Analyse de données pour l'industrie manufacturière
L'activité de fabrication n'échappe pas aux profondes transformations qui touchent toutes les activités professionnelles de l'usine. En fait, la manufacture subit sa transformation numérique au moment même où l'industrie passe à la version 4.0. La quatrième révolution industrielle repose sur l'automatisation, la robotisation et l'utilisation intensive des données. L'analyse des données pour les entreprises manufacturières est un cas émergent d'utilisation de la science des données. Elle est appelée à changer radicalement toutes les activités du secteur, avec des avantages pour tous les acteurs. LOAMICS-Suite Totale les accompagne à travers ses 3 modules dédiés à l'accélération de leurs activités grâce à l'intelligence artificielle.
Qu'est-ce que l'analytique de la fabrication ?
Les analyses de données manufacturières sont l’ensemble des technologies, opérations et données générées spécifiques au secteur. L’utilisation de ces nouvelles ressources numériques vise à augmenter la qualité des produits et la performance industrielle. Par extension, elles soulèvent un nouveau domaine d’applications : le Data Manufacturing et plus précisément le Big Data Manufacturing. Ces applications autonomisent les processus de production et les chaînes d’approvisionnement grâce à une gestion étroite de l’intégration des données, afin de permettre l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement et de réduire les coûts de production.
Un nouvel écosystème automatisé
L'analytique de fabrication fait partie intégrante de la quatrième révolution industrielle, qui s'appuie fortement sur l'utilisation de matériel et de composants numériques capables de s'autogérer et de s'auto diagnostiquer en monitorant la détection des anomalies et en pratiquant l'analyse prédictive. Le cloud et l'internet des objets en sont les principales ressources. Contrairement à l'industrie manufacturière d'hier, l'industrie 4.0 tend à limiter l'intervention humaine dans ses processus métier.
Les entreprises manufacturières ont eu du mal à gérer en parallèle les multiples activités trop complexes nécessaires au fonctionnement de leurs processus de fabrication. Seules les grandes entreprises étaient en mesure d’utiliser leurs données pour établir une chaîne d’approvisionnement fiable qui alimentait la chaîne de production, assurait la livraison au client et maintenait un bon niveau de service après-vente. Les exigences du commerce mondial ont rendu cette façon de travailler complètement obsolète sans ces outils. L’industriel d’aujourd’hui doit être en mesure d’optimiser la production en temps réel avec une vue à 360 degrés de toutes les activités grâce à l’analyse des Big Data fournies par les fournisseurs d’analyse de données. Le travail du Big Data devient une partie importante de l’analytique Big Data dédiée aux chaînes d’approvisionnement des process et à l’identification de ce qui est le mieux pour optimiser la production.
Une chaîne de production à intelligence artificielle
La science des données, le Big Data, l'internet des objets et l'intelligence artificielle sont les nouveaux outils désormais indispensables aux chaînes de production. S'y ajoute le déploiement de capteurs intelligents capables de faire du edge computing, qui peut rendre les process de fabrication ainsi que leur supervision encore plus rapides. La fabrication analytique, grâce au machine learning, apporte de l'agilité aux processus business et permet la mise en place d'unités de production plus intelligentes et réactives.
L’ensemble de l’industrie 4.0 bénéficie de capacités d’action en temps réel grâce à la collecte, au stockage et à l’analyse continue des données de production en temps réel. C’est précisément ce que propose LOAMICS avec LOAMICS-Collect, LOAMICS-DataLake et LOAMICS-AlgoEngine. Les données sont collectées en temps réel et stockées dans un Data Lake, qui accepte tout type de fichier sans limite de nombre ou de volume. Elles sont ensuite analysées et exploitées sous forme de rapports et de tableaux de bord pour créer une analytique des données de fabrication. Cette nouvelle façon de travailler a des répercussions incroyablement positives sur les clients qui voient leurs produits plus personnalisés, livrés plus rapidement et avec moins de défauts.
Comment l'analyse des données est-elle utilisée dans l’industrie manufacturière ?
Pour bien comprendre comment l’analyse des données et le Big Data peuvent être utilisés dans les processus de fabrication, il est nécessaire de définir les cas d’utilisation de l’analyse des données dans la fabrication.
En effet, pour ce secteur, ils sont très nombreux. Il s’agit de transformer les données collectées en insights qui conduisent à leur tour à des décisions pour engager l’action. Elles auront un impact positif sur vos processus opérationnels. Pour tous les professionnels du secteur, les objectifs sont généralement les mêmes : améliorer la qualité de leurs produits, bénéficier d’un outil de production plus fiable et efficace et augmenter leurs revenus.
Voici 4 des cas d’utilisation les plus courants de l’analyse de données de la fabrication selon vos besoins, vous pouvez :
Vous devrez mettre en place une supervision en temps réel de vos processus métiers et des équipements qu’ils exploitent. Déterminez vos capacités de production, augmentez votre productivité et optimisez vos actions de maintenance.
Vous devrez mettre en place une mesure et une supervision en temps réel de la qualité des produits. Cela vous permet de déterminer les causes des défauts. Vous pourrez alors améliorer la fiabilité de vos processus métier et augmenter le niveau de garantie de vos produits.
Vous aurez besoin d’une analyse de la production pour pouvoir prévoir la demande et mieux gérer vos commandes. Vous pouvez également optimiser les stocks et améliorer les relations avec les fournisseurs. L’analyse de la production intègre souvent l’optimisation du transport, ce qui permet de déployer des systèmes d’alerte pour gérer les éventuels problèmes d’acheminement.
Vous devrez être en mesure d’analyser l’efficacité de vos capacités de transport et de livraison, afin de mieux répondre aux demandes de service après-vente et d’assistance sur le terrain. Parce que votre inventaire peut être mieux géré, vous pouvez améliorer votre performance d’approvisionnement.
Comment les industriels peuvent-ils bénéficier de l'analyse des données ?
Les avantages de l’analyse de données pour les industriels sont difficiles à quantifier tant ils sont nombreux. En fait, il s’agit d’une véritable révolution dans les pratiques de production leur permettant d’envisager une croissance rapide grâce à des niveaux élevés de prise de décision.
L’analytique de production fournit une connaissance continue et en temps réel de toutes les activités de production, de l’approvisionnement à la livraison. Les décideurs du secteur disposent ainsi d’un avantage concurrentiel inégalé par rapport à ceux qui n’utilisent pas d’analytique de production. Les industriels qui ont déjà effectué leur transformation numérique, et ils sont nombreux, peuvent acquérir de nouveaux superpouvoirs en matière de production en ajoutant une couche d’intelligence à leurs actifs numériques existants. Ils optimisent leurs coûts, augmentent considérablement la qualité de leurs produits et peuvent accélérer leur prise de décision. Cela a un fort impact sur les innovations apportées à leurs méthodes de fabrication et sur la qualité de leurs produits.
Si les données sont le nouveau pétrole pour la plupart des industries 4.0, elles sont sans aucun doute le nouveau levier qui permet au secteur manufacturier de produire et de livrer de meilleurs biens, plus rapidement. Cela semble être le seul moyen de faire face à la concurrence, notamment celle de l’Asie du Sud-Est, qui dispose d’une main-d’œuvre bon marché et de voies d’approvisionnement toujours moins chères. Pour les spécialistes de la production, il ne fait aucun doute que les économies que certains réalisent sur les coûts de la main-d’œuvre ne peuvent être contrebalancées que par les gains réalisés grâce à des process business plus rationnels obtenus par des outils intelligents.
