Lorsque vous évaluez des solutions de surveillance d'usine intelligente et IoT pour votre usine agroalimentaire, considérez les facteurs les plus adaptés aux besoins, à la configuration et aux conditions de votre usine. Quoi qu'il en soit, vous voulez consacrer plus de temps à ce qui compte vraiment : concevoir de meilleures solutions. Dans l'article « Machine Monitoring and Analytics as a Path to Smart Manufacturing », Julie Fraser aborde les tendances et approches du secteur qui font une réelle différence.
Voici 3 facteurs à considérer au moment de choisir une solution de surveillance
1. Portée
Si votre usine dispose déjà d'un système ERP (Enterprise Resource Planning) bien établi, l'ajout d'un système de surveillance des machines plus ciblé ou d'un système d'exécution de la fabrication (MES) vous permettra d'obtenir une configuration coordonnée à l'échelle de toute l'usine.
En revanche, si la coordination des applications dans toute votre usine représente un défi considérable, déployer un ERP intégrant le MES et la surveillance des machines offrira une portée et une couverture optimales.
Exemple : le TRG (Taux de Rendement Global) est une norme pour mesurer l'efficacité globale de vos équipements et une métrique permettant d'identifier les problèmes clés et les améliorations potentielles à mettre en œuvre. À suivre en temps réel.
2. Intelligent et IoT
Si la voie vers la fabrication intelligente et l'IoT vous occupe l'esprit, demandez-vous si vous préférez une solution traditionnelle sur site, ou si une solution infonuagique ou SaaS, comme Machine Metrics ou Propulsion, vous fournira la base d'apprentissage et d'IoT nécessaire pour avancer en toute confiance.
La fabrication intelligente et l'IoT ne sont pas des solutions universelles. Si vous envisagez ces outils et méthodes, il existe une variété de solutions de surveillance adaptées à vos besoins pour avancer sereinement. Les solutions peuvent prendre une forme plus traditionnelle sur site, être infonuagiques ou basées sur le SaaS (par exemple Machine Metrics ou Propulsion).
3. Reporting ou prédiction
Certaines des informations les plus précieuses tirées de la surveillance des machines proviennent de l'analyse prédictive : les données sont issues de rapports rétrospectifs et d'analyses systémiques. La capacité à prédire les événements du système est essentielle à l'amélioration continue.
