17/7/18

Par où les transformateurs alimentaires commencent-ils le parcours vers la fabrication intelligente ?

Par où les transformateurs alimentaires commencent-ils le parcours vers la fabrication intelligente ? Cet article se concentre sur le contrôle des coûts.

IIoT agroalimentaire
Industrie 4.0
Lean manufacturing
Usine intelligente
IIoT
Par où les transformateurs alimentaires commencent-ils le parcours vers la fabrication intelligente ?

Comment l'IIoT peut-il aider l'industrie manufacturière ?

Selon Mark Nott, VP ventes chez Hitachi Consulting, le secteur manufacturier dépensera plus d'argent en technologies IIoT que tout autre secteur d'ici 2021. La plus grande priorité associée à l'horizon ? Gérer le contrôle des coûts. Nott affirme que la fabrication intelligente peut « créer de la valeur en contrôlant les coûts de trois façons » :

  • Prévoir et prévenir les temps d'arrêt,
  • Prévoir et prévenir les goulots d'étranglement,
  • Prévoir et prévenir les défauts.


Mettre en place une usine intelligente — par où commencer ?

Avec toute l'information disponible en ligne et dans les médias sur la numérisation en manufacturier et ailleurs, comment distinguer le pertinent du superflu ? Considérez des approches de contrôle des coûts comme la surveillance de la surproduction, l'obtention d'insights en temps réel ou la surveillance des temps d'arrêt.

Nott et son collègue Greg Kinsey, VP des solutions industrielles et de l'innovation chez Hitachi Vantara, ont dressé cette liste de phases pour conceptualiser le processus.

Niveau 1 : Visualisation

La première phase consiste à introduire une numérisation de base sur le plancher. Cela peut signifier installer caméras, microphones ou autres capteurs pour commencer à visualiser ce qui se passe.

Niveau 2 : Intégration

Les entreprises montent ensuite au point où elles peuvent donner sens aux données de manière intégrée, pour que les parties amont et aval du procédé commencent à travailler main dans la main.

Niveau 3 : Analyse

À ce niveau, les entreprises améliorent le contrôle des procédés par l'analyse de données historiques et descriptive. On comprend ce qui se passe à chaque instant et on gère plus efficacement.

Niveau 4 : Prédictif

L'analytique prédictive peut révéler beaucoup de valeur — par exemple, en alertant qu'au rythme actuel, des goulots et problèmes de qualité risquent de survenir.

Niveau 5 : Prescriptif

Ici, les technologies prédisent ce qui va arriver et fournissent aussi des suggestions ou prescriptions pour minimiser l'impact négatif.

Niveau 6 : Symbiotique

La dernière étape, la plus avancée, est une usine dotée d'un haut niveau d'intelligence intégré aux systèmes. Avec l'intelligence artificielle, l'usine peut s'autoréparer et s'autoajuster.

 

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