Une meilleure visibilité des données est l'une des raisons pour lesquelles les fabricants migrent vers l'Internet industriel des objets (IIoT). Malheureusement, cette transition n'est pas toujours mise en œuvre à son plein potentiel.
Plusieurs raisons peuvent expliquer pourquoi les entreprises n'obtiennent pas un meilleur retour sur investissement de leur incursion dans l'IIoT et l'acquisition de données numériques. L'une d'elles est la tendance de la haute direction à se rabattre sur la familiarité de manipuler du papier et de pouvoir l'annoter, ce qui a un effet apaisant sur des esprits déjà préoccupés et offre un sentiment de contrôle et de sécurité.
Malheureusement, lorsque les données sont physiquement entre leurs mains, elles sont déjà « dépassées » sur le plan des statistiques de production. Et lorsque le processus décisionnel d'une entreprise repose sur des données anciennes, le résultat est loin d'être efficace ou efficient. Se fier à des statistiques périmées peut entraîner une perte d'efficacité et, ultimement, une perte de profits.
Un bon vin peut s'améliorer avec l'âge. Les données, pas vraiment. Plus les données sont éloignées du point de collecte dans le temps, plus elles stagnent et deviennent inutiles pour des décisions de qualité.
Une meilleure visibilité des données, en particulier en temps réel, est devenue la seule façon de prendre des décisions et de définir des politiques qui orientent la rentabilité d'une entreprise dans la bonne direction. Si vous ignorez ce que vous ignorez, il est impossible de prendre les bonnes décisions et de rester sur la bonne voie — ou même de la trouver.
La pression pour utiliser la visibilité des données afin de réduire les coûts d'exploitation augmente
Comme mentionné, l'utilisation des données les plus récentes pour la prise de décision est cruciale pour réussir. Vous ne pouvez pas vous fier à l'information de la semaine dernière ni, dans bien des cas, à celle d'hier pour prendre des décisions pertinentes pour la production d'aujourd'hui.
L'utilisation d'informations collectées manuellement sur papier est une cause majeure de mauvais choix ou de choix inefficaces. Kevin Corne, directeur des services mondiaux chez Lexmark Royaume-Uni et Irlande, l'expliquait dans un article pour The Manufacturer. Il déclarait :
Se fier à la saisie manuelle pour intégrer des données dans une entreprise est chronophage et source d'erreurs. La manutention manuelle des documents, le stockage, la copie et le routage administratif créent autant de petites inefficacités qui s'accumulent rapidement.
Cela crée un fossé entre les personnes au sein de l'entreprise et l'information critique… Il est presque impossible pour un fabricant d'obtenir une vue d'ensemble de ses opérations s'il manque de visibilité en temps réel sur l'information. Avec le contrôle de l'information, un fabricant peut répondre aux changements de part et d'autre de la chaîne d'approvisionnement et résoudre les problèmes rapidement et efficacement.
Une visibilité accrue affecte tous les aspects du processus de fabrication, y compris la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Mais sur le plancher de l'usine, les données en temps réel sont la seule façon de tirer pleinement parti de l'IIoT et des pratiques de l'Industrie 4.0, et de prendre des décisions justes dans la salle du conseil.
Considérez la différence entre ces deux scénarios :
- La haute direction se réunit autour d'une table pour visionner une présentation portant sur les données de production de la dernière semaine.
- La haute direction consulte les données collectées en temps réel sur un écran actif, une tablette ou un téléphone intelligent et prend des décisions à partir de cette information. De plus, les employés utilisent ces mêmes données pour apporter des améliorations continues au processus.
Quel cadre, selon vous, générera les meilleures décisions pour l'exploitation de l'usine ?
Le processus commence par un système de capture de données intelligent
Pour utiliser les données efficacement, il faut d'abord les récolter. Bien que cela puisse être fait manuellement, revenons à notre analogie du vin. Un bon vin s'améliore avec l'âge ; les données anciennes deviennent non pertinentes, voire inutiles.
Les données doivent non seulement être collectées, mais aussi diffusées au personnel approprié pour analyse. Pour reprendre les mots de M. Corne, « une solution distribuée de capture intelligente est le point de départ d'une plus grande productivité dans le flux logistique. Elle permet aux entreprises de production d'éliminer les étapes manuelles et les erreurs, car l'information est capturée numériquement dès le début de chaque processus. »
Corne souligne également les avantages de la collecte de données infonuagique :
Cela réduit le besoin de saisie manuelle, en fournissant un moyen rapide et efficace de capturer l'information requise pour transformer des processus d'affaires coûteux et sujets aux erreurs en opérations rationalisées, génératrices de revenus et à valeur ajoutée. En exploitant des fonctionnalités avancées comme l'extraction intelligente de données, le partage de contexte et le stockage collaboratif, une organisation peut traiter rapidement même les documents les plus complexes.
Avec les bons capteurs, les données peuvent être collectées en temps réel aux étapes critiques du processus de fabrication. Lorsque les fabricants utilisent l'enregistrement et l'analyse logicielle, l'information obtenue peut être évaluée et exploitée beaucoup plus rapidement et efficacement.
L'un des plus grands avantages d'une meilleure visibilité des données dans le processus de fabrication est sans doute le potentiel d'améliorer la collaboration à chaque étape.
Une meilleure visibilité des données favorise un effort d'équipe à tous les niveaux
De nombreux dirigeants se tournent vers l'IIoT d'abord pour collecter et analyser des données utiles aux décisions de la haute direction. C'est un excellent cas d'usage, mais il faut savoir que l'IIoT habilite non seulement la direction, mais tout le monde, y compris l'opérateur de machine.
Lorsque les données sont visibles sur le plancher, elles peuvent être exploitées immédiatement. Des ajustements sont effectués au vol, augmentant la productivité et l'efficacité. C'est peut-être la forme la plus authentique d'amélioration continue. Sa valeur se déploie dans tous les recoins du processus de production.
Du point de vue de la maintenance prédictive, cela signifie que les défaillances potentielles peuvent être ciblées à l'avance. La maintenance peut être organisée pendant les temps d'arrêt planifiés, y compris en s'assurant que les pièces nécessaires aux réparations sont disponibles.
De plus, la visibilité accrue des données permet aux gestionnaires de production de se préparer aux défaillances imminentes, en déplaçant l'essentiel de la production vers une autre ligne au besoin. Maintenir le flux de produits aide à réduire les coûts de main-d'œuvre inutiles générés par des travailleurs inoccupés en attente de réparations.
La visibilité des données en temps réel comporte un autre avantage : éliminer la spéculation et les conjectures.
Une visibilité accrue des données en temps réel élimine les approximations
L'un des avantages des machines connectées à l'IIoT est la possibilité de retirer les approximations de l'équation de la production.
Un opérateur ou un gestionnaire peut penser qu'une machine ou qu'un processus fonctionne correctement. Mais avec la collecte et l'analyse de données IIoT, il saura si elle fonctionne à pleine capacité. Il sera aussi plus facile d'apporter les bonnes corrections et les bons ajustements pour accroître la productivité de la machine ou du processus.
De plus, grâce à la visibilité accrue des données, l'opérateur ou le gestionnaire saura instantanément si les corrections apportées ont été efficaces. Sinon, des étapes alternatives peuvent être prises ou mises en œuvre. L'amélioration en continu devient réalité.
De nombreuses entreprises utilisent l'IIoT pour mettre en place l'amélioration continue et le lean manufacturing. Pour qu'une installation de fabrication passe au statut Industrie 4.0, c'est même une nécessité. Cependant, pour tirer pleinement parti de l'IIoT, les données collectées doivent être facilement — sinon immédiatement — accessibles en temps réel. Cela peut se faire de différentes façons, mais une combinaison de capteurs sur site et de collecte et d'analyse infonuagique demeure la plus rentable.
La perturbation du débit de l'usine est minimale, car une installation matérielle importante n'est pas nécessaire. Et toute la chaîne, du dirigeant à l'opérateur, accédera rapidement aux mêmes données, sans les erreurs inévitables d'une collecte manuelle.
Une meilleure visibilité des données permet aussi de voir « l'usine cachée » restée si longtemps voilée. Vous voyez l'usine physique et pouvez même prendre des décisions à partir de vos observations. Il est désormais possible de retirer ce voile et de découvrir les rouages des processus avec de vraies données de productivité, disponibles à la demande.
Révéler le vrai potentiel de vos processus exige un plan
Pour mettre en œuvre pleinement et tirer parti d'une meilleure visibilité des données, renforcer vos technologies IIoT et ancrer votre pied dans l'Industrie 4.0 exige un plan détaillé, étape par étape. La mise en œuvre est elle-même un processus qui doit être soigneusement réfléchi.
Pour tirer le maximum de votre transformation numérique, vous devez vous poser quatre questions :
- Qui doit gérer le projet ?
- Où et quand commencer ?
- Que faut-il mesurer et suivre ?
- Quel retour sur investissement attendre ?
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