les niveaux de stock, les délais de traitement des commandes, les dates d’expédition, les calendriers de livraison, et les performances des fournisseurs. L’analyse de ces données permet d’optimiser la planification des niveaux de stocks, de la distribution et de l’approvisionnement en matériaux, contribuant ainsi à la réduction des coûts et à l’amélioration des délais de livraison. Si vous avez encore des difficultés à faire face aux problèmes liés à la chaîne d’approvisionnement, consultez notre article ici pour minimiser les coûts associés à votre chaîne d’approvisionnement.
Systèmes d’interface humaine
Les défis opérationnels et les gains d’efficacité peuvent être relevés grâce aux contributions des techniciens et des opérateurs, souvent obtenues par le biais d’interfaces homme-machine (IHM). Les IHM sont fréquemment employées dans les environnements industriels et les systèmes de fabrication pour fournir des informations sur les progrès et les performances mécaniques, assistantes les opérateurs dans la supervision des machines et la maximisation de l’efficacité. Pour approfondir vos connaissances sur les IHM, consultez cet article et sélectionnez l’interface homme-machine idéale pour votre projet.
Avantages de la fabrication fondée sur les données
À l’ère de l’Industrie 4.0, le big data et l’analytique sont devenus des piliers essentiels pour stimuler l’efficacité, l’innovation et la productivité. La fabrication basée sur les données offre de nombreux avantages permettant aux entreprises de rester compétitives sur le marché dynamique et en constante évolution d’aujourd’hui. Voici quelques-uns des avantages les plus significatifs :
- Efficacité accrue : optimisation des processus de production en vue d’un rendement plus élevé et d’une utilisation plus efficace des ressources.
- Contrôle qualité : la détection précoce des défauts permet d’intervenir à temps et de minimiser les déchets.
- Maintenance prédictive : anticiper les pannes d’équipement peut contribuer à réduire les temps d’arrêt et les coûts de maintenance.
- Réduction des coûts : permet aux entreprises d’identifier les inefficacités et les opportunités de réduire les coûts liés à l’énergie, aux matériaux et à la main-d’œuvre.
- Optimisation de la chaîne d’approvisionnement : facilite la gestion des stocks et la logistique, contribuant ainsi à une chaîne d’approvisionnement plus efficace.
- Personnalisation et réactivité au marché : offre aux entreprises la possibilité de s’adapter rapidement aux évolutions du marché, à la demande des clients et au développement de nouveaux produits.
- Prise de décision éclairée : grâce à l’analyse et au reporting en temps réel, les entreprises peuvent prendre des décisions plus éclairées et précises.
- Amélioration de la sécurité : les risques de sécurité peuvent être identifiés et traités à l’avance, contribuant ainsi à réduire le nombre d’accidents et à minimiser l’impact sur les opérations.
- Durabilité : en optimisant l’utilisation des ressources, la fabrication guidée par les données encourage les pratiques écologiques et aide les entreprises à atteindre leurs objectifs en matière de durabilité.
- Avantage concurrentiel : en exploitant les données et les nouvelles technologies, les fabricants peuvent conserver une longueur d’avance sur leurs concurrents.
- Satisfaction des clients : les clients apprécieront la satisfaction plus rapide de leurs besoins, une amélioration de la qualité des produits, ainsi que la possibilité de personnaliser leurs achats.
- Perspectives stratégiques : en collectant et analysant des données à long terme, les entreprises peuvent mieux comprendre leurs clients et élaborer des stratégies plus efficaces et efficientes.
5 étapes pour optimiser votre processus de fabrication à l’aide de données
Pour transformer votre usine en une usine intelligente et optimiser les processus de fabrication, l’utilisation des données est essentielle. Une approche systématique des données peut améliorer l’efficacité, réduire les coûts et améliorer la qualité des produits. Jetez un coup d’œil à ces étapes exemplaires qui peuvent vous aider à collecter des données et à optimiser vos processus de fabrication :
- Collecte et intégration des données
Objectif : collecter des données complètes à partir de toutes les sources pertinentes.
Actions :
- Pour recueillir des données opérationnelles en temps réel, installez des capteurs et des dispositifs IoT sur les équipements de votre installation.
- Pour intégrer les données des entreprises et des clients, il est possible d’utiliser des systèmes d’utilité publique, tels que CRM (Customer Relationship Management) et ERP (Enterprise Resource Planning).
- Assurez-vous que les données de la chaîne d’approvisionnement, des stocks et de la logistique sont accessibles et facilement connectées.
Résultat : une vision holistique des processus de fabrication grâce à un ensemble de données intégrées.
- Analyse des données et génération d’informations
Objectif : transformer les données brutes en informations exploitables
Actions :
- Utiliser des outils d’analyse de données avancés pour traiter et analyser les données.
- Appliquer des méthodes statistiques et des algorithmes d’apprentissage automatique pour identifier des modèles, des tendances et des anomalies.
- Collaborer avec des experts des domaines pour contextualiser les données.
Résultat : identification des domaines à améliorer, tels que les problèmes de qualité, les inefficacités et les goulets d’étranglement au niveau de la production.
- Optimisation et automatisation des processus
Objectif : mettre en œuvre des changements pour améliorer l’efficacité de la production et la qualité de la fabrication.
Actions :
- En ajustant les réglages des machines, en optimisant les flux de travail ou en réaffectant les ressources, vous pouvez utiliser les informations pour améliorer les opérations de production.
- Automatiser les tâches et les processus répétitifs dans la mesure du possible.
- Les indicateurs clés de performance (ICP) doivent être vérifiés régulièrement pour évaluer les effets des changements.
Résultat : amélioration de la qualité des produits, réduction des déchets et amélioration de l’efficacité opérationnelle.
- Maintenance prédictive et gestion proactive
Objectif : augmenter la durée de vie des équipements et éviter les temps d’arrêt.
Actions :
- Utiliser des algorithmes de maintenance prédictive pour anticiper et éviter les pannes d’équipement.
- Au lieu de fixer des intervalles fixes pour les tâches d’entretien, ajustez votre calendrier en fonction de prévisions basées sur des données.
- Former le personnel à réagir de manière proactive aux alertes et aux indications basées sur les données.
Résultat : réduction des coûts de maintenance, augmentation de la durée de vie des équipements et diminution des temps d’arrêt non planifiés.
- Amélioration continue et adaptation
Objectif : créer un environnement toujours optimisé et adapté.
Actions :
- Encourager une boucle de rétroaction où les opérateurs et les gestionnaires peuvent apporter des idées et des suggestions basées sur les données.
- Examiner et mettre à jour régulièrement les processus en fonction des nouvelles données et de l’évolution des conditions du marché.
- Investir dans la formation et le développement afin d’améliorer la maîtrise des données et les compétences analytiques du personnel.
Résultat : un processus de fabrication robuste et flexible, capable d’évoluer en permanence pour répondre à des besoins et des opportunités changeants.
Optimiser l’efficacité à l’ère de la fabrication intelligente guidée par les données
L’adoption de stratégies de données sophistiquées est essentielle pour les fabricants cherchant à améliorer leurs opérations et à obtenir un avantage concurrentiel à l’ère de la fabrication intelligente basée sur les données. En intégrant ces stratégies dans tous les aspects de leurs opérations, de la gestion de la chaîne d’approvisionnement à la maintenance prédictive, les entreprises peuvent accroître leur productivité, innover et se positionner pour réussir sur un marché mondial en évolution rapide. Ce changement, essentiel à l’Industrie 4.0 et qui évoluera également dans l’industrie 5.0, implique de repenser les processus de production à une époque où l’utilisation stratégique des données est essentielle pour obtenir un avantage concurrentiel. Cela va au-delà des simples avancées technologiques.
