Ramener l’industrie manufacturière à son niveau d’avant la pandémie est l’un des défis que la majorité des directeurs informatiques doivent relever à mesure que les économies s’ouvrent. En plus des défis posés par la Covid-19, les acteurs de l’industrie manufacturière doivent faire face aux perturbations de la chaîne d’approvisionnement, aux retombées politiques des droits de douane et à une probable guerre commerciale qui se profile à l’horizon. Les défis énumérés conduisent à la question suivante : comment les fabricants peuvent-ils faire face aux problèmes anciens et nouveaux auxquels l’industrie est actuellement confrontée ?
Jo De Vliegher, DSI de Norsk Hydro, déclare qu’ avant la pandémie, le géant de l’aluminium avait constamment discuté de la possibilité d’exploiter ses données et de les utiliser dans l’ensemble de ses installations. Mais avec la pandémie, la nécessité de travailler à distance a conduit à une focalisation accrue sur les outils de données et leur capacité à débloquer une valeur cachée.
Les perturbations en cours dans l’industrie manufacturière signifient que les décideurs ont besoin d’un niveau plus élevé de perspicacité pour apporter des changements radicaux aux systèmes existants qui ne servent plus les objectifs prévus. Les outils de données peuvent être classés dans la catégorie de la transformation numérique, où la technologie numérique est utilisée pour extraire des données de chaque processus au sein d’une installation, d’une ligne de production ou d’un cycle.
Le matériel IdO et l’informatique de pointe sont actuellement les premiers à permettre l’extraction de données de la chaîne de production. Dans les usines modernes ou nouvelles, les scanners d’atelier, les capteurs de température et d’autres équipements fonctionnent désormais en coulisse pour capturer des données provenant de diverses sections du cycle de fabrication. Le matériel déployé peut suivre le mouvement des fournitures, le débit, l’utilisation des machines, etc.
Le matériel IoT et d’autres outils d’extraction de données pratiques accomplissent la tâche admirable d’attribuer des chiffres aux processus de fabrication, mais pour obtenir des informations à partir de ces chiffres, un ensemble différent d’outils de données est nécessaire.
Michael Larner, analyste principal chez ABI, explique le besoin d’outils analytiques qui fournissent des informations en soulignant le fait que les données capturées rendent compte de ce qui se passe, mais qu’une analyse proactive de ce qui pourrait se passer est nécessaire pour prendre des mesures spécifiques.
Les outils de données sur lesquels les fabricants doivent s’appuyer pour passer à la phase d’analyse et de prise de décision sont les outils de prévision tels que la modélisation de simulation et les outils d’analyse en temps réel tels que le jumeau numérique.
La simulation est le nom, l’efficacité est le résultat
La modélisation de simulation utilise les ensembles de données capturées par le matériel déployé et les données historiques pour recréer des modèles de conditions opérationnelles au sein des installations de fabrication. L’environnement virtuel sert alors de base à l’analyse des opérations de la chaîne de production en fonction de diverses variables de fabrication.
Prenez, par exemple, l’industrie automobile qui est confrontée à des défis spécifiques rappelant la chute économique de Nokia, tels que la nécessité de réduire les coûts de production tout en augmentant les revenus, et la nécessité d’optimiser la production dans un environnement instable en ce qui concerne la chaîne d’approvisionnement en métaux. Pour relever ces défis, il est nécessaire d’effectuer des prévisions et des tests approfondis afin d’améliorer le cycle de développement des produits de l’industrie automobile.
La modélisation de la simulation fournit l’environnement nécessaire à la réalisation de tests de scénarios de fabrication et d’évaluations du cycle de production. Par exemple, Daimler, le géant de l’automobile, a eu recours à la simulation pour évaluer les effets des changements apportés au cycle de production dans ses installations. Le modèle de simulation a aidé Daimler à évaluer comment une réduction ou une augmentation des postes de travail, la taille de la zone de provision et le personnel disponible affecteront les performances de l’usine. La compréhension de l’impact de l’esthétique et des opérations de l’usine a aidé Daimler à accélérer ses délais de mise sur le marché, ainsi que la dynamique en jeu lors de l’ouverture d’une nouvelle usine.
En appliquant l’exemple de Daimler aux défis actuels de l’industrie manufacturière, les fabricants peuvent évaluer l’effet sur les cycles de production de chaînes d’approvisionnement alternatives et de l’utilisation de postes de travail réduits en raison de la pandémie. La simulation permet également de répondre à des questions hypothétiques, ce qui signifie que la distanciation sociale dans l’atelier ne doit pas se traduire par une perte de productivité.
Grâce à la modélisation de la simulation, les fabricants peuvent répondre à des questions telles que les distances à respecter par les opérateurs pendant leur travail et le débit à attendre en fonction de la distance ou du nombre limité de postes de travail. Les réponses à ces questions donnent un aperçu des stratégies d’expansion et d’optimisation nécessaires pour garantir la réalisation d’objectifs de production spécifiques.
Le jumeau numérique est le nom, la stratégie en temps réel est le jeu
Le jumeau numérique permet d’exploiter les capacités en temps réel des données capturées par les outils de données matérielles dans l’atelier et dans d’autres processus de fabrication. Un jumeau numérique est une représentation virtuelle d’événements physiques où les données sont partagées entre les environnements cyber-physiques qu’il permet.
Avec suffisamment de données provenant des outils de données déployés dans l’usine, les performances de chaque élément de la chaîne de production peuvent être étudiées en temps réel. Les responsables peuvent ainsi détecter les goulets d’étranglement potentiels à un kilomètre de distance et élaborer des stratégies pour les éviter.
Le jumeau numérique offre de multiples cas d’utilisation pour la surveillance à distance des opérations de fabrication et des flux de travail, réduisant ainsi le nombre d’opérateurs dans l’atelier. Il fournit également les données nécessaires à l’optimisation des opérations de l’atelier et à l’évaluation de l’impact des changements externes sur les systèmes existants.
En augmentant leurs dépenses en outils de capture et d’analyse des données, les fabricants sont certains de comprendre les défis à venir et de développer les stratégies nécessaires pour naviguer dans un paysage de production changeant et pour dépasser les capacités de fabrication limitées d’aujourd’hui.
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