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Description
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Imaginez un système de production où toutes les décisions de production sont optimisées sur la base d'informations en temps réel provenant d'un ensemble d'équipements et de personnes entièrement intégrés et connectés. L'ensemble du système utilise au mieux les ressources disponibles pour atteindre ses objectifs de production, et le système s'adapte automatiquement et en temps réel aux conditions changeantes. Tous les travaux sont automatiquement planifiés par le système, tous les équipements enregistrent automatiquement leurs performances et planifient également leur propre maintenance afin de minimiser l'impact sur le système. Les données relatives aux performances sont automatiquement enregistrées dans l'ensemble du système et communiquées aux parties prenantes concernées. En outre, le système prédit à l'avance et fournit des informations de gestion fiables sur les performances planifiées, y compris les indicateurs clés de performance (ICP) critiques tels que les délais de livraison et les coûts de production prévus pour toutes les commandes planifiées. Les responsables ont un accès instantané à des informations importantes, actuelles et prospectives, qui leur permettent de piloter et de développer l'entreprise. Telle est la vision de l'usine intelligente du futur (4e révolution industrielle).
L'usine intelligente est une idée qui a fait son chemin. Les technologies qui sous-tendent l'usine intelligente ont continué à évoluer et à se généraliser. Chaque composant est une technologie familière et est en place dans de nombreuses usines aujourd'hui. Cependant, le modèle détaillé de l'usine ou le jumeau numérique de l'usine qui fournit une visibilité sur les opérations planifiées, en soutenant les initiatives d'amélioration continue, a été le composant critique manquant pour permettre la mise en place de l'usine intelligente. Le jumeau numérique d'usine de Simio fournit ce composant critique.
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A propos des auteurs
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Gerrit Zaayman est titulaire d'une licence en ingénierie électronique. Il s'est ensuite spécialisé dans la simulation de processus et de flux de travail et a suivi des cours avancés sur la simulation de processus, la réingénierie des processus d'entreprise et l'intelligence artificielle. Dans le cadre de ce processus, il a contribué à l'établissement de la principale entreprise de simulation de processus, de chaîne d'approvisionnement et de flux de travail en Afrique du Sud, en fournissant au marché les systèmes de simulation Siman et, plus tard, Arena. Il a ensuite rejoint i2 Technologies, où il est devenu directeur national pour l'Afrique du Sud. Il y était responsable des ventes et de la fourniture du logiciel de planification et d'optimisation de la chaîne d'approvisionnement d'i2 aux grandes entreprises, acquérant ainsi une expérience de la planification et de l'optimisation depuis le niveau de conception stratégique jusqu'à l'ordonnancement détaillé. Gerrit a également travaillé chez Softeon, un fournisseur de systèmes de gestion et d'optimisation des entrepôts, en tant que directeur des ventes et du marketing, où il a acquis une expérience précieuse dans la planification et l'optimisation des opérations d'entreposage. Plus récemment, Gerrit a passé trois ans en tant que directeur des solutions d'ordonnancement chez Simio LLC.