Qu'est-ce que la manufacturing analytics ?

La manufacturing analytics est l'utilisation des données et des technologies relatives aux opérations et aux événements dans l'industrie manufacturière pour garantir la qualité, augmenter les performances et le rendement, réduire les coûts et optimiser les chaînes d'approvisionnement. La manufacturing analytics fait partie d'une révolution plus large connue sous le nom de Industrie 4.0 où l'on s'attend à ce que les usines se transforment en entités autonomes et curatives en adoptant de nouvelles technologies telles que le cloud et l'Internet des objets (IoT).

Historiquement, les fabricants ne pouvaient pas exploiter et utiliser toutes les données provenant du processus de fabrication de bout en bout, de la chaîne d'approvisionnement à la production, puis la livraison et l'utilisation par le client. Ils devaient s'appuyer sur des outils très complexes et coûteux qui ne pouvaient collecter des informations qu'auprès des opérateurs ou des machines. Il fallait parfois des semaines pour identifier les raisons de la défaillance d'un processus de fabrication. Dans le monde hautement compétitif d'aujourd'hui, attendre des semaines, voire des jours, pour obtenir une réponse n'est plus suffisant. Les fabricants ont besoin d'une visibilité complète sur l'ensemble du processus, de l'approvisionnement au client final, afin d'obtenir une vue à 360 degrés et d'optimiser réellement leurs résultats.

La manufacturing analytics repose sur l'analyse prédictive, l'analytique big data, l'internet industriel des objets (IIoT), le machine learning et l'informatique de périphérie pour faciliter des solutions d'usine plus intelligentes et évolutives. Avec la manufacturing analytics, vous obtenez des informations exploitables en temps réel. Et vous n'avez à acheter qu'un seul progiciel pour répondre à tous vos besoins. La manufacturing analytics est conçue pour collecter et analyser les données provenant d'un nombre illimité de sources afin d'identifier les domaines à améliorer. Elle s'étend des machines aux personnes, d'une commande entrante à la livraison de cette commande. Les données sont collectées et reformatées de manière à être facilement compréhensibles pour montrer où se situent les problèmes tout au long du processus. La manufacturing analytics recueille et manipule de grandes quantités de données afin d'obtenir des informations sur lesquelles vous pouvez agir ou mettre en place des processus commerciaux automatiques pour répondre en temps réel.

Avantages de la manufacturing analytics

La manufacturing analytics offre une connaissance contextuelle en temps réel. Elle donne aux décideurs un avantage concurrentiel en numérisant l'entreprise, en optimisant les coûts, en améliorant la qualité, en accélérant l'innovation et en redéfinissant l'expérience client. La manufacturing analytics aide les entreprises manufacturières à augmenter la productivité et la rentabilité de leurs opérations en exploitant leurs quantités massives de données. En utilisant des modèles de machine learning et des outils de data visualization, les fabricants peuvent découvrir des informations dans leurs données, optimiser les processus et maximiser les performances.

Principaux cas d'affaires pour la manufacturing analytics

• Chaîne d'approvisionnement
  • Prévision de la demande
  • Gestion des commandes
  • Optimisation du stock
  • Performance des fournisseurs
  • Analyse des transports
  • Systèmes d'alerte précoce
• Qualité du produit
  • Suivi de la qualité en temps réel
  • Cause profonde
  • Fiabilité
  • Garantie
• Service extérieur et soutien
  • Gestion des stocks
  • Performance des fournisseurs
  • Analyse des transports
• Créer une usine efficace
  • Surveillance en temps réel de l'équipement et du processus
  • Capacité de traitement
  • Optimiser la maintenance
  • OEE et productivité de l'usine

Le parcours de la manufacturing analytics : des informations à l'action

Mais comment atteindre ces objectifs commerciaux ? Le parcours de la manufacturing analytics vise à transformer les données que vous recueillez à partir de toutes vos données de fabrication en informations qui peuvent ensuite être transformées en actions ayant un impact positif sur l'entreprise. Comme vous pouvez le voir dans le graphique ci-dessous, le voyage commence par l'identification des cas d'utilisation de l'entreprise. La plupart des fabricants ont des objectifs similaires qu'ils tentent d'atteindre, notamment l'amélioration de la qualité et de la fiabilité des produits, l'augmentation de leur chiffre d'affaire et la création d'une usine efficace. Suivons le parcours de gauche à droite pour découvrir toutes les étapes permettant de transformer vos informations sur la fabrication en actions.

Après avoir identifié les cas d'utilisation commerciale, l'étape suivante consiste à rassembler les données. Malheureusement, dans le secteur de la fabrication, il y a tellement de données provenant de l'atelier, des appareils connectés et des capteurs que les données sont souvent cloisonnées. Vous disposez de données sur les fournisseurs, les processus, les équipements, les ventes et de nombreux autres types de données. Il est nécessaire de démêler ces données, de les rassembler, de les fusionner, de les nettoyer, de les filtrer si nécessaire et, essentiellement, de les préparer à l'analyse.

Une fois que vous avez fait cela, vous pouvez commencer à automatiser les processus pour rechercher des signaux dans les données tels que les défauts, les réclamations de garantie, les temps d'arrêt ou le rendement. Après avoir effectué une première exploration, nous allons peut-être décider qu'il y a des façons standard de visualiser les choses. Nous pouvons créer des applications pour le suivi en temps réel et des tableaux de bord qui peuvent être réutilisés avec de nouveaux types de données.

Au-delà des tableaux de bord de base, vous pouvez utiliser les applications d'analyse avancée pour construire des modèles en vue d'analyses plus poussées basées sur la prédiction. Certaines de vos données d'entrée peuvent être des mesures de pression, de température ou de produit. Vous pouvez utiliser des modèles pour vérifier ou prédire les volumes de production, les pannes d'équipement et la qualité des produits.

Une fois que nous disposons d'un bon modèle prédictif, nous voulons pouvoir envoyer des alertes. Un exemple d'alerte est celle envoyée aux appareils mobiles.

Objectifs de la manufacturing analytics

L'objectif de la manufacturing analytics est de passer de la simple collecte et 'affichage de données (descriptive) à la capacité d'exploiter ces données en temps réel (prédictive) pour détecter les problèmes liés aux processus et aux équipements, réduire les coûts et maximiser l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement avec moins de frais généraux et de risques. La manufacturing analytics met ces informations à la disposition de tous, du PDG à l'ouvrier de l'atelier.

La Manufacturing Analytics peut contribuer à améliorer la qualité du produit final d'une entreprise. Elle le fait par le biais de plusieurs processus tels que l'optimisation des produits pilotée par les données, la gestion des niveaux de densité des défauts et l'analyse des commentaires des clients et des tendances d'achat. L'optimisation des produits pilotée par les données peut s'appuyer sur des capteurs IoT et des modèles de machine learning pour optimiser la production en fonction de nombreux facteurs. En analysant en détail l'utilisation des produits, les fabricants peuvent réduire ou augmenter les composants qui conduisent à des taux d'utilisation plus élevés. En tant que fabricant, vous devez maintenir votre ratio de densité de défauts à un niveau bas. Grâce aux données recueillies par les digital factories, les fabricants peuvent désormais comprendre plus précisément les états de processus qui entraînent une augmentation de la densité de défauts. L'analyse de la clientèle vous permet de comprendre les habitudes d'achat et les préférences de style de vie des clients. Armés des informations sur les comportements d'achat futurs, les fabricants peuvent produire et livrer avec plus de précision ce que les clients souhaitent réellement.

La manufacturing analytics peut également accroître le rendement et la capacité de production. L'un des principaux moyens d'y parvenir est la détection des anomalies. La détection des anomalies peut alerter les superviseurs d'usine des défauts de leurs produits dès le début de la production, afin qu'ils puissent résoudre les problèmes rapidement et sans affecter le rendement. La détection des anomalies utilise une combinaison de capteurs IoT, de données historiques et d'algorithmes de machine learning pour détecter les données inhabituelles qui pourraient être l'indication d'un problème se développant.

La manufacturing analytics peut également réduire les risques et les coûts associés aux temps d'arrêt ou aux défaillances d'équipement. Ceci est réalisé en identifiant les goulots d'étranglement ou les lignes de production non rentables, et en anticipant les pannes et en diminuant les temps d'arrêt des machines pour réduire les coûts avec une maintenance prédictive des actifs critiques.