Un système de collecte de données sur papier ou l’absence de système de collecte de données constitue un grave handicap pour les fabricants qui souhaitent réduire leurs coûts, maximiser leur rentabilité et demeurer concurrentiels.
Ne pas savoir ce qui se passe réellement dans l’usine peut entraîner d’importantes perturbations de la productivité et du gaspillage. Grâce aux capacités des systèmes de collecte de données par capteurs et à leur facilité d’accès, il existe moins d’obstacles à la mise en œuvre d’un système de collecte automatique de données et d’un tableau de bord d’usine où les données s’affichent en temps réel.
Réduire les temps d’arrêt grâce à la surveillance des machines
Même fournir en temps réel des informations de base comme les temps d’arrêt (downtime) sur des tableaux de bord d’usine et des téléphones intelligents peut avoir une incidence considérable sur le temps de fonctionnement (uptime). Tout le monde réagira promptement en voyant du rouge sur l’écran et redoublera d’efforts pour résoudre le problème et revenir dans le vert. Et plus la collecte de données sera importante, plus des tendances pourront être définies et aider à prévenir les temps d’arrêt.
Améliorer la qualité grâce à l’apprentissage machine
En effectuant le suivi des cellules de travail et des lignes de production et en parvenant à établir lesquelles sont systématiquement au-dessus ou en dessous d’un niveau de qualité acceptable, il est possible de déterminer et de corriger rapidement les activités peu productives. La surveillance continue, tout au long du processus de production, aide à détecter les problèmes de qualité plus tôt, ce qui augmente l’efficacité et réduit les coûts des solutions qui ne dépendent pas de contrôles manuels de la qualité.
Alimenté par une quantité suffisante de données et soutenu par les outils analytiques appropriés, l’apprentissage machine peut en effet permettre de prévoir des problèmes de qualité. Par exemple, si une situation s’est répétée plusieurs fois dans le passé – à savoir que, lorsque la température atteignait un certain point et qu’un certain type de matière première se trouvait à la limite de tolérance supérieure, un problème de qualité survenait à une étape ultérieure du processus –, l’apprentissage machine peut signaler ce genre de situation quand il se produit. Déceler un problème avant même qu’il ne survienne est une approche révolutionnaire du contrôle de la qualité. La reconnaissance des tendances est, potentiellement, l’un des grands avantages d’une solution d’IoT et une façon de tirer le maximum des données que l’on collecte.
Planifier avec une plus grande précision
Réunir des données de production réelles, à l’aide de la surveillance des machines, vous permet de disposer de données plus précises quand vous effectuez vos planifications et vos programmations. Les données obtenues à l’aide de capteurs ont une plus grande cohérence, car elles sont exemptes des variations attribuables à la collecte de données réalisée par plusieurs opérateurs utilisant chacun leur interprétation personnelle dans leur travail.
Si une variation anormale du temps nécessaire à la production d’un article est détectée, les outils d’analyse peuvent isoler cette anomalie et l’associer aux données pertinentes afin que la cause de cette sous-performance soit analysée et corrigée.
Améliorer l’exactitude des stocks
Les systèmes de comptage automatique de produits finis sont beaucoup moins susceptibles d’inexactitudes ou d’erreurs que les systèmes de comptage manuels. Par ailleurs, grâce à l’information en temps réel, personne n’attend plus la fin d’un comptage manuel. Les niveaux réels de tous les stocks peuvent être connus en tout temps et à tous les stades du cycle de production.
Avec des inventaires exacts, une entreprise peut déterminer avec une plus grande confiance ses capacités et envisager ainsi une augmentation du taux d’exécution des commandes.
Planifier les travaux de maintenance grâce à la surveillance des machines
Si une machine fonctionne mal, arrêtez-vous toute la chaîne de production pour résoudre le problème, ou essayez-vous de bricoler une réparation sans arrêter la ligne afin que la production se poursuive coûte que coûte ? Voilà une décision stratégique qui n’a pas forcément à être prise par l’opérateur de la machine. Grâce aux informations affichées en temps réel sur le tableau de bord de l’usine, ce problème de maintenance peut être communiqué au gestionnaire le plus à même de décider du moment où il sera judicieux de procéder à une telle réparation.
L’affichage de données en temps réel présente de nombreux avantages et donne rapidement des résultats.
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