La digitalisation des usines permet une meilleure gestion des ressources et apporte une plus grande resilience

Dans des situations de marché incertaines comme celle que nous connaissons actuellement, les industriels ont besoin de stabilité dans la production et de flexibilité dans la planification des commandes et des ressources. La production contrôlée numériquement est le moyen le plus efficace pour y parvenir. Les données process et les données de production provenant des machines sont une source d’infomation qu’il convient d’exploiter afin d’améliorer l’efficacité des coûts et des ressources.

En digitalisant la production et les chaînes d’approvisionnement, les entreprises peuvent atteindre leurs objectifs stratégiques d’une meilleure efficacité des ressources: Maîtriser les coûts, accroître la résilience des processus et des chaînes d’approvisionnement, augmenter la contribution à la protection du climat, garantir une force d’innovation pour l’avenir.

Dans l’industrie, la création de valeur a lieu dans les usines. L’efficacité des ressources doit donc se concentrer sur l’optimisation de tous les processus de fabrication. Plus précisément, les entreprises peuvent y parvenir

La digitalisation permet d’obtenir des résultats mesurables – une croissance du TRS de plus 12 %, dès le départ

La gestion de l’atelier fondée sur les données est aujourd’hui d’une importance vitale. Le grand avantage : la gestion intelligente de l’atelier donne des résultats concrets et mesurables.

• Si vous souhaitez augmenter la disponibilité de vos systèmes, vous pouvez y parvenir en mesurant l’efficacité globale des équipements (TRS). Selon notre experience, les entreprises peuvent obtenir une augmentation du TRS de 12 % dès la phase pilote, et de plus de 20 % après le déploiement.
• Les industriels qui augmentent la disponibilité de leur système y parviennent en réduisant les temps d’arrêt et les pannes. Cette réduction a à son tour un effet positif direct sur les besoins en personnel et en énergie, avec les avantages qui en découlent en termes d’efficacité et de coûts.Si vous souhaitez améliorer les performances et le respect des délais de livraison de vos usines, vous pourrez y parvenir en mesurant le TRS en temps réel via des solutions MES.
• Ceux qui souhaitent produire de manière plus respectueuse du climat peuvent s’appuyer sur la surveillance numérique de l’énergie en conjonction avec d’autres solutions d’usine intelligente.
• Quiconque a besoin d’une certification tel que l’ISO 50001 pour des raisons réglementaires y parviendra via la surveillance de la consommation énergétique basée sur les données.

Prenons l’exemple d’un client dans le domaine de l’automobile ayant réduit sa consommation d’énergie de plus de 20% au cours des dernières années, tout en conservant les mêmes processus et en augmentant les volumes de production.

La recette du succès a résidé dans la collecte automatique des données de ses principales machines afin d’assurer un suivi de sa consommation énergétique. Les données de consommation énergétique sont corrélées avec les données de performance afin d’utiliser pour chaque commande les machines les plus efficaces sur le plan énergétique.

En matière de transformation, mieux vaut faire de petits pas que de grands échecs

Un projet d’usine intelligente doit reposer sur ses deux jambes – la technologie 4.0 et la culture de la transformation 4.0. C’est pourquoi il faut appliquer la règle suivante pour toute transformation digitale de votre usine : en premier lieu porter une attention particulière à la motivation de vos collaborateurs, tout en optimisant les machines et les processus. La gestion du projet doit être organisée de manière à préserver les ressources : il vaut mieux procéder par petites étapes que d’échouer en grand.

Check list pour la gestion de projet :

• Mettre en place une équipe transversale en charge de la gestion du changement qui définira les tâches, fixera les délais, évaluera les technologies 4.0 les plus appropriées.
• Les objectifs, l’approche et surtout les premiers succès devront être communiqués en permanence afin de garantir l’acceptation et la motivation.
• L’argument le plus fort pour convaincre vos collaborateurs réside dans le fait qu’une production digitalisée contribue à améliorer la sécurité des opérateurs et leurs conditions de travail.
• On commencera par un “pilote”, distinct de la production. Dans un premier temps, il suffira de connecter numériquement 10 à 15 machines “critiques” et de former de nouveaux processus dans cette zone pilote.
• Toutes les expériences, tous les résultats et toutes les réussites devront être documentés, ce qui permettra de les reproduire.
• Le déploiement sera organisé sur la base de l’expérience acquise.

Avantage de la modularité et de l’interopérabilité des logiciels MES

La gestion d’atelier basée sur les données est mieux prise en charge par des solutions informatiques qui peuvent être composées de manière modulaire en architectures individuelles permettant un échange libre avec d’autres systèmes. La modularité et l’interopérabilité présentent deux avantages clés:

1. Premièrement, les entreprises peuvent atteindre leurs objectifs de manière plus flexible, étape par étape et à leur propre rythme – qu’il s’agisse de transparence grâce à des analyses de performances dans un projet pilote, d’une plus grande efficacité des ressources de l’ensemble d’une production, ou encore d’une planification optimisée des commandes grâce à des solutions prédictives et d’IA.
2. Deuxièmement, les solutions souhaitées peuvent également être intégrées de manière transparente à l’avenir.

Une technologie modulaire adaptée suit trois étapes:

• CONNECTER : Connecter numériquement les machine
• HARMONISER: Les big data deviennent des smart data – convertir les signaux en un “langage” uniforme, c’est-à-dire en informations sémantiquement précises, et les rendre ainsi utilisables pour d’autres systèmes.
• INTERAGIR : permettre une interaction transparente entre les solutions et systèmes informatiques internes et externes.

Connecter les machines et créer de la transparence

La grande majorité des usines utilisent encore des machines de différents fabricants datant de différentes années et dotées de différents systèmes de contrôle. La plupart des entreprises ont donc besoin d’une connexion numérique cohérente entre les anciennes et les nouvelles machines (brownfield/greenfield) afin de protéger leurs investissements dans les systèmes existants et de permettre en même temps des applications innovantes, par exemple pour une production durable.

Différents signaux de machines traduits en une seule norme

Une solution edge performante intègre une grande variété de systèmes de contrôle des machines et standardise les signaux dans un modèle de données machine uniforme (machine twin), disponible dans les systèmes aval – par exemple pour des analyses en temps réel dans SAP DMC (Digital Manufacturing Cloud), pour des prévisions et pour des applications d’IA.

La solution doit permettre d’obtenir une grande variété de valeurs mesurées et de chiffres clés à partir des signaux collectés. Il est particulièrement important de savoir quand une machine est réellement – objectivement mesurée – en production ou à l’arrêt, ainsi que les raisons de l’arrêt.

Les modèles accélèrent la connexion à la machine

La connexion des mêmes systèmes devrait être facile à mettre à l’échelle. Cette gestion globale est assurée par des modèles dans un référentiel de machines. Une fois qu’un type de système a été enregistré et connecté avec succès, le concept de modèle doit permettre de connecter rapidement et facilement d’autres systèmes similaires, qu’ils se trouvent dans la même usine ou qu’ils soient répartis dans le monde entier.

Une telle bibliothèque de machines fonctionne dans notre solution FORCE EDGE CONNECT avec un concept innovant de plug-in. Outre les principaux standards industriels tels que OPC, MTConnect, modbus, MQTT, etc., des protocoles spécifiques aux fabricants tels que Siemens, Heidenhain, Fanuc, etc. sont également disponibles. Pour prendre en charge les machines à commande numérique, la solution comprend également des fonctions étendues d’échange de fichiers. Ici aussi, des protocoles standards et spécifiques au fabricant sont disponibles.

2) Harmoniser les signaux – et accroître l’efficacité

Du signal à la signification : Les données sont le pétrole de l’ère numérique, lorsqu’une grande variété de signaux sont “raffinés” en données. Cela signifie qu’un logiciel leur donne la bonne signification. En termes opérationnels, cela signifie qu’une fois posées les bases de la mise en réseau numérique de tous les systèmes de l’usine, les signaux collectés par les machines et les capteurs doivent être convertis en informations pertinentes et utilisables – les “big data” en “smart data”.

L’objectif est de créer un jumeau numérique de la production, qui cartographie tous les processus en temps réel dans tous les systèmes souhaités. Il fournit à tous les systèmes et applications informatiques les données intelligentes dont ils ont besoin pour un large éventail d’analyses en temps réel. Ces informations précises peuvent être utilisées pour effectuer toutes sortes d’analyses dans des programmes spécialisés – par exemple

• Analyses de l’efficacité et de la qualité (efficacité globale des équipements TRS)
• Traçabilité (Track & Trace)
• Efficacité des ressources et réduction des émissions de CO₂ (surveillance de l’énergie)

Le jumeau numérique de la production nécessite des solutions informatiques performantes basées sur le cloud pour la modélisation et la validation des données.

Les analyses en temps réel sont le premier pas vers une plus grande efficacité. Des analyses historiques complètes devraient également être possibles pour un succès durable. Les questions clés pour une optimisation durable sont, par exemple

• Dans quel secteur de production la qualité la plus élevée a-t-elle été atteinte le mois dernier ?
• Quels sont les systèmes qui ont consommé le plus d’énergie au cours des six derniers mois ?
• Quelles sont les machines susceptibles de nécessiter davantage de maintenance le mois prochain ?

En général, la solution fournit les données directement au système consommateur. Toutefois, les valeurs des signaux peuvent également être stockées localement et récupérées ultérieurement.

Ceci est assuré par ce que l’on appelle le lac de données. Il fournit à la fois les valeurs brutes des signaux tels que la consommation, la température, le compteur, la vitesse d’alimentation et le mode automatique, ainsi que des informations telles que l’état de la production ou les compteurs bon/mauvais, à condition qu’ils puissent être dérivés de combinaisons de signaux.

De plus, un lac de données doit être capable de stocker les modifications de configuration, les opérations d’écriture et de journaliser les fichiers CN transférés. Cela permet entre autres choses de créer des journaux d’envoi :

• Quand et comment le signal a-t-il été envoyé ?
• Qui a modifié la configuration de la connexion machine et quand ? (sécurité de la révision)
• Quel fichier, avec quel numéro de version, a été envoyé ou récupéré dans quel système (module NC) et à quel moment ?

En savoir plus sur la solution FORCE EDGE CONNECT

3) Composer des solutions informatiques – et garantir la flexibilité à l’avenir

D’un point de vue technologique, l’objectif est que tous les systèmes souhaités fonctionnent en temps réel avec des données normalisées, tant au niveau de la production que de la planification. Le shopfloor et le topfloor doivent fonctionneer de manière synchrone.

Pour ce faire, le jumeau numérique de la production doit être accessible aux systèmes internes ou externes pour des analyses e temps réel et historisées – des analyses de performance (TRS) à la traçabilité et à la surveillance de l’énergie.

Des interfaces web ouvertes et des protocoles de communication communs garantissent l’échange libre de données. Il est possible de composer et de collaborer librement avec ses propres solutions et les solutions partenaires.

Quatre protocoles communs sont disponibles pour fournir des données “vers les systèmes tiers” :

• OPC/UA (Open Platform Communications/Unified Architecture)
• MQTT (Message Queuing Telemetry Transport)
• HTTP/REST
• Kafka

Toutes les configurations et les données de base peuvent être lues et même écrites par des systèmes tiers via l’API Restful/HTTP. Cela permet une configuration transparente et automatisée dans des architectures complexes.

Une gestion des usines basée sur les données, des solutions informatiques modulaires et un processus de transformation par étapes rendent la production plus flexible, permettent des changements à court terme et apportent un soutien concret pour rendre une entreprise plus résiliente face à des chaînes d’approvisionnement hésitantes et à des exigences de marché en évolution rapide.