21 May
2018

Comment éviter des coûteuses erreurs face à l’IIoT

Il n’est pas nécessaire que les projets d’IIoT soient de grande envergure pour avoir des retombées positives. Et ils ne sont pas non plus réservés aux gros joueurs de l’industrie.

Lean Manufacturing
Comment éviter des coûteuses erreurs face à l’IIoT

On utilise l’expression « Internet des objets », ou IoT (de l’anglais « Internet of Things »), pour décrire un réseau de connexion reliant des ordinateurs, des appareils et des objets qui recueillent et partagent des données. L’IoT se compose ainsi d’appareils « intelligents » qui « se parlent » sans que la moindre intervention humaine soit nécessaire après la configuration initiale. Quant au terme « industriel », qu’on trouve dans l’expression « Internet des objets industriels », ou IIoT (de l’anglais « Industrial Internet of Things »), il désigne l’application du concept d’IoT à la production, par la connexion de dispositifs et d’appareils dans une usine ou un atelier. Des discussions sur l’IIoT et l’industrie 4.0 peuvent rapidement déboucher sur les avantages potentiels de la connectivité à grande échelle, mais il n’est pas nécessaire que les projets d’IIoT soient de grande envergure pour avoir des retombées positives. Et ils ne sont pas non plus réservés aux gros joueurs de l’industrie.

Une solution d’IIoT peut être très simple et se limiter, par exemple, à l’utilisation d’un capteur comptant le nombre d’unités qui passent à chaque heure un certain point sur un convoyeur, puis à la transmission de cette donnée à un écran d’affichage installé dans un lieu de production ainsi qu’au téléphone intelligent d’un gestionnaire. Ce système remplace simplement la méthode manuelle en vertu de laquelle une personne compte les unités, note cette information dans un carnet, reporte les chiffres sur un tableau blanc, puis les recopie dans une feuille de calcul. En automatisant la collecte des données et en assurant leur partage en temps réel, vous intégrez le groupe des fabricants qui profitent des avantages de l’industrie 4.0.

 

Les solutions d’IIoT sont à la portée des PME

Les petites et moyennes entreprises (PME) de nombreux secteurs, dont l’agro-alimentaire, peuvent tirer profit de la mise en œuvre de l’Internet industriel des objets. Croire que les projets d’IIoT sont hors de portée peut être une erreur coûteuse pour une PME. Comme le dit l’auteur de l’article « Smaller Manufacturers Can’t Afford to Dismiss the IIoT » (Les entreprises de plus petite taille ne peuvent se permettre d’ignorer l’IIoT), paru dans Industry Week : « Bien que de nombreuses PME estiment que l’adoption de l’IIoT soit un projet pénible et coûteux, la mise en œuvre de ces technologies ne requiert généralement pas d’investissements très importants. »

 

Ne pas mettre en œuvre de solutions d’IIoT peut ainsi avoir de nombreux coûts, dont les suivants : gaspillage inutile, diminution de la qualité, temps d’arrêt (downtime) évitables et erreurs stratégiques attribuables à des données incomplètes.

Header_blogue_1920x800_ipad_hands_bottle_juice

 

Un exemple de solution de connectivité ayant une incidence sur l’amélioration continue est le suivi automatique des temps d’arrêt. Pouvoir saisir les causes des temps d’arrêt et diffuser les données relatives à ce type d’incident permet aux superviseurs et aux responsables de la maintenance d’analyser ces renseignements en fonction de la cause, de la fréquence et de la durée des temps d’arrêt afin de savoir quelle mesure corrective apporter. Le plan d’action pour résoudre le problème ainsi que le calendrier et l’équipe chargée d’intervenir peuvent tous être liés ensemble. Le personnel, en particulier la haute direction, peut ainsi immédiatement voir quelle mesure corrective est mise en œuvre, et qui est le responsable. En collectant les données sur les causes des temps d’arrêt et en centralisant l’information relative aux mesures correctives, vous pouvez établir une référence et suivre avec exactitude les progrès des programmes d’amélioration continue.

 

3 exemples d’entreprises agro-alimentaires qui tirent profit de solutions d’IIoT

Le suivi des temps d’arrêt n’est qu’un exemple de la façon dont une solution d’IIoT peut permettre de réduire les coûts. Parmi les autres applications possibles dont peuvent profiter les PME, citons le suivi de production et la visibilité en temps réel.

Amalgamated Dairies a mis en œuvre une solution d’IIoT pour améliorer la productivité et réduire les temps d’arrêt en se servant de cinq capteurs seulement. Grâce au suivi de production en temps réel, l’entreprise a obtenu d’excellents résultats : augmentation du temps de fonctionnement (uptime) de 7 %, diminution de la durée des temps d’arrêt de 15 % et réduction des coûts de MOD.

• Chef de file de la boulangerie, Première Moisson a installé des capteurs sur deux lignes de production pour effectuer le suivi de la productivité, ce qui lui a permis de réduire de 27 % les temps d’arrêt et d’enregistrer un gain de productivité de 3 %. L’information obtenue grâce à ce suivi a aidé l’entreprise à prendre des décisions relatives à l’augmentation de ses capacités de production.

Produits Alimentaires Viau  a commencé à utiliser des outils analytiques pour effectuer le suivi de la productivité, des temps d’arrêt et du rendement après avoir installé neuf capteurs. L’entreprise a ainsi pu améliorer son rendement et réduire la surproduction. Le responsable des opérations a déclaré que le système de production intelligent que Viau a mis sur pied grâce à l’analyse de données l’aide aujourd’hui à déterminer les occasions d’affaires.

Si les indicateurs de rendement clés (KPI) relatifs aux temps d’arrêt, à la productivité et au rendement peuvent rapidement révéler les avantages d’une solution d’IIoT, l’amélioration de la qualité et de la visibilité des données peut avoir une forte incidence à long terme, notamment en influençant les grandes stratégies d’affaires et les investissements d’une entreprise.

Apprenez-en davantage sur les solutions de suivi de l’amélioration continue.

 

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.
8
Oct 2019

Types de gaspillages dans le lean manufacturing - le gaspillage dû au sur-traitement

French
27
Mar 2020

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

French
17
Sep 2019

Types de gaspillages dans le lean manufacturing - le gaspillage dû à l'attente

French

Related articles

Back to the blog
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.
30
May 2018

How to Get Started as a Developer in AI

For developers, the expansion of the AI field means that you have the potential to apply your interest and knowledge of AI toward an industry like the manufacturing industry.

English
6
Dec 2018

AI in Baking for Real-Time Predictions

Get to know more about Dutch powerhouse Bakkersland and their experience with the implementation of AI in their factories.

English
15
Feb 2018

Harvard Business Review Article on Artificial Intelligence

AI won’t replace managers, but managers who use AI will replace those who don’t. Learn what artificial intelligence can do for your business.

English