Collecte des données machine

L’industrie de la fabrication est confrontée à des changements considérables, car la numérisation et l’Internet des objets (IoT) génèrent un volume de données d’une ampleur sans précédent. Parallèlement, des technologies telles que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) permettent d’exploiter judicieusement ce flot de données.

Même si l’industrie manufacturière n’a pas été considérée jusqu’à présent comme un pionnier de la numérisation, c’est justement maintenant que des opportunités considérables s’offrent aux entreprises qui sont en train de se transformer – ou qui doivent encore le faire. Le marché mondial ne cesse de croître et de plus en plus d’entreprises veulent exploiter le potentiel de la numérisation. 77% des fabricants interrogés ont déclaré à ce sujet vouloir investir massivement dans la transformation numérique.

L’évolution des exigences des clients pose de nouveaux défis à l’industrie manufacturière

Cette transformation est également poussée par l’évolution des exigences des clients. L’industrie manufacturière doit devenir plus rapide, plus flexible et plus personnalisée. Pour relever ces défis, il ne suffit plus d’optimiser certaines machines. Il s’agit plutôt de mettre en réseau numérique l’ensemble de l’entreprise et de ses installations de production, de la machine à la chaîne d’approvisionnement.

Actuellement, ce changement se heurte encore souvent à des machines très différentes, à des systèmes obsolètes et à une multitude d’interfaces qui rendent difficile l’exploitation complète des potentiels de la numérisation :

• Systèmes hétérogènes : de nombreuses entreprises travaillent avec un ensemble de machines d’âges et de fabricants différents. Cela rend difficile l’obtention et l’analyse de données pertinentes.
• Des données lacunaires : Le manque de transparence et les ensembles de données incomplets compliquent la prise de décision et rendent les données collectées pratiquement inutiles.
• Des systèmes obsolètes et des langages et sources de données différents : L’intégration de machines plus anciennes dans une infrastructure numérique moderne pose de grands défis à de nombreuses entreprises.

Pour relever ces défis, il faut des solutions intelligentes qui mettent en réseau les machines et les données tout en étant suffisamment flexibles pour gérer différents systèmes et formats de données. Il faut des solutions intelligentes et professionnelles capables de collecter et d’interpréter ces quantités de données – mot-clé : collecte de données machine.

Comment les données machine sont-elles collectées?

Les données machine peuvent être collectées directement à partir de la commande. Il existe ici une multitude de fournisseurs et différents protocoles de communication. À partir des signaux, AC4DC convertit un état, par exemple machine en marche/pas en marche, et le transmet dans la norme nécessaire. La normalisation (interprétation) des données est une valeur ajoutée que tous les fournisseurs ne peuvent pas fournir. Cela signifie que l’interprétation ne doit pas être faite ultérieurement, ce qui la rend moins complexe.

Les capteurs peuvent être utilisés en complément, mais les commandes sont présentes sur la plupart des machines et il est déjà possible d’en extraire de nombreuses données.

Quelles sont les données machine disponibles ?

L’éventail des données machine pouvant être collectées est énorme et dépend bien sûr de la machine concernée et des objectifs de la collecte de données. En principe, les données peuvent être réparties en différentes catégories :

1) Données d’exploitation :

• Données de production : Nombre de pièces produites, vitesse de production, taux de rebut, durées de fonctionnement/d’arrêt, etc.
• Données de processus : Température, pression, vitesse de rotation, débit, etc.
• Données d’état : Vibrations, bruits, température des composants, etc.

2) Données énergétiques :

• Consommation électrique
• Consommation d’air comprimé
• consommation d’eau

3) Données relatives à la qualité :

• Stabilité dimensionnelle des produits
• Etat de surface
• Détection des défauts

4) Données sur les matériaux :

• Consommation de matériaux
• Flux de matières
• Numéros de lots

Il ne s’agit là que de quelques exemples de collecte de données machine qui devraient montrer combien de ces paramètres peuvent avoir une influence sur la productivité et combien de possibilités existent pour l’optimiser grâce à une collecte précise – et surtout combien un système de collecte des données de production peut être important.

Quels sont les avantages de la collecte des données machine ?

La collecte et l’analyse continues des données machine offrent aux entreprises un énorme potentiel d’optimisation et des avantages concurrentiels :

1) Une transparence et une efficacité accrues :

• Aperçu en temps réel : la collecte des données machine permet une surveillance complète des processus de production en temps réel. On obtient ainsi un aperçu complet des performances des différentes machines, du flux de matières et de l’efficacité globale de l’installation (TRS).
• Planification optimisée de la production : les données collectées permettent de mieux planifier les processus de production et d’identifier et de résoudre les goulots d’étranglement à un stade précoce.
• Réduction des temps d’arrêt : Grâce à la surveillance de l’état des machines, les travaux de maintenance peuvent être planifiés à l’avance (Predictive Maintenance). Les arrêts imprévus, qui entraînent des coûts élevés, sont ainsi minimisés.

2) Une qualité de produit accrue :

• Contrôle continu de la qualité : grâce à la surveillance des paramètres pertinents tout au long du processus de production, les écarts par rapport à la norme peuvent être détectés et corrigés à temps.
• Traçabilité sans faille : en cas de problèmes de qualité, la collecte des données machine permet une traçabilité sans faille des données de production et des lots.

3) Réduction des coûts :

• Utilisation plus efficace des ressources : l’optimisation des processus de production et la réduction des rebuts permettent de minimiser la consommation de ressources (matériaux, énergie).
• Coûts de maintenance réduits : la maintenance prédictive permet d’optimiser les interventions de maintenance et d’éviter les arrêts imprévus coûteux.

4) Une flexibilité et une évolutivité accrues :

• Réaction rapide aux changements du marché : La collecte des données machine permet une production flexible et agile, capable de réagir rapidement aux nouvelles exigences et aux changements du marché.
• Évolutivité facile : la collecte des données peut être adaptée à tout moment à de nouvelles machines et installations et être étendue de manière flexible.

AC4DC offre d’autres avantages supplémentaires :

• Numérisation d’actifs hétérogènes dans le greenfield et le brownfield
• Évolutif grâce à des exigences matérielles réduites
• Implémentation et utilisation encore plus rapides et flexibles
• Souveraineté des données et cybersécurité accrues
• Résilient : approvisionnement stable en données grâce au buffering

L’usine intelligente : la connectivité comme base

La collecte des données machine est une composante élémentaire sur la voie de la Smart Factory, dans laquelle les machines ou les installations communiquent entre elles et agissent en partie de manière autonome. La mise en réseau de toutes les unités de production crée pour ainsi dire un « reflet » numérique de l’usine, qui constitue la base d’une optimisation de tous les processus pilotée par les données.

La connectivité de différents systèmes et l’intégration transparente de capteurs, de logiciels et de solutions cloud sont indispensables à cet égard. Ce n’est qu’ainsi que les données peuvent être échangées en temps réel et que les processus peuvent être gérés efficacement. L’évolutivité des solutions est un autre facteur important pour « évoluer » avec une infrastructure de plus en plus complexe dans l’entreprise. AC4DC répond à tous ces défis de l’industrie manufacturière actuelle et ouvre la voie à une production plus intelligente, plus connectée et plus efficace.