Sylvain Le Roux
Ces dernières années, la demande des consommateurs a beaucoup évolué, et pour laquelle les constructeurs bouclent leur ceinture. L’analyse de la fabrication est devenue impérative pour l’industrie manufacturière afin de maintenir la qualité de sa production, d’augmenter les performances avec des rendements élevés, de réduire les coûts et d’optimiser les chaînes d’approvisionnement.
L’analyse de la fabrication implique de collecter et d’analyser des données provenant de différents systèmes, machines et appareils IoT, et de les explorer en temps réel pour faire ressortir des informations essentielles au bon fonctionnement d’une unité de fabrication.
Traditionnellement, les fabricants ne pouvaient pas capturer et utiliser toutes les données générées par les lignes de production de bout en bout. Cela implique le mouvement de la chaîne d’approvisionnement, la production et la livraison. Ils ont dû jongler entre des systèmes et des mécanismes complexes pour rassembler ces données. L’utilisation des données générées par les lignes de production de bout en bout était un processus long et chronophage.
Comprendre l’analyse de la fabrication
L’analyse de la fabrication a inversé la tendance et rendu l’ensemble du processus fluide et rapide. L’échange de données et l’automatisation conduisent à la progression rapide des unités de fabrication. Analyse prédictive de la fabricationl’analyse du Big Data, l’IdO industriel, la virtualisation du réseau et l’apprentissage automatique sont tous utilisés dans l’analyse de la fabrication pour créer des solutions de production meilleures et évolutives.
L’analyse de la fabrication est spécifiquement conçue pour collecter et analyser des données provenant de différentes sources grâce à des capteurs présents dans les machines afin de découvrir des opportunités d’amélioration. Le processus s’étend des machines aux humains, d’une commande entrante jusqu’à sa livraison ; les données sont collectées et reformatées dans une mise en page facile à comprendre pour mettre en évidence les problèmes qui existent tout au long du processus.
En termes simples, il collecte et manipule des données en quantités plus importantes pour afficher des informations susceptibles d’améliorer les performances. Les utilisateurs professionnels peuvent également obtenir des rapports commerciaux automatiques pour répondre en temps réel.
Pourquoi avons-nous besoin de Manufacturing Analytics ?
Nous savons tous que dans une unité de fabrication, pour maintenir la qualité de la production, augmenter les performances avec des rendements élevés, réduire les coûts et optimiser les chaînes d’approvisionnement, nous devons utiliser toutes les données générées par les lignes de production de bout en bout. C’est précisément pourquoi la fabrication analytique est nécessaire.
L’analyse de données implique l’utilisation de méthodes avancées telles que la classification, la régression, etc. Les données contenues dans le processus de collecte agissent comme une source qui aide à déterminer notre objectif, ce qui permet de comprendre clairement la relation de cause à effet entre les informations obtenues et les progrès réalisés.
Grâce à l’analyse de la fabrication, vous pouvez économiser de l’énergie tout en atteignant les objectifs et améliorer le processus d’exploitation pour atteindre facilement ces objectifs. Cela peut même vous aider à identifier les problèmes, comme prévoir un défaut de la machine qui se produirait la semaine prochaine. Ainsi, économiser du temps et de l’argent pour maintenir l’efficacité et l’efficience de l’entreprise.
Avantages de l’analyse de la fabrication
La liste des avantages de l’analytique est sans fin dans le secteur commercial concurrentiel. Cependant, quelques-uns sont les suivants :
Comprendre l’approvisionnement de la chaîne de fabrication
L’achat de matières premières fait partie du fonctionnement quotidien de toute entreprise manufacturière. L’optimisation de l’approvisionnement peut optimiser les résultats commerciaux. L’analyse des données vous aidera à prendre de meilleures décisions en montrant comment chaque facteur affecte le résultat.
L’analyse des données de fabrication peut vous faire prendre conscience de l’efficacité et de l’efficience de chaque unité d’un cycle de vie de fabrication, des camions de vos fournisseurs jusqu’à la fin de la ligne. L’analyse identifie les composants de la machine qui fonctionnent mal en permanence ou qui ne fonctionnent pas comme prévu dans une unité de fabrication.
Système autonome
Les systèmes de fabrication fonctionnent sans arrêt ni interruption, ce qui peut entraîner des pannes et d’autres problèmes. Le problème est que la plupart des entreprises agissent après l’incident.
Les entreprises qui utilisent l’analyse de la fabrication peuvent examiner régulièrement leurs propres besoins de réparation. Cela permet aux systèmes de réparer à temps et offre des avertissements précoces sur les problèmes plus complexes à résoudre. De plus, l’analyse des données peut révéler les composants qui échouent le plus fréquemment, vous permettant de transformer les problèmes en solutions.
Créer de meilleures prévisions de la demande pour les produits
Les produits des fabricants ne sont pas simplement conçus pour le présent ; ils sont également fabriqués avec l’idée de répondre à la demande future à l’esprit. La demande est essentielle pour une chaîne de production car elle peut faire la différence entre une vente réussie et un stock de produits invendus. Les prévisions pour la plupart des entreprises sont basées sur les valeurs historiques des années précédentes plutôt que sur des données prospectives plus utiles.
D’autre part, les entreprises peuvent intégrer les données actuelles à l’analyse prédictive pour fournir une estimation plus précise de la demande des clients. Ces informations prédites sont basées non seulement sur les ventes antérieures, mais également sur les processus et l’efficacité du fonctionnement des chaînes d’exploitation, ce qui se traduit par une meilleure gestion des risques et une réduction des déchets de production.
Meilleure gestion des entrepôts
Après avoir développé le produit, ils se préparent à être expédiés et stockés dans des entrepôts. Gérer des entrepôts ne se limite pas à trouver de la place pour les choses à fabriquer et à stocker.
Grâce à l’analyse de la fabrication, il est possible d’établir des structures organisationnelles efficaces, d’améliorer le flux de commandes et de réduire les coûts de production. Il est facile de comprendre comment améliorer l’inventaire et gérer les entrepôts à l’aide d’analyses avancées.
Satisfaction client accrue
Dans toute entreprise, nous devons comprendre ce que veut le client. Pour répondre aux besoins des consommateurs, l’analyse joue un rôle majeur en collectant les données par le biais de commentaires, ce qui peut aider à rationaliser le processus et à répondre aux exigences des clients.
Une fois les données collectées, le fabricant peut les analyser pour déterminer les similitudes et les différences entre les consommateurs et les segmenter pour fournir des services plus personnalisés. Cela peut contribuer à accroître la satisfaction des clients et à maintenir la fidélité à la marque.
Cas d’utilisation de l’analyse de la fabrication
Maintenance prédictive
Analytics utilise des données agrégées provenant de détecteurs en temps réel sur l’équipement, les composants ou les machines pour prédire quand ils doivent être remplacés ou si les machines fonctionnent en dehors des limites normales. Ceci est utile pour déterminer la probabilité d’une panne de machine ou d’un défaut d’équipement.
Dans un tel cas, les analyses peuvent également nous aider à comprendre la capacité d’une usine et le nombre d’unités de marchandises pouvant être produites à chaque cycle, ce qui est utile pour sa planification de capacité. Grâce à l’analyse, un choix peut être fait pour le nombre optimal d’unités à produire sur une période donnée, en tenant compte de la capacité, des prévisions de ventes et des calendriers parallèles.
Les outils d’analyse prédictive peuvent envoyer des demandes de maintenance automatiques et recevoir des lectures automatisées. En conséquence, le processus devient court et réduit les coûts de maintenance.
Prévision de la demande
En combinant les données de l’historique du marché par rapport à quelques algorithmes variables à fort impact, vous pouvez expliquer de nombreuses variabilités qui peuvent aider à planifier des dépenses en capital importantes ou de brèves pannes. Un exemple en est la saisonnalité des produits de consommation, comme la crème glacée en été ou les vêtements pour temps froid en hiver. Ainsi, l’utilisation de données sur l’historique du marché combinées aux données de quelques variables à fort impact peut expliquer de nombreuses variabilités et peut aider à planifier des dépenses en capital importantes ou des arrêts temporaires.
La prévision de la demande n’est pas un concept nouveau pour les usines du monde entier, mais l’analyse prédictive ajoute des algorithmes statistiques robustes à l’ensemble. L’analyse prédictive peut prendre en compte des éléments complexes tels que les habitudes d’achat des clients, la disponibilité des matières premières, les ramifications de la guerre commerciale, les circonstances d’expédition liées aux conditions météorologiques, les préoccupations des fournisseurs et les interruptions imprévues.
Utilisation efficace
Si les machines sont utilisées de manière optimale, les données générées sous forme d’informations peuvent nous aider à comprendre quelles mesures pratiques peuvent être prises pour améliorer les performances de l’unité commerciale.
L’analyse des données vous aide à comprendre le coût et l’efficacité à chaque étape du cycle de production jusqu’au moment où le produit atteint le camion du fournisseur.
Gestion des risques de la chaîne d’approvisionnement
Nous savons que la chaîne d’approvisionnement peut être imprévisible et que le risque est toujours impliqué dans un processus de fabrication. Dans les situations mentionnées ci-dessus, l’analyse des mégadonnées aide les entreprises manufacturières à prévoir les retards potentiels et à calculer et déterminer avec précision tout problème à l’avance.
Conclusion
Comme les temps changent, les entreprises doivent également changer. La mise en œuvre de l’analyse dans le secteur manufacturier a changé la forme de l’industrie commerciale et l’a sauvée des risques potentiels en plus d’améliorer les lignes de production. La voie de l’industrie 4.0 a déjà été tracée. La question n’est pas de savoir si les entreprises adopteront ou non l’analytique. La question est de savoir quand ils adopteront l’intelligence d’affaires. Parce que le chemin vers l’industrie 4.0 ultime passe par l’analyse et sans elle, les données collectées par l’intelligence Appareils IdO est à peu près inutile. Plus l’adoption est rapide, plus les entreprises prennent rapidement de l’avance sur la concurrence.
Bien que le secteur manufacturier ait l’un des taux d’adoption de la BI les plus élevés, le chemin est long. Les plus grands noms de l’industrie sont définitivement dans le train de l’IoT et de l’analytique, mais les petites et moyennes entreprises doivent encore amplifier leur jeu. Avec des technologies telles que le cloud et l’analytique en tant que service, les entreprises n’ont pas besoin d’investir massivement dans l’analytique au départ.
Ils peuvent simplement tester les eaux et voir les idées puissantes et les avantages qu’il peut récolter et ensuite adopter à plus grande échelle. Grâce à la puissance de l’analyse en libre-service, les utilisateurs professionnels seront en mesure non seulement de comprendre leurs données, mais également de prendre des décisions urgentes en temps voulu. L’avenir est assurément axé sur les données et le succès favorisera ceux qui y sont préparés.
