Il n’y a de certain que l’incertain. Ce proverbe ancien évoque les événements survenus en 2020 et leurs effets qui se font encore sentir aujourd’hui. Dans l’industrie manufacturière, une pandémie, des changements radicaux dans des politiques commerciales vieilles de plusieurs décennies et une demande accrue de responsabilité de la part des clients ont créé des incertitudes.
L’influence perturbatrice de ces incertitudes a entraîné une rupture de la chaîne d’approvisionnement, de nouvelles tendances de production et d’énormes retards dans la production des biens demandés par le public. Quelles tendances, me direz-vous ?
Les tendances actuelles, inspirées par la pandémie, comprennent la nécessité de s’adapter au travail à distance, de repenser l’aménagement des installations pour répondre aux nouvelles normes de sécurité et de créer des plans fondés sur les risques pour faire face aux perturbations. L’augmentation de la demande perturbe également l’usine moyenne et ses processus de production. L’augmentation de la demande entraîne la nécessité d’accroître la capacité de production, de rechercher davantage de ressources et d’optimiser l’affectation des ressources pour satisfaire la demande.
Contrairement à la pandémie duXIXe siècle qui a paralysé l’industrie manufacturière, les fabricants d’aujourd’hui disposent d’un outil qui n’existait pas à l’époque : les solutions de transformation numérique.
Transformation numérique de l’industrie manufacturière
La transformation numérique de l’industrie manufacturière se concentre sur l’utilisation des technologies de numérisation pour résoudre des problèmes simples et complexes. Le processus de numérisation permet le développement d’une usine interconnectée où les données sont saisies et partagées entre les machines et les plateformes informatiques. Les données capturées sont ensuite analysées pour prendre des décisions basées sur les données afin de contourner les perturbations ou même de tirer profit d’un marché perturbé.
La transformation numérique de l’industrie manufacturière va de pair avec l’industrie 4.0. L’industrie 4.0 se définit par la nécessité d’appliquer l’automatisation industrielle et l’analyse des données pour optimiser les processus industriels. L’application des technologies de transformation numérique pour capturer les données, même dans les parties les plus profondes de l’atelier de fabrication, jette les bases de la mise en œuvre des modèles commerciaux de l’industrie 4.0.
Grâce aux données saisies et aux outils d’analyse des données, les fabricants peuvent se projeter dans l’avenir avec précision pour planifier les perturbations. Cela conduit à des questions telles que : et si, au lieu de se concentrer sur le risque, un fabricant pouvait l’anticiper afin de s’attaquer de front aux perturbations qu’il provoque ? Et s’il existait une solution permettant de gérer les perturbations en temps réel et de les intégrer au processus de fabrication au lieu d’en faire un chaos susceptible de mettre en péril l’activité de l’entreprise ?
La réponse à ces deux questions est oui et la solution est la planification basée sur le risque et la modélisation de simulation.
Naviguer dans les perturbations grâce à la planification basée sur le risque et à la modélisation de simulation
La modélisation et la planification de la simulation ne sont pas des concepts nouveaux pour l’industrie manufacturière. En fait, la simulation est appliquée depuis plus de cinq décennies pour répondre aux questions de simulation des fabricants, mais la transformation numérique de l’atelier ajoute une nouvelle dimension.
Les premiers modèles de simulation reposaient sur des données historiques qui pouvaient être inexactes et les données non structurées n’étaient généralement pas prises en compte. Avec les technologies de transformation numérique qui capturent avec précision les données structurées et non structurées, une nouvelle dimension a été ajoutée à l’application de la modélisation de simulation en tant qu’outil analytique.
Tout d’abord, la capacité à saisir des données sur tous les aspects d’un cycle de production permet de créer des modèles de simulation précis. La précision d’un modèle de simulation est directement proportionnelle à la précision des résultats d’évaluation qu’il produit. Deuxièmement, la capacité à capturer des données en temps réel et à appliquer l’analyse prédictive pour évaluer les données capturées est la base de l’élaboration de calendriers et de plans fondés sur le risque pour faire face aux perturbations actuelles et futures.
Par exemple, les perturbations des points d’étranglement maritimes peuvent affecter la chaîne d’approvisionnement mondiale ou, plus précisément, l’approvisionnement d’un continent, comme l’a montré la débâcle de l’Ever Given. La modélisation de simulation est un outil puissant pour analyser les effets d’un blocage des principales voies de navigation et des délais de livraison. Un fabricant peut utiliser les résultats de ces évaluations pour élaborer des plans précis d’affectation des ressources afin de répondre à la demande en attente ou d’étirer les stocks disponibles tout au long de la période de retard estimée.
Et le paragraphe ci-dessus n’est pas une simple conjecture. Une étude de cas utilisant la modélisation de simulation pour évaluer l’effet des perturbations sur les quatre principaux points d’étranglement maritimes, le canal de Panama, le détroit de Gibraltar, le canal de Suez et le détroit de Malacca, a été élaborée en 2019. Les résultats ont montré que les perturbations de l’un de ces points d’étranglement pouvaient entraîner un retard d’un mois et une augmentation des coûts d’expédition sur les voies d’approvisionnement maritimes. L’étude, présentée lors de la simulation d’hiver 2019, a depuis été validée par des événements réels au canal de Suez deux ans plus tard.
En se rapprochant de l’usine, la planification basée sur le risque fournit aux propriétaires d’usines les outils nécessaires pour faire face aux perturbations au sein d’une installation. Grâce à ce logiciel, les fabricants peuvent analyser l’effet d’une augmentation de la demande ou d’une machine défectueuse sur les programmes de production traditionnels. Le logiciel ne s’arrête pas à l’analyse puisqu’il fournit également un programme optimisé pour gérer les perturbations en temps réel. Ainsi, lorsqu’une panne imprévue se produit, le programme de production est mis à jour de manière dynamique afin de poursuivre la production, ce qui permet d’atténuer les risques associés aux temps d’arrêt.
Conclusion
Les outils de planification et de simulation fondés sur le risque sont de puissantes solutions de transformation numérique qui donnent aux fabricants la capacité de prévoir, de comprendre et de naviguer à travers les forces perturbatrices. Leur proposition de valeur ajoutée comprend également la capacité d’anticiper les opportunités, de créer et de protéger la valeur, ainsi que de survivre dans un espace de fabrication de plus en plus concurrentiel.