Le secteur manufacturier est confronté à de nombreuses défaillances chaque jour, défaillances et incidents qui, accumulés au cours de l'année, finissent par avoir un impact significatif sur les résultats opérationnels. Selon le rapport «Suivi de la Productivité)» de la Fondation BBVA, la productivité industrielle en Espagne est stagnante ou croît très lentement. Les causes principales : inefficacités opérationnelles et interruptions en usine, qui entraînent des pertes persistantes de 5 % à 10 % de la capacité annuelle.
Principaux défis dans les lignes de production
Retards dans l'approvisionnement, provoquant des pénuries de ressources essentielles ou des arrêts de ligne.
Manque de visibilité et de contrôle en temps réel de la chaîne de production : machines, qualité, production...
Arrêts imprévus dus à des pannes de machines ou de systèmes automatisés, affectant le temps de production.
Production de lots défectueux en raison de failles dans le système de contrôle qualité ou de variabilité non gérée.
Goulots d'étranglement dans des phases critiques, ralentissant tout le flux de production et augmentant les temps de cycle.
Planification déficiente, se traduisant par un excès ou un manque de production, un inventaire mal dimensionné ou des temps morts.
Maintenance réactive qui augmente la fréquence des pannes et prolonge le MTTR (temps moyen de réparation).
Ces symptômes sont des signaux indiquant que le système de fabrication nécessite une optimisation. Les détecter à temps est la première étape pour transformer une usine traditionnelle en une usine intelligente.
Comment détecter les inefficacités : diagnostic initial étape par étape
Pour optimiser efficacement les processus de fabrication, le point de départ est un diagnostic structuré. Ce processus se divise en trois étapes :
Collecte et analyse des données en temps réel et historiques
Commencez à recueillir toutes les données disponibles : historiques des enregistrements de production, pannes les plus fréquentes, maintenances effectuées, temps d'arrêt, production planifiée vs réelle, etc. Plus vous avez de données, plus il sera facile de détecter des schémas et des tendances.
Définition et suivi des indicateurs clés
Après l'analyse, identifiez les indicateurs qui ont le plus d'impact sur votre opération ou ceux qui concentrent les principales insuffisances. Certains indicateurs essentiels sont le MTBF (temps moyen entre pannes), le MTTR (temps moyen de réparation), le taux d'arrêts imprévus ou l'efficacité globale des équipements (OEE).
Ces indicateurs permettent de quantifier la performance et d'évaluer la gravité des problèmes pour prioriser les actions.
Identification des causes profondes et priorisation
Impliquez les équipes de maintenance, qualité et production pour répondre à des questions telles que : Pourquoi ce défaut se produit-il ? Quelle phase de la ligne ralentit ? Quelle ressource est saturée ?
Avec les causes claires, priorisez les actions selon leur impact sur les coûts, les délais et la qualité, et définissez un plan d'action. Évaluez toujours le retour prévu de chaque mesure : quel niveau d'effort cela nécessite-t-il et quel bénéfice quantifiable va-t-il apporter.
Méthodologies et stratégies pour optimiser la fabrication
Pour relever les défis actuels du secteur manufacturier, il est essentiel d'adopter des méthodologies et des stratégies éprouvées qui permettent d'améliorer l'efficacité, de réduire les déchets et de minimiser les arrêts imprévus.
Lean Manufacturing : est une méthodologie de gestion qui cherche à maximiser la valeur pour le client en éliminant systématiquement les gaspillages et les activités qui n'apportent pas de valeur dans le processus productif. Son principal objectif est d'optimiser les ressources, de réduire les temps et les coûts, et de favoriser l'amélioration continue dans toute l'organisation.
Dans une ligne de production, appliquer Lean Manufacturing peut se traduire par :
Réduire significativement les temps de changement grâce à la technique SMED.
Optimiser le flux de travail avec le value stream mapping (VSM).
Maintenir des niveaux minimums d'inventaire sans perdre en réactivité, améliorant ainsi l'efficacité et la flexibilité opérationnelle.
Six Sigma : est une méthodologie d'amélioration des processus qui se concentre sur la réduction de la variabilité et des défauts du processus en utilisant des outils statistiques et une approche structurée (par exemple, DMAIC : Définir, Mesurer, Analyser, Améliorer, Contrôler).
En fabrication, elle permet de réduire le taux de défauts, d'améliorer la qualité finale du produit, de diminuer les retouches et donc les coûts associés aux défauts ou retours.
Maintenance prédictive basée sur l'IoT : cette stratégie se concentre sur l'anticipation des pannes d'équipements et de machines grâce à la surveillance en temps réel d'actifs tels que des moteurs, pompes, compresseurs ou convoyeurs. Les capteurs IoT recueillent des données telles que la vibration, la température ou la pression, qui sont analysées pour détecter des schémas et des signes de détérioration. De cette manière, les usines peuvent planifier des interventions et réduire les temps d'arrêt.
Analyse de données et Big Data : Grâce à la collecte massive de données en temps réel à partir de capteurs, systèmes ERP et plateformes IoT, de grands volumes d'informations sont traités pour identifier des schémas, tendances et anomalies. Avec des modèles prédictifs et le machine learning, les usines peuvent ajuster la production en temps réel et accroître la rentabilité opérationnelle.
Mise en œuvre d'outils adaptés
Optimiser la fabrication ne dépend pas seulement des méthodologies ou des bonnes pratiques. De nos jours, la technologie est le facteur décisif qui différencie une usine réactive d'une Usine Intelligente.
La plupart des tâches liées à l'amélioration des processus, telles que la collecte de données, l'analyse des performances ou la prévision des maintenances, nécessitent du temps, de l'expérience et des connaissances en analyse et interprétation de données, etc. Les outils numériques modernes permettent d'automatiser et de simplifier une grande partie de ce travail, offrant une visibilité totale, une traçabilité des processus et une capacité de réponse immédiate en cas de déviation.
Gémeaux Numériques pour la fabrication
L'utilisation de gémeaux numériques dans la fabrication a connu une croissance exponentielle. Selon Forbes, les entreprises manufacturières qui les mettent en œuvre dans leurs usines obtiennent, en moyenne, une efficacité opérationnelle accrue de 15 %, et une réduction significative des émissions et des coûts énergétiques.
Les gémeaux numériques industriels recueillent et unifient des données de multiples sources, plateformes, capteurs et systèmes pour représenter virtuellement le comportement réel d'une usine ou d'un actif.
Notre logiciel de gémeaux numériques TOKII va au-delà de la simple surveillance 3D. C'est une plateforme intégrée d'optimisation industrielle qui combine surveillance en temps réel, analyse visuelle et prédictions avec IA, fournissant une vision complète de l'état et des performances de chaque actif.
De nombreuses entreprises en Espagne sont en train d'optimiser leurs processus de fabrication avec des gémeaux numériques. Parmi elles, se trouvent des entreprises leaders telles que Vicinay Marine, Sidenor ou Teicon, qui ont fait confiance à TOKII pour optimiser leurs processus.
Vicinay Marine a réussi à unifier et à gérer des données historiques de fabrication dispersées dans de multiples sources, obtenant une surveillance centralisée en temps réel et une amélioration notable de l'efficacité des coûts et des délais. Vous pouvez le lire en entier dans Cas de Succès Vicinay.
DIMECO a pu simuler les boucles de matériau et les vitesses de production dans ses lignes de fabrication de pièces métalliques, permettant d'ajuster la configuration optimale grâce au machine learning et à l'intelligence artificielle. Vous pouvez le lire en entier dans Cas de Succès DIMECO.
Si vous souhaitez découvrir comment TOKII peut vous aider à transformer vos processus vers une fabrication intelligente, demandez une démo personnalisée et essayez un pilote interne adapté à vos objectifs.
