L'optimisation opérationnelle n'est pas une option, c'est une nécessité constante pour toute entreprise industrielle souhaitant être plus compétitive et rentable. Selon un rapport de Deloitte, 35 % des coûts opératoires dans l'industrie proviennent d'inefficacités dans les processus. Des facteurs tels que l'augmentation des coûts énergétiques, la pression pour respecter les délais de livraison et la nécessité de maximiser la productivité ont poussé les organisations à repenser comment améliorer leurs processus de production.
L'implémentation de technologies telles que l'IA pour la maintenance prédictive ou les jumeaux numériques pour simuler et optimiser les infrastructures permet aux entreprises d'identifier des domaines à améliorer et de prendre des décisions plus rapides et précises. Face à ces défis, optimiser les processus de production est la clé pour transformer l'efficacité opérationnelle en résultats tangibles.
Qu'est-ce que l'optimisation des processus de production ?
Les processus de production industriels sont l'ensemble des opérations et tâches structurées qui permettent de transformer les matières premières en produits finis. L'optimisation de ces processus consiste à identifier et éliminer les inefficacités pour maximiser la productivité, réduire les coûts opératoires et améliorer l'efficacité opérationnelle dans l'industrie. Il existe différents types d'optimisation selon l'approche : de l'optimisation du flux de production, axée sur l'élimination des goulots d'étranglement, à l'efficacité énergétique dans les processus de production ou l'implémentation de jumeaux numériques dans l'industrie. Ces processus se déroulent généralement en étapes clés, comme le diagnostic initial, l'implémentation de solutions et l'amélioration continue. Cependant, avant d'optimiser, il est fondamental d'identifier les inefficacités productives qui limitent les performances des entreprises. Voici comment les détecter et les résoudre de manière pratique.
Comment identifier les inefficacités productives ?
Détecter et résoudre les inefficacités productives est la première étape vers l'optimisation des processus industriels. Si vous cherchez à améliorer l'efficacité opérationnelle de votre entreprise, vous devez suivre un processus structuré pour identifier les points faibles.
Étape 1 : Effectuer un diagnostic des processus actuels.
La première étape consiste à réaliser une analyse exhaustive des processus actuels. Il est essentiel d'identifier comment les tâches sont exécutées, quelles ressources sont utilisées et quels résultats sont obtenus.
Réalisez une cartographie des processus pour visualiser chaque étape de la production.
Recueillez des données clés sur les temps de production, les ressources consommées et les éventuels retards.
Extraites des métriques clés comme l’OEE (Overall Equipment Effectiveness), ou “Efficacité générale des équipements”, selon ses sigles en anglais.
Pour cela, TOKII dispose de la capacité de diagnostiquer et résoudre les inefficacités en combinant la surveillance en temps réel, l'analyse des données historiques et la création de vos propres métriques personnalisées. De plus, cela facilite la comparaison entre la situation actuelle et les objectifs souhaités, permettant de prendre des décisions informées pour améliorer le rendement et optimiser l'efficacité opérationnelle.
Étape 2 : Identifier les opportunités d'amélioration.
Une fois les processus diagnostiqués, il est essentiel d'identifier les goulots d'étranglement : des étapes qui ralentissent la production ou génèrent des gaspillages. Ceux-ci peuvent inclure :
Des équipements fonctionnant en dessous de leur capacité de production.
Des temps d'attente excessifs entre les processus.
Une mauvaise synchronisation entre les machines ou les équipements.
À cette étape, TOKII utilise des techniques de visual analytics pour détecter les motifs, identifier les goulots d'étranglement et les inefficacités, et proposer des opportunités d'amélioration. Pour cela, nous nous appuyons sur des outils que nous avons développés en utilisant l'intelligence artificielle, le machine learning et le big data pour structurer et analyser une énorme quantité d'informations de manière rapide et précise.
Étape 3 : Mise en œuvre technologique
Maintenant que vous savez où se trouve les faiblesses de votre chaîne de production, il est nécessaire d'utiliser les bons outils pour corriger et optimiser ces processus. Si nous prenons l'un des problèmes du point précédent, nous pouvons en extraire l'exemple suivant :
Le premier d'entre eux est très commun dans l'industrie : des équipements qui n'atteignent pas leur performance maximale en raison de pannes inattendues, manque de maintenance efficace ou sous-utilisation. Pour résoudre cela, nous pourrions incorporer des solutions basées sur l'IA et le ML dans le but de mettre en place une maintenance prédictive des actifs.
Par exemple, TOKII réalise des simulations en temps réel utilisant des jumeaux numériques qui s'intègrent avec les capteurs IoT de la machinerie industrielle dans le but de prévoir des pannes et améliorer la capacité de production individuelle de chaque machine et la production globale d'une usine.
En outre, TOKII intègre un système d'alertes qui peut notifier le personnel en temps opportun si une machine présente des motifs irréguliers de rendement, recommandant des actions de maintenance préventive et évitant ainsi des pertes de production.
Étape 4 : Mesure et amélioration continue
Une fois que les goulots d'étranglement sont identifiés et que les solutions sont implantées, il est important de mesurer les résultats obtenus et d'appliquer un processus d'amélioration continue pour garantir que les inefficacités ne réapparaissent pas.
Avec TOKII, le système se nourrit constamment des retours qu'il collecte, de sorte qu'à mesure que le jumeau apprend des propres processus de sa copie physique, il ajuste de plus en plus ses prédictions et ses analyses pour devenir de plus en plus précises et réalistes. Cet apprentissage continu garantit l'efficacité et la précision des opérations.
Vous pouvez établir des indicateurs de performance tels qu'OEE, le temps de cycle de production, l'efficacité énergétique et le taux de production. Surveillez ces données, ajustez et optimisez chaque processus en continu pour maximiser le rendement de votre usine.
Avec TOKII, vous pouvez utiliser des tableaux de bord interactifs 3D qui permettent d'analyser les KPI en temps réel, ou accéder à votre panneau de données 2D traditionnel.
Méthodologies pour optimiser les processus de production industriels
Smart Factory : une usine intelligente pour identifier et résoudre les inefficacités opérationnelles
La Smart Factory représente l'évolution de l'industrie vers des usines digitalisées et connectées, capable de détecter, analyser et corriger les inefficacités en temps réel grâce à sa capacité de collecter et traiter de grandes quantités de données provenant de capteurs IoT installés sur les machines et équipements.
TOKII agit comme une solution intégrale qui transforme les usines traditionnelles en usines intelligentes, combinant l'analyse de données en temps réel avec la technologie des jumeaux numériques.
TOKII fournit une visibilité totale, la capacité de contrôler et d'optimiser les processus productifs, aidant à résoudre rapidement les inefficacités et à se prémunir contre les éventuels problèmes avant qu'ils n'affectent la production.
Lean Manufacturing : éliminer pour optimiser
Alors que la Smart Factory fournit une visibilité et un contrôle en temps réel grâce à des technologies comme l'IoT et les jumeaux numériques, le Lean Manufacturing établit une base méthodologique pour identifier les inefficacités de manière structurée et optimiser le flux de travail.
En utilisant TOKII, vous pouvez cartographier le flux de valeur, détecter l'origine du problème et simuler un nouveau flux de travail plus efficace. De cette façon, vous éliminez les gaspillages et réalisez une production fluide et synchronisée.
En combinant les principes du Lean Manufacturing, TOKII ne se contente pas d'aider à détecter et éliminer les gaspillages, mais garantit également l'amélioration continue des processus de production, permettant aux entreprises industrielles d'atteindre leur plein potentiel d'efficacité opératoire.
Processus industriels communs présentant la plus grande opportunité d'amélioration
Interruptions non programmées pour manque de maintenance
Les interruptions non programmées sont l'un des plus grands défis pour les entreprises industrielles espagnoles. On estime que le coût moyen d'une interruption non programmée oscille entre 1000 et 50 000 euros par minute. Cette donnée effraie davantage lorsque 68 % des entreprises déclarent avoir eu des interruptions importantes ou modérées dues à des goulots d'étranglement, tandis qu'environ 29 % ont dû arrêter la production pendant au moins 20 jours par manque de composants essentiels.
Pour éviter que cela ne vous arrive, TOKII dispose d'un module alimenté par IA et Machine Learning qui identifie des modèles de fonctionnement anormaux dans les machines, anticipant des problèmes tels que l'usure des pièces, les pannes mécaniques ou les désajustements opérationnels. De plus, grâce à sa technologie de jumeaux numériques, elle simule le comportement des équipements dans un environnement virtuel pouvant être supervisé à distance et avertit les opérateurs pour planifier une opération de maintenance correctement planifiée.
Efficacité énergétique et gaspillage des ressources
L'efficacité énergétique est un aspect crucial dans l'industrie espagnole, tant du point de vue économique que par la pression de respecter les normes de décarbonisation et de durabilité.
Dans des secteurs comme la manufacture et la métallurgie, l'énergie et le gaz naturel peuvent représenter jusqu'à 40 % des coûts opératoires, ce qui signifie que toute inefficacité entraîne des pertes économiques significatives. Des problèmes tels que l'usure des machines, les systèmes désalignés et le manque de surveillance en temps réel entraînent des consommations inutiles et des gaspillages de ressources qui affectent la rentabilité et la productivité des usines.
TOKII améliore l'efficacité énergétique en intégrant des capteurs IoT pour recueillir et analyser les données de consommation énergétique en temps réel, identifiant les zones à consommation excessive et proposant des ajustements précis pour réduire le gaspillage.
Par exemple, si une ligne de production montre une consommation d'énergie anormale en raison d'un équipement désajusté, TOKII alerte l'équipe technique et suggère les actions correctives nécessaires pour optimiser la consommation. Ainsi, les entreprises non seulement réduisent leurs coûts énergétiques, mais améliorent également leur efficacité opératoire et contribuent à une production plus durable et compétitive.
Comment améliorer les processus de production industriels en utilisant des jumeaux numériques : exemples réels.
Secteur manufacturier
SIDENOR a réussi à optimiser ses processus productifs grâce à l'utilisation d'alertes intelligentes alimentées par l'intelligence artificielle. Ces alertes ont la capacité de détecter des comportements anormaux dans les données sans nécessité que les utilisateurs configurent des alertes manuellement.
TOKII supervise continuellement les processus en temps réel, analysant des motifs de données qui peuvent échapper à l'œil humain. Cette surveillance constante permet aux utilisateurs d'être plus sereins, car les alertes notifient automatiquement l'utilisateur lorsque quelque chose ne fonctionne pas comme il le devrait, afin de pouvoir agir avant qu'il ne devienne un problème.
Grâce à cette technologie, SIDENOR a réduit le temps de réponse aux incidents, optimisant les ressources.
Industrie sidérurgique
VICINAY avait le défi d'intégrer et organiser des données stockées durant plus de 20 ans, qui se retrouvaient dans différentes applications, accédant à l'information avec des outils peu intuitifs et interactifs.
Auparavant, des tâches comme l'envoi de factures, de rapports et d'autres documents exigeaient qu'une personne consacre du temps à recueillir des données et à les envoyer manuellement. Désormais, avec l'intégration de TOKII, les clients de VICINAY peuvent accéder directement à cette information, générer des rapports et visualiser toutes les données pertinentes de manière centralisée.
Ce changement a non seulement réduit considérablement le temps consacré aux tâches administratives, mais a également augmenté la transparence et l'autonomie des clients, en leur fournissant un accès immédiat aux données dont ils ont besoin. Ainsi, VICINAY a amélioré ses processus producteurs internes tout en offrant un service plus agile et efficace.
Machine-outil
TOKII joue un rôle crucial dans l'optimisation des processus productifs grâce à sa calculatrice intégrée pour la simulation et l'analyse, permettant à DIMECO d'offrir à ses clients le support nécessaire pour la configuration de leurs lignes de production. Auparavant, ce calcul était un processus manuel, long et répétitif. Maintenant, il est complètement automatisé grâce à TOKII.
Les clients de DIMECO peuvent accéder facilement à la calculatrice intelligente qui est intégrée dans les jumeaux numériques pour simuler des scénarios spécifiques leur permettant de configurer et ajuster leurs lignes de production en fonction de leurs objectifs, grâce au machine learning et à l'intelligence artificielle.
La possibilité de simuler des scénarios et de calculer des configurations économise des ressources matérielles et minimise les erreurs. De cette manière, DIMECO a réussi à optimiser ses processus productifs internes et améliorer l'expérience de ses clients.
Outils pour améliorer la capacité productive industrielle
Lorsqu'il s'agit d'optimiser les processus de production industriels, il existe diverses outils et méthodologies que les entreprises peuvent implémenter en fonction des besoins et ressources de l'entreprise. Des approches opérationnelles comme le Lean Manufacturing aux technologies avancées des jumeaux numériques, chaque solution offre des avantages spécifiques et est orientée à résoudre différents défis de production.
Solution | Description | Limitations | Coût | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
Analyse de Flux de Valeur (VSM) | C'est un outil manuel ou numérique sous forme visuelle qui permet de cartographier et analyser le flux de processus de production et détecter les gaspillages. | Ne fournit qu'une vue statique des processus; n'offre pas de surveillance en temps réel, ni de données, ni de solutions prédictives. | Bas | Basse |
Six Sigma | Méthodologie basée sur un logiciel de données et de statistiques pour réduire la variabilité et les défauts dans les processus. | Non conçu pour des processus en temps réel ni pour des solutions prédictives; approche réactive. | Élevé | Haute |
ERP | Logiciel qui intègre toutes les zones de l'entreprise, facilitant la planification et le contrôle des processus. | Ne propose pas d'analyse prédictive ni de simulations avancées; limité aux données administratives et opérationnelles. | Élevé | Moyenne |
Simulateurs | Création de modèles virtuels pour analyser et optimiser les processus industriels avant de mettre en œuvre des changements. | Manque d'analyse en temps réel; les solutions simulées ne représentent pas toujours le rendement actuel. | Élevé | Haute |
Bénéfices de l'application des jumeaux numériques pour améliorer la capacité opérationnelle des entreprises industrielles
Contrairement aux solutions individuelles telles que les simulateurs, les ERP ou les logiciels, qui abordent les problèmes de manière isolée, les jumeaux numériques, comme TOKII, représentent une solution intégrale et avancée pour optimiser les processus productifs industriels. TOKII combine des technologies telles que l'IoT, l'intelligence artificielle (IA) et le Machine Learning, éliminant les limitations des autres outils. Alors que de nombreuses solutions traditionnelles nécessitent de longues périodes d'implémentation et du personnel hautement qualifié, TOKII est prêt à être utilisé de manière intuitive, accélérant son intégration dans les opérations quotidiennes sans interruptions.
Tendances pour 2025 dans le secteur industriel
Les tendances émergentes pour 2025, soutenues par des cabinets de conseil comme McKinsey et Deloitte, soulignent l'importance de la digitalisation, de l'intelligence artificielle, de l'automatisation avancée et de l'économie circulaire en tant que piliers fondamentaux pour l'avenir industriel.
La transformation digitale reste une priorité. Deloitte souligne que les entreprises manufacturières investissent dans l'infrastructure numérique, l'analyse de données et l'IoT pour faire face à des problèmes critiques tels que les interruptions de la chaîne d'approvisionnement et le manque de talents spécialisés.
Il indique également que d'ici 2025, 25 % des entreprises mettront en œuvre des agents d'IA générative capables d'automatiser des tâches complexes avec une intervention humaine minimale. Cela représentera un bond significatif de l'efficacité opérationnelle et réduira les coûts tout en améliorant la précision dans la prise de décision.
