Une version de cet article a été initialement publiée dans Efficient Plant.
La multitude de données collectées par la technologie peut s'avérer inestimable pour identifier de nouveaux gains d'efficacité ou surmonter les obstacles. Cependant, entre 60 % et 70 % des données au sein d'une entreprise restent inutilisées. La plupart des usines disposent des outils et des données à portée de main, mais pour en tirer pleinement parti, il faut réfléchir à la manière d'organiser le travail connecté. Les technologies destinées aux travailleurs connectés fournissent des outils qui relient les personnes, les données et les systèmes, permettant ainsi aux organisations d’améliorer leur prise de décision, de bénéficier d’une meilleure visibilité sur leurs processus et de garantir des opérations plus agiles.
D'où proviennent vos données de production ?
Les données manuelles et automatiques constituent les deux types de données qui sous-tendent le fonctionnement des installations industrielles. Autrefois, les données manuelles étaient consignées sur papier. Malheureusement, cette pratique persiste encore dans certains cas. Les outils électroniques actuels apportent une réponse à ce défi, car ils offrent un moyen numérique et mobile de saisir manuellement les données. La première étape consiste généralement à transposer au format numérique des activités non numériques, telles qu’un processus de verrouillage-étiquetage (LOTO), une ronde de sécurité ou un rapport d’incident de sécurité, à l’aide d’un appareil qui transfère les informations vers une plateforme cloud. Cette combinaison mobile/numérique améliore l’efficacité opérationnelle et la visibilité.
Par exemple, dans le cadre de processus sur support papier, si un incident de sécurité est sur le point de se produire ou si un quasi-accident est signalé, celui-ci est saisi dans une base de données ou un système d’enregistrement. À partir de là, le rapport est transmis à un responsable ou à un chargé de la conformité pour examen et évaluation. Cette personne ou cette équipe doit ensuite procéder à une analyse des causes profondes afin de comprendre comment l’événement s’est produit.
Comme les données sous-jacentes ont été générées par un collaborateur qui n’a consigné que les informations qu’il jugeait nécessaires, l’équipe de direction prend souvent des mesures correctives sur la base d’informations imparfaites. Des retards surviennent également tout au long du processus, notamment en raison de l’impossibilité de partager rapidement et facilement les informations, du délai entre la survenue du problème et sa signalisation à l’équipe, du temps nécessaire à l’équipe pour recueillir les détails et effectuer une analyse, ainsi que de la mise en œuvre des mesures correctives. Pendant ce temps, les actions ou conditions dangereuses à l’origine de l’incident persistent plus longtemps qu’elles ne le devraient.
La collecte électronique de données permet d'accéder instantanément à un enregistrement numérique détaillé de ce qui s'est exactement passé et à quel moment, ainsi qu'à toutes les informations nécessaires pour comprendre la chaîne des événements.
Immédiatement après l’incident, les preuves et informations recueillies sur place peuvent être rapidement enregistrées sur un seul appareil mobile, notamment des photos et des entretiens vidéo, le tout stocké sur une plateforme unique, entièrement vérifiable et facilement accessible. Cette capacité à enregistrer numériquement et à partager instantanément les preuves est bien plus fiable que des notes manuscrites ou, pire encore, que la mémoire d’une personne. Au fil du temps, les tendances en matière de sécurité, étayées par des données, peuvent être partagées avec les équipes régionales chargées de la sécurité, de la conformité et des opérations afin de déterminer si l’événement était isolé ou s’il s’inscrivait dans le cadre d’un problème de sécurité plus large.
Cette technologie peut également se connecter à des capteurs IoT existants afin de collecter ces données parallèlement à celles relatives à l'activité humaine. La collecte des données provenant de toutes les sources permet de dresser un tableau plus complet et plus précis du fonctionnement de l'usine, ce qui est essentiel pour atteindre les objectifs stratégiques globaux, tels que la transformation numérique.
Que pouvez-vous faire une fois que vous avez accès aux données ?
Une fois que toutes les données sont regroupées en un seul endroit, les entreprises peuvent analyser les ensembles de données sous tous les angles afin d'identifier les variables qui conduisent à des résultats différents. Elles peuvent également classer ces données, ce qui leur permet, au final, d'améliorer la planification et la prise de décision au niveau de l'usine.
Lorsque les données sont déjà sous forme numérique et immédiatement accessibles, elles sont également beaucoup plus faciles à exploiter, surtout si elles sont reliées à des tableaux de bord. Ces derniers permettent en outre de mettre en évidence des tendances qui, sans cela, passeraient inaperçues à l'œil nu.
Il existe trois domaines clés dans lesquels les données numérisées, les systèmes connectés et les collaborateurs peuvent jouer un rôle déterminant dans la réussite ou l'échec :
Pivots de processus : Pour relier efficacement les flux de travail et les données machine, il faut utiliser des éléments ou des ensembles de données ainsi qu’une logique prédéfinie afin de déclencher un changement au sein du système. Par exemple, la réorientation d’une ligne de production vers un nouveau produit nécessite un changement de configuration. Pour ce faire, une équipe peut avoir besoin d’un spécialiste du contrôle qualité afin de réaliser une inspection et de s’assurer que la machine et la ligne sont exemptes de toute contamination potentielle. Un système de collaboration connecté permet à un technicien de contacter l'ingénieur qualité compétent, de l'informer de la tâche à accomplir, de saisir les données une fois l'action terminée et d'en informer le personnel concerné. Cela permet de gagner en agilité et en rapidité lors des changements de produit ou des ajustements.
Maintenance des processus : la connectivité entre les personnes et les systèmes permet également d’alerter de manière proactive les équipes en cas de problèmes ou pour leur communiquer des informations importantes. Par exemple, lors du déploiement de dispositifs IIoT, un système peut se connecter à des capteurs, et les responsables d’usine peuvent définir la logique régissant l’interaction entre les deux systèmes. Si un événement inhabituel se produit sur une machine, les données des capteurs en informent le système. En fonction de sa configuration, celui-ci détectera la présence d’une défaillance et enverra une alerte à un progiciel de gestion de la maintenance (GMAO). À partir de là, le CMMS déclenche un ordre de travail. Cet ordre de travail est ensuite transmis à la personne compétente pour exécution. Au fur et à mesure que cette personne résout le problème, le CMMS reçoit ces informations et clôt automatiquement l’ordre de travail. Cette capacité à s’adapter rapidement à des conditions nouvelles ou imprévues aide les usines à être plus résilientes et élimine un certain nombre d’activités sans valeur ajoutée en garantissant un partage fluide des données entre les personnes et les systèmes.
Décisions relatives aux processus : si un élément d'un processus doit être modifié – par exemple, en cas de production excessive de produits non conformes ou de gaspillage d'énergie trop important –, l'analyse des processus est essentielle pour aider les équipes à trouver des solutions permettant de réduire le risque que l'un ou l'autre de ces problèmes se produise.
Pour améliorer un processus, quel qu'il soit, il faut disposer de données permettant de définir la norme et de comprendre l'impact du processus actuel.
Les équipes peuvent utiliser ces données pour déterminer s'il existe une différence au niveau des personnes (opérateurs, employés saisonniers ou sous-traitants), des processus ou des produits, susceptible d'entraîner des écarts par rapport à la norme. Cela peut aider les équipes à identifier les modifications à apporter aux processus pour obtenir le résultat souhaité. S'agit-il d'un collaborateur moins expérimenté qui a besoin d'une formation supplémentaire pour mener à bien un certain processus plus efficacement ? Est-ce l'utilisation d'une nouvelle matière première qui affecte le produit final ? Est-ce l'absence d'une étape dans le processus qui provoque une perturbation ? La collecte de données offre un moyen rapide de tester et d'observer l'impact. Elle garantit une analyse rapide, une réaction encore plus rapide et de meilleurs résultats.
En fin de compte, il n’existe jamais de « solution miracle ». Si les technologies numériques actuelles sont essentielles pour mieux comprendre l’usine et relier des points de données disparates, l’usine moderne doit également disposer de technologies telles que l’IIoT, les jumeaux numériques, l’IA (intelligence artificielle) et l’apprentissage automatique afin de collecter un maximum de données et d’en tirer le meilleur parti.
Les technologies numériques actuelles combinent les données issues de tous ces systèmes et permettent ainsi d'avoir une vision plus claire des mesures à prendre pour atteindre les objectifs fixés.
