Comment la gestion et l'optimisation des processus de fabrication permettent de réaliser des gains importants

La gestion des processus de fabrication est un élément crucial de toutes les activités de fabrication. Elle est réalisée en déployant des logiciels et des systèmes pour surveiller et réguler les différentes étapes de la production. Cette gestion des processus de fabrication comprennent à la fois des infrastructures et des dispositifs intelligents, par exemple :

  • Réseaux pour recueillir des données et connecter des équipements
  • Équipement de traitement des données
  • Algorithmes permettant de corréler les variables des processus de fabrication à divers attributs du produit
  • Capteurs, actionneurs et sondes

Les systèmes de contrôle adaptatifs, les outils logiciels à architecture ouverte, les outils de diagnostic et les processus qui surveillent l'état des équipements de traitement sont tous applicables à la gestion des processus de fabrication et contribuent à optimiser le processus en lui-même.

L'optimisation, en général, consiste à sélectionner la meilleure option parmi les solutions possibles à un problème de fabrication, sur la base de critères prédéfinis.

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Pourquoi la gestion et l'optimisation des processus de fabrication sont-elles nécessaires ?

La fabrication est le processus de création d'un produit à partir d'une série de matériaux et de produits. Cet effort comprend diverses activités interdépendantes à différentes étapes du processus, notamment la production, l'intégration et l'assemblage des composants du produit. Il peut s'agir d'une opération très complexe selon l'industrie ou le produit.

La fabrication moderne est un amalgame de conception de produits, de sélection de matériaux, de planification de processus, de contrôle de la qualité, d'assurance de la qualité, de documentation et de gestion de produits. Les progrès technologiques des dernières décennies ont rendu la fabrication de plus en plus complexe, elle nécessite désormais un haut niveau de sophistication technique, d'automatisation et de finesse dans la gestion des opérations. À cela s'ajoutent les niveaux élevés de sécurité des processus et le respect des normes de sécurité requis par des cycles de production plus courts. Sans une optimisation adéquate des processus, les entreprises peuvent prendre du retard sur leurs plans d'expansion et leurs aspirations.

La mondialisation a été le principal facteur d'accroissement de la concurrence entre les industries et le secteur manufacturier ne fait pas exception. Les entreprises doivent utiliser les technologies existantes et émergentes pour obtenir un avantage concurrentiel. La gestion et l'optimisation des processus de fabrication sont la promesse d'une plus grande part de marché en rendant possible des produits de meilleure qualité.

La gestion et l'optimisation des processus de fabrication peuvent faciliter une utilisation plus efficace des actifs, des ressources et des revenus en réduisant les coûts de production et la consommation de matériaux. L'exécution des opérations de fabrication dans des conditions optimisées permet de réaliser des économies, d'augmenter la productivité et d'améliorer la qualité des produits fabriqués. Elle rend également l'entreprise plus durable en optimisant la consommation d'énergie et en réduisant son impact environnemental.

À quel niveau la gestion des processus de fabrication est-elle applicable ?

La gestion du processus de fabrication est particulièrement vitale dans les étapes suivantes du processus de fabrication :

  • Mesure des profils de température dans des environnements de traitement sensibles ou difficiles
  • Mesure d'attributs physiques critiques à des températures et des vitesses de chaîne élevées
  • Surveillance des processus de combustion et de la composition chimique du mélange

Elle a également un impact sur le contrôle et l'assurance de la qualité du produit fabriqué.

Du point de vue de la chaîne de production, la gestion et l'optimisation des processus de fabrication peuvent éliminer les problèmes suivants, qui sont à l'origine d'une baisse de productivité et de problèmes de qualité :

  • Problèmes de la chaîne de production
  • Postes de travail isolés surchargés au-delà de leur capacité
  • Travaux en cours excessifs
  • Actifs et équipements inutilisés occupant de l'espace
  • Erreurs humaines, entraînant des retouches ou des retards
  • Productivité irrégulière et insatisfaisante
  • Questions relatives à la gestion de la production
  • Goulets d'étranglement du flux de travail

Faire preuve d'anticipation dans la gestion des processus de fabrication

La gestion des processus de fabrication est une question d'action préventive et de planification d'urgence grâce à l'automatisation.

Planification d'urgence

Par exemple, les fabricants peuvent concevoir une carte de gestion automatisée qui fournit des alertes ainsi que des plans d'action correspondants pour les situations problématiques.

Contrôle de la qualité

La détection des anomalies et la classification automatisée des défauts est une caractéristique commune et importante de la gestion des processus de fabrication pour maintenir la qualité et l'intégrité des produits.

Pourquoi la maintenance prédictive est importante

La maintenance prédictive est l'utilisation de l'analyse des données pour prévoir et prévenir les pannes des machines. Elle présente une nouvelle façon de restructurer les activités de maintenance à l'échelle industrielle. C'est particulièrement important dans l'industrie manufacturière, car beaucoup d'argent et de ressources dépendent du fonctionnement optimal d'équipements à fort investissement. Ces actifs peuvent nécessiter une maintenance périodique qui peut entraîner des temps d'arrêt. Des stratégies de maintenance inadéquates peuvent entraîner une baisse significative de la capacité de production d'une usine et conduire à une perte de revenus et d'avantages concurrentiels.

À l'inverse, les bénéfices de l'investissement dans les systèmes de gestion des processus de fabrication sont également très importants : la prévision des défaillances par le biais de l'analyse avancée peut augmenter le temps de fonctionnement des équipements.

En moyenne, la maintenance prédictive peut :

  • Augmenter la productivité
  • Réduire les pannes
  • Réduire le coût de la maintenance des équipements

En général, les stratégies de maintenance formulées à l'échelle industrielle doivent tenir compte des actifs disponibles et en service, de leurs coûts d'exploitation et des niveaux de sophistication technique. En fonction de cette combinaison, une entreprise peut choisir entre quatre types de réponses. Les trois premières sont plus conventionnelles, tandis que la quatrième, la maintenance prédictive, est une nouveauté, stimulée par la technologie et l'Internet des objets.

1. Maintenance réactive

Si quelque chose casse, vous devez le réparer ou le remplacer. Ce terme et cette action s'appliquent généralement à des articles facilement remplaçables et de faible valeur, comme une ampoule ou une télécommande.

2. Maintenance préventive

Ce terme fait référence aux mesures préventives prises pour éviter les pannes en assurant la maintenance des équipements et des machines lors d'arrêts programmés à l'avance et à des intervalles de temps fixes. Cette option fonctionne généralement lorsque le coût de la maintenance n'est pas très élevé et lorsqu'elle peut être programmée en dehors des heures de production avec des pertes minimales.

3. Maintenance basée sur l'état

Cette forme d'activité de maintenance dépend fortement des niveaux d'utilisation d'une machine ou d'une pièce d'équipement particulière.

4. Maintenance prédictive

La maintenance prédictive est une approche de la maintenance dont la stratégie et la fréquence découlent de l'analyse d'un ensemble de données sur les processus d'exploitation. Elle utilise des méthodes d'analyse très avancées pour prédire la possibilité et la chronologie des défaillances des équipements bien à l'avance, ce qui permet de prendre des mesures préventives et d'estimer la durée de vie restante ou le temps de fonctionnement des équipements et des machines. En conjonction avec les données collectées par des systèmes tels que Smart Factory ou Industry 4.0, elle se développe pour devenir de plus en plus précise avec le temps.

La maintenance prédictive est précieuse dans les cas où les activités de maintenance peuvent être complexes et comprendre plusieurs niveaux, car leur mise en œuvre peut être coûteuse, ou lorsque les temps d'arrêt peuvent entraîner des pertes importantes.

Passer d'une maintenance réactive à une maintenance prédictive proactive : défis et solutions

La mise en place d'une digital factory, d'un processus ou d'une machine n'est pas une proposition simple ou directe. Les systèmes de surveillance intelligents doivent s'intégrer aux systèmes existants ou hérités, et la production doit se poursuivre sans interruption. De même, pour être rentable, la maintenance prédictive doit intervenir avant toute réparation ou tout temps d'arrêt.

Pour une évolution et une transition en douceur de la maintenance réactive à la maintenance proactive, les experts de l'industrie manufacturière doivent concentrer leurs efforts sur la résolution d'une série de défis.

Géographie et complexité

Le défi de la complexité opérationnelle ou des distances géographiques peut être relevé en établissant un écosystème d'unités de fabrication connectées, qui apporte un élément de connaissance situationnelle en temps réel à l'ensemble des opérations. De plus, cela facilite les tâches de contrôle des superviseurs. Les systèmes intelligents doivent être configurés de manière à établir des liens viables entre les dispositifs « d'entrée » tels que les capteurs, les actionneurs, l'infrastructure de collecte des données et le personnel.

Accessibilité des données

L'analyse des données doit couvrir tous les aspects de l'activité de fabrication, de la chaîne d'approvisionnement à l'utilisateur final. La structure des données doit être conçue de manière à ce qu'un instantané en temps réel de la situation soit facilement accessible via des rapports. Cela donne aux entreprises l'avantage de prendre des décisions agiles basées sur des situations en temps réel.

Détection d'anomalie

La détection des anomalies constitue une partie importante de la maintenance prédictive et de l'optimisation du contrôle de la qualité. Pour qu'elle fonctionne, le système a besoin d'un grand nombre de données de journal détaillées concernant les défaillances du processus. La détection des anomalies est basée sur les données accumulées des capteurs avec une fréquence minimale de mesures pour chaque unité de temps et chaque capteur de l'infrastructure.

L'analyse avancée peut ensuite être appliquée à ces données pour que le système définisse les paramètres de ce qui est considéré comme « normal ». Tout écart par rapport à la norme ou toute aberration dans le système déclenche alors des signaux d'alarme et envoie des alertes système aux opérateurs. Ces derniers doivent alors déterminer si une défaillance réelle de l'équipement s'est effectivement produite, puis prendre des décisions concernant les mesures correctives.

Les avantages de la maintenance prédictive pour le contrôle et l'optimisation de la fabrication

Les avantages de la maintenance prédictive sont nombreux :

  • Réduire le coût des temps d'arrêt des équipements en anticipant les pannes avant qu'elles se produisent et en mettant en œuvre une maintenance préventive
  • Automatiser la surveillance des équipements et les alertes système afin de réduire les pannes et les temps de réponse
  • Contribuer à l'agilité de la chaîne d'approvisionnement en réagissant en temps réel à des conditions volatiles
  • Réduire les défauts des produits et établir un contrôle de qualité plus net
  • Comprendre chaque aspect du processus de fabrication, du plus simple au plus complexe, ce qui permet d'avoir une vue à 360 degrés des opérations à tout moment.

Les moteurs numériques de la gestion et de l'optimisation des processus de fabrication

Robotic process automation

La robotic process automation prend en charge les tâches opérationnelles ennuyeuses, à forte intensité de main-d'œuvre, abrutissantes et mécaniques. L'automatisation des processus robotiques libère le potentiel humain et le recentre sur des domaines à plus forte valeur ajoutée pour mieux stimuler la croissance de l'entreprise. De nombreuses heures de travail humain sont gaspillées dans des tâches fastidieuses et répétitives que l'automatisation devrait prendre en charge.

Ces derniers temps, nous avons assisté à une explosion du nombre d'entreprises et de start-ups spécialisées dans l'automatisation intelligente, qui proposent une série de solutions et de produits d'automatisation intelligente promettant de rationaliser les flux de travail les plus complexes.

L'adoption du robotic process automation dans le secteur de la fabrication est considérée comme une mesure qui rapportera beaucoup aux entreprises à court et à long terme.

Intelligence artificielle

Le plus grand avantage de l'intelligence artificielle dans la gestion et l'optimisation des processus de fabrication est sa capacité à se développer en permanence et à s'appuyer sur elle-même pour devenir plus intelligente, plus intuitive et plus anticipative. Elle s'appuie sur les données générées par les processus connectés (tels que la digital process automation et l'automatisation des processus robotiques) pour devenir plus robuste et plus précise dans la détection des anomalies et la prévision des défaillances.

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Optimisation des processus en temps réel

L'optimisation en temps réel est définie comme un processus qui garantit l'amélioration constante des performances en temps réel. Par rapport aux gestionnaires de processus traditionnels, les gestionnaires de processus en temps réel diffèrent en termes d'échelle et de conception. Les processus d'optimisation en temps réel sont principalement construits sur des systèmes d'optimisation basés sur des modèles. Ils sont généralement mis en œuvre à plus grande échelle que les gestionnaires de processus traditionnels.

L'optimisation en temps réel repose sur le retour d'information du système et sur l'analyse des données. Avec l'optimisation en temps réel, la détection des erreurs est automatique et le système peut modifier et éliminer les erreurs aléatoires et non aléatoires.

En outre, l'optimisation en temps réel rend les données calculées disponibles en temps réel et peut les envoyer à divers endroits. Elle peut être programmée pour évaluer les détails de la performance pour n'importe quelle période spécifique et pour n'importe quelle tâche ou application au sein du processus. Il s'agit d'une solution très rentable pour améliorer les performances du système et optimiser les processus.

Ne confondez pas l'optimisation des processus en temps réel avec le contrôle avancé des processus (Advanced Process Control, APC). Ils ne sont pas interchangeables, mais constituent des fonctions complémentaires. Le contrôle avancé des processus est une technique conçue pour produire des stratégies de contrôle qui minimisent efficacement la différence entre les points de consigne des processus et les valeurs réelles. Il s'agit par exemple de minimiser le dépassement lors d'un changement de processus ou de réduire le temps nécessaire au système pour revenir à un état stable après une perturbation du processus.

L'optimisation des processus en temps réel est utilisée pour définir les paramètres de processus cibles pour l'APC afin d'assurer l'alignement sur les objectifs et les cibles de l'entreprise. L'optimisation des processus en temps réel peut être appliquée au contrôle de base en marche et à l'arrêt par des techniques complexes de contrôle prédictif et de contrôle matriciel dynamique.

Les systèmes d'automatisation et d'optimisation des processus peuvent optimiser plusieurs processus de fabrication, du plus simple au plus complexe. Une stratégie de transition claire et bien définie peut s'avérer très précieuse lorsqu'il s'agit de sélectionner les processus qui apporteront le maximum d'avantages et renforceront l'efficacité opérationnelle au fil du temps.