27 Mar
2020

Ce que vous devez savoir sur le monitoring de la production en 2020

En 2020, le monitoring de la production est essentiel. Avec ses outils d'usine intelligente, TileConnect et TileBoard, Worximity offre des solutions.

Artificial Intelligence
Lean Manufacturing
Connected Workforce
Smart Factory
Worximity
Ce que vous devez savoir sur le monitoring de la production en 2020

S'il y a une constante dans le monde manufacturier d'aujourd'hui, c'est que les clients s'attendent à recevoir plus à un coût moindre. Ces attentes incluent généralement des demandes pour de meilleurs produits, des coûts inférieurs, une qualité supérieur ou un traitement plus rapide des commandes.

À l'envers de la médaille, la haute direction fait constamment pression sur les usines pour qu'elles fournissent des produits de qualité à moindre coût. En 2020, les gestionnaires devront atteindre tous ces résultats tout en assurant la sécurité des travailleurs et leur satisfaction au travail. Utiliser le monitoring de la production est une façon de prendre de l'avance en prévision des exigences qui se profilent à l'horizon.

L'avenir arrive

Pour faire face à de nombreuses forces concurrentes, un directeur d'usine efficace en 2020 doit avoir accès à des informations et données d'usine de qualités, plus pertinentes et elles doivent être obtenues plus rapidement. En 2020, les joueurs du secteur industriel doivent s'appuyer sur les principes du lean manufacturing, de l'amélioration continue et du ERP (Enterprise Resource Planning). Le monitoring de la production, les usines intelligentes et l'industrie 4.0 sont des exemples de la voie à suivre.

Historiquement, les données de production et d'exploitation étaient recueillies manuellement, soit par des opérateurs de machines, soit par des ingénieurs se promenant dans l'usine. Avec l'avènement de capteurs sans fil améliorés, de l'Internet, du cloud et des appareils interconnectés, le travail de monitoring de la production a été assumé par des capteurs de machine reliés à des ordinateurs via des réseaux sans fil.

Les exemples abondent. Des entreprises telles que Process Technologies Group (PTG) de Warrenville, Illinois, utilisent cette technologie pour assurer la qualité des produits. PTG utilise un monitoring en ligne pour détecter de minuscules défauts dans les opérations d'emboutissage à haut volume. Si les inspections du contrôle de la qualité sont effectuées manuellement, le processus est fastidieux et prend du temps. Grâce au monitoring de la production, PTG a réalisé d'importantes économies de main-d'œuvre et a amélioré les temps de cycle.

L'expérience de l'industrie a démontré que le monitoring sans fil des performances améliore les résultats globaux de l'usine, comme en témoignent des indicateurs tels que le TRG (taux de rendement global). À titre d'exemple, Worximity a installé ses outils de monitoring de performance, dont TileConnect, dans les usines manufacturières de plusieurs compagnies oeuvrant dans l'industrie agroalimentaire pour démontrer les avantages du monitoring des processus manufacturiers. Ces entreprises ont constaté des améliorations à la fois au niveau du TRG et des économies de coûts y afférentes.

En outre, selon un sondage mené auprès de 254 personnes interrogées par engineering.com, « les opérations qui utilisent l'analyse de données en conjonction avec le monitoring de la production en réseau sont beaucoup plus susceptibles de signaler un TRG élevé que celles qui ont des stratégies de monitoring moins développées… » (notre traduction de l'anglais au français). Par ailleurs, l'étude a révélé que la quantité de données collectées était parfois énorme et lourde à gérer. En conséquence, l'utilisation des données a été sous-optimisée, et bien qu'on ait pu générer énormément de valeur, certaines informations précieuses ont été gaspillées.

Nouveaux développements

En 2020, les directeurs d'usine peuvent anticiper des nouveaux développements en IA (intelligence artificielle), en apprentissage automatique et une amélioration au niveau des capteurs, des systèmes optiques et de l'analyse en profondeur. La mise en place d'un système d'information n'est qu'un début. L'utilisation de techniques d'analyse et de capteurs plus avancés peut permettre à une entreprise de soutirer plus de valeur des systèmes déjà en place.

Par exemple, en développant des capacités de maintenance prédictive, les entreprises peuvent réduire les temps d'arrêt des machines. Des capteurs installés sur des machines enregistrent un grand nombre de caractéristiques de fonctionnement de l'équipement. Des conditions telles que les vibrations, la température, les pressions, le débit, les vitesses et les couples peuvent être collectées et analysées pour anticiper les pannes imminentes de la machine. Une maintenance préventive peut être planifiée et des pannes inattendues peuvent être évitées grâce à ces données.

L'apprentissage automatique est une autre caractéristique du système vers laquelle les responsables d'usine peuvent se tourner en 2020. Développé en tant que composant de l'IA, l'apprentissage automatique utilise l'inférence, les modèles et sa logique interne pour créer des algorithmes uniques pour la résolution de problèmes. Ces systèmes sont conçus pour tirer des leçons de « l'expérience » (c.-à-d. des données entrantes), puis utiliser cet apprentissage pour développer des solutions uniques à un client spécifique. Les algorithmes internes « appris par la machine » sont ensuite appliqués aux données entrantes provenant du monitoring de l'usine et des rapports sont générés pour guider la prise de décision sur la chaîne de production.

Maintenir un environnement de travail sûr restera également une responsabilité importante pour tout gestionnaire en 2020. Le développement d'applications a atteint le point où des capteurs portables sans fil capables de détecter des conditions de travail dangereuses peuvent être utilisés dans les systèmes de surveillance d'une usine. La détection des chutes, des fumées toxiques, de températures extrêmes et d'autres mesures et caractéristiques peut être intégrée dans les plans de conception du monitoring des usines en 2020.

Aujourd'hui, nous sommes au seuil d'une nouvelle ère dans l'automatisation et la gestion des usines. Des dispositifs et des systèmes ont été développés pour fournir des quantités inouïes d'informations de haute qualité au directeur de production d'aujourd'hui. Le franchissement de ce seuil devrait être à l'ordre du jour de tous les dirigeants d'usine en 2020. Worximity, avec notre outil d'analyse de données d'usine intelligente, TileConnect, et TileBoard, notre outil de monitoring de performance, peut être la solution de monitoring qui vous permet d'atteindre cet objectif.

Demo_bouton600x75_CTA

 

Want to learn more?
Download the ebook
Related blog articles

Related articles

Back to the blog
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.
27
Aug 2018

La CCMM publie un cahier spécial sur la main d'oeuvre 4.0 dans LaPresse+

French
23
Mar 2020

Now More Than Ever, the Connected Workforce is Vital

English
18
Oct 2019

The Connected Worker - Resources for  Manufacturing Decision Makers

English

Related articles

Back to the blog
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.
11
Apr 2024

Votre guide en matière de contrôle statistique du processus (CSP)

En tant qu’entreprise manufacturière, il est essentiel de comprendre le contrôle statistique du processus pour survivre et prospérer dans l’environnement hyper-compétitif d’aujourd’hui.

French
10
Apr 2024

Définir la différence entre le temps de production et le temps de cycle

Le temps de cycle et le temps de production sont des indicateurs clés de la performance manufacturière. Découvrez ce que chacun signifie et comment les utiliser pour augmenter la productivité dans le cadre de votre processus de production.

French
13
Mar 2024

Moteurs d’efficacité manufacturière : Monitoring des machines et du TRG

Le monitoring des machines et du TRG (taux de rendement global) sont efficaces pour améliorer l'efficacité globale, mais quelle est la différence entre eux et qu'est-ce qui est le mieux adapté à vos opérations?

French