Industrie 4.0 et « Data Analytics »

Octobre 2019 Marché et Tendances

La technologie est un facteur déterminant dans la capacité d’un fabricant à faire face à la concurrence. Les grandes entreprises ont l'argent et les ressources nécessaires pour mettre en place des nouvelles technologies au fur et à mesure qu'elles émergent, ce qui exerce une pression de plus en plus forte sur leurs petits concurrents qui ne peuvent assumer les coûts ou les risques des innovations non avérées. Mais les petites entreprises sont plus déterminées et plus souples dans la mise en œuvre de nouvelles idées une fois qu'elles ont prouvées leur efficacité et que le coût de leur mise en œuvre est plus accessible. Il incombe aux petites et moyennes entreprises (PME) de surveiller de près les meilleures technologies que les grands donneurs d’ordre ont mis en œuvre afin de rester dans la course.

L’article précédent de cette série a donné un aperçu des avantages à tirer des solutions MES et l’apport des capteurs IIoT. Cette fois-ci, nous nous pencherons sur la valeur ajoutée que l'on peut tirer des masses de données collectées par l'IIoT, les MES et autres dispositifs externes. En résumé, nous allons parler d’analyse des données aussi appelée « Data Analytics ».

Les grands principes de l’analyse avancée des données

Chaque système ERP met à disposition un nombre de rapports et de tableaux de bord préformatés qui récupèrent et mettent à disposition des indicateurs comme le suivi des stocks, de la production, ou les ventes par produit ou région. La plupart des systèmes incluent également un requêteur avancé qui permet d’avoir des rapports personnalisés et pertinents par utilisateur ou responsable de service. Cependant, l'analyse des données que nous allons aborder va bien au-delà d’un simple requêteur et d’une visualisation de données.

Ces solutions d’analyse de données peuvent être à disponibles directement dans votre logiciel ERP ou proposées par un prestataire externe. Dans un cas comme dans l'autre, la solution utilisée intègre des données provenant du logiciel ERP avec des données provenant d'autres sources, y compris d'autres applications métiers (MES, CRM, CAO/FAO, PLM, etc.) ou applications spécifiques du système d’information de l’entreprise. Les analyses peuvent également être reliées à des bases de données externes à votre organisation (par exemple, des bases démographiques et économiques, des données provenant des médias sociaux, de l’administration publique, et bien plus encore).

L’IoT, le commerce électronique et les médias sociaux génèrent chaque jour plus de données qu'il en existait il y a quelques années encore. Fouiller dans cette masse d'informations et extraire ce qui est vraiment utile n'est pas une tâche aisée. Les logiciels d'analyse aident à relever ce défi en appliquant les méthodes des mathématiques avancées, du Machine Learning et de la visualisation de donnée pour détecter des scénarios et des tendances. Tout cela doit permettre de mieux appréhender ses marchés et clients, et améliorer la performance de ses produits et de ses usines.

Les grands fabricants d’équipement en avant garde sur ces nouvelles méthodes

Les fabricants de machines et d’équipements industriels sont particulièrement intéressés par les données qui proviennent de leurs ateliers et de leur bureau d’études afin d'améliorer constamment la conception de leurs produits, et d’optimiser leurs processus de fabrication. Une analyse poussée des données générées par les ateliers peut faire apparaître par exemple une intelligence non utilisée des performances machines, ou encore soutenir la maintenance prédictive de ces équipements.

Un fabricant d'équipement qui a étudié en détail les données recueillies sur une certaine période de temps dans son atelier, a pu déterminer que la cause principale des problèmes de qualité (reprise du produit nécessaire) sur un certain type de pièces ne pouvait être imputée à une machine ou à un opérateur en particulier. Une analyse plus poussée a permis d'identifier la source du problème à un outil légèrement endommagé, toujours conforme aux spécifications, mais ne positionnant pas la pièce aussi précisément qu'il le fallait. L’outil a été réparé et le problème a disparu. Sans la vision très détaillée des données récupérées dans l’atelier., il n'aurait pas été en mesure d’identifier l’origine du problème.

Ces analyses peuvent fournir des informations précieuses sur les opérations dans l'usine, les performances des machines installées (en particulier si des capteurs sont disponibles), la qualité et la performance. Combinées avec des statistiques industrielles et autres registres ou carnets d’entretien, les données récupérées dans l’atelier prennent une autre dimension, et permettent une amélioration conséquente de la planification et un meilleur ordonnancement de la production.

Découvrez comment ces analyses peuvent être également utilisées dans les PME ?

L’analytique, la visualisation des données et l'analyse prédictive utilisent des fonctions mathématiques et statistiques très avancées qui étaient traditionnellement du ressort des scientifiques et des mathématiciens. Cependant, ces fonctions deviennent de plus en plus conviviales et orientées utilisateur. Les logiciels mis à disposition par les éditeurs ERP et ou autres fournisseurs peuvent généralement être utilisés par un agent de planification ou un opérateur (avec un peu de formation) ; et les avantages à en tirer sont exponentiels dès lors que les employés techniquement compétents sont formés de manière plus intensive.

Comment l’ERP peut-il prendre en charge le passage au « Data Analytics » ?

L'ERP est le cœur du système d’information pour une grand partie des données d'opérations internes ainsi que pour les ventes, la logistique, le suivi des stocks, etc. En tant que tel, l'ERP est un acteur essentiel dans la mise à disposition de données d'entrée pour les outils d'analyse. De plus, comme nous l'avons déjà mentionné, de nombreux éditeur d'ERP proposent maintenant des fonctions d'analyse avancées dans leur solution, soit comme module complémentaire ou en partenariat avec des fournisseurs de solutions d'analyse interfacées avec les données de l’ERP.

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