Dans un environnement d'usine, la collecte de données manufacturières est une pratique essentielle. Sans cette collecte, les responsables d'installation « volent à l'aveugle » quand vient le temps de chercher des zones d'amélioration, voire d'identifier les zones problématiques en production. Sans systèmes de collecte de données de qualité, des tâches simples comme la prévision deviennent impossibles, et il est difficile de rivaliser au plus haut niveau en tirant parti de méthodologies avancées d'amélioration manufacturière comme le lean manufacturing.
La plupart des entreprises manufacturières évoluent dans des environnements à faible marge, ce qui signifie qu'optimiser les opérations de production et maîtriser les coûts de production est essentiel. La collecte de données manufacturières permet l'analyse et le calcul d'indicateurs de performance essentiels, dont les temps d'arrêt, le TRG et le débit, tout en attirant l'attention sur des problèmes comme les défaillances et arrêts d'équipements.
À court terme, la collecte de données aide à cerner les problèmes ; à long terme, elle permet d'identifier les meilleures façons de mettre en œuvre des pratiques d'amélioration continue au sein de l'entreprise.
La collecte de données manufacturières a clairement un impact sur l'amélioration des opérations. Alors pourquoi si peu d'entreprises y excellent-elles ? Historiquement, les manufacturiers ont collecté les données manuellement, via des systèmes papier sur le plancher de production. Cette approche est lente à produire des informations exploitables parce que les données doivent passer entre de nombreuses mains et être traitées manuellement, ou au mieux dans un tableur, pour aboutir à des conclusions utiles. Elle est aussi sujette aux erreurs et au biais humain, car la justesse des rapports entre parfois en conflit avec les incitatifs internes.
Le rôle de l'Industrie 4.0
Les solutions Industrie 4.0, comme Worximity, permettent une collecte de données précise et exhaustive, avec des informations exploitables disponibles à la demande grâce à des tableaux de bord personnalisés. Les entreprises qui adoptent des solutions comme Worximity obtiennent des retours sur investissement rapides, avec des implantations faciles.
Malheureusement, un pourcentage étonnamment faible d'entreprises manufacturières implantent des systèmes de collecte de données Industrie 4.0 à l'échelle de leurs opérations, selon le récent rapport de McKinsey & Company, Industry 4.0 : Capturing Value at Scale in Discrete Manufacturing. Le rapport indique que, bien que 68 % des entreprises considèrent l'Industrie 4.0 comme une priorité stratégique majeure, « seules environ 30 % des entreprises tirent aujourd'hui de la valeur des solutions Industrie 4.0 à grande échelle ». Les recherches de McKinsey & Company indiquent que la collecte de données manufacturières demeure un effort encore modeste chez la plupart des manufacturiers.
McKinsey & Company identifie aussi des axes prioritaires pour que les manufacturiers mettent leur collecte de données à l'échelle. Le cabinet recommande à certains types d'entreprises de se concentrer d'abord sur des leviers de valeur ciblés. Pour les manufacturiers en petits lots (par exemple, les fabricants de machines-outils), la priorité devrait être l'optimisation du TRG par les données. Les productions en personnalisation de masse (par exemple, l'automobile) devraient se concentrer d'abord sur un débit élevé et une qualité produit constante. Les productions à fort volume (par exemple, les biens de consommation) devraient se concentrer sur l'automatisation et la maximisation du TRG.
McKinsey & Company recommande de penser d'abord aux endroits où de la valeur est ajoutée, plutôt qu'aux endroits où l'on peut ajouter de la technologie. À l'instar de Worximity, le cabinet considère qu'avoir des employés fortement engagés sera essentiel à votre succès et qu'il est important d'adopter un état d'esprit de direction d'affaires, pas un état d'esprit de processus TI. Votre infrastructure de collecte de données manufacturières devrait permettre aux opérations locales de livrer de la valeur avant d'être déployée à l'échelle de l'entreprise.
Méthodes de collecte de données manufacturières
Les installations disposent de plusieurs options pour collecter les données. Nous développons ci-dessous les deux plus courantes.
Collecte manuelle de données
Cette méthode a été largement utilisée par le passé et consiste à faire circuler des opérateurs ou des employés dédiés dans une installation pour collecter différentes données de production. Ces données sont remises à des analystes qui les traitent, calculent divers indicateurs puis les remettent à un superviseur.
Malheureusement, la collecte manuelle de données comporte de nombreux défauts et est dépassée. D'abord, cette méthode est chronophage : au moins deux employés doivent travailler ensemble, voire davantage dans les grandes installations. De plus, cette méthode peut être assez imprécise, à cause du risque d'erreur humaine sur la collecte et le calcul.
Cette méthode se limite aussi à des mesures assez élémentaires, et généralement à un petit nombre de points de données pour ces mesures. Un autre problème : le temps que les données soient remontées et les indicateurs calculés, ils sont sans doute déjà désuets, ce qui peut amener les superviseurs à prendre des décisions plus nuisibles qu'utiles à l'efficacité.
Collecte automatisée de données
La collecte automatisée corrige la grande majorité des problèmes rencontrés avec la collecte manuelle. Quand la collecte est automatisée, de larges volumes de données peuvent être recueillis ; les données sont plus précises, l'erreur humaine n'étant plus un enjeu ; les données peuvent être remontées et les indicateurs calculés instantanément ; et tout cela peut être présenté aux gestionnaires en temps réel.
Avec cette méthode, lorsque des problèmes surviennent en production, les gestionnaires peuvent agir immédiatement pour les contenir. Les données détaillées offertes par la collecte automatisée donnent aussi aux gestionnaires une idée précise des zones problématiques et des actions à prendre pour améliorer l'efficacité.
Indicateurs manufacturiers à mesurer
Conformément au modèle de McKinsey & Company, Worximity recommande de vous concentrer sur les indicateurs manufacturiers à forte valeur suivants :
- Taux de rendement global (TRG)
- Débit
- Temps de cycle de fabrication
- Temps de changement de série
- Taux d'utilisation de la capacité
- Atteinte du plan ou de la production
- Pourcentage d'ordres de maintenance planifiés vs en urgence
- Disponibilité
- Rendement
- Rejets et retours clients
- Qualité fournisseur à la réception
- Taux de service client, livraison à temps et pourcentage de commandes parfaites
Sans les indicateurs et données ci-dessus, il sera impossible pour une entreprise de mettre en œuvre les meilleures pratiques manufacturières, parce qu'elle tentera de régler des problèmes qu'elle n'a pas encore diagnostiqués. Pour améliorer l'efficacité, les gestionnaires doivent savoir où chercher les problèmes. Collecter des données manufacturières est la première étape pour cerner les marges d'amélioration et mettre en place des pratiques d'amélioration continue.
L'objectif de tout manufacturier aujourd'hui devrait être d'optimiser le TRG. Le TRG est la mesure globale d'efficacité de production qui consolide plusieurs KPI manufacturiers essentiels en une seule mesure objective du succès manufacturier. Avec des données manufacturières précises et à jour, les manufacturiers peuvent prendre de meilleures décisions qui feront grimper le TRG et, par conséquent, augmenter la rentabilité de l'entreprise.
Le manufacturing a touché du doigt les technologies de l'Industrie 4.0, comme la collecte automatisée de données, mais l'industrie dans son ensemble ne tire pas parti des immenses occasions qui s'offrent à elle, dont l'amélioration de cet indicateur capital qu'est le TRG. Il est temps de prioriser ces efforts et d'aller de l'avant pour concrétiser ces gains économiques.
Worximity permet aux manufacturiers de mettre en place facilement des projets pilotes qui passent à l'échelle dans toute l'organisation. Un projet pilote idéal est une évaluation TRG. L'offre d'évaluation TRG de 30 jours de Worximity vous permet de lancer un effort de collecte de données manufacturières avec un objectif clair, directement lié à un ROI rapide. Contactez-nous et lançons votre évaluation !
