Le guide 2025 du MES l'usine intelligente : comparaison entre les fournisseurs de MES Composable et traditionnels

Les dirigeants de l'industrie manufacturière, tous secteurs confondus, repensent la manière dont ils gèrent leurs opérations, ce qui conduit nombre d'entre eux à reconsidérer leurs options en matière de systèmes d'exécution de la fabrication.

Avec autant de solutions différentes sur le marché, vous vous demanderez probablement quels fournisseurs de MES sont les meilleurs choix pour l'industrie manufacturière.

Dans ce guide, nous examinerons quelques-unes des plus grandes marques dans le domaine du MES et nous comparerons leurs solutions à l'approche moderne et composable que les fabricants adoptent aujourd'hui pour numériser les processus de production.

L'histoire des MES: construites pour une autre époque

Trouver le meilleur fournisseur de MES pour vos opérations dépend de votre secteur d'activité et de vos besoins spécifiques. Comme ces systèmes ont évolué au fil du temps, de nombreux anciens fournisseurs peuvent ne plus être adaptés aux environnements de production complexes d'aujourd'hui.

Pendant des décennies, cette catégorie de solutions a été définie par des entreprises telles que GE Digital, Rockwell, Siemens, Honeywell et Dassault. Bien que leurs solutions aient permis de relever de véritables défis lors de leur développement initial, elles étaient intrinsèquement conçues pour un monde très différent de celui dans lequel nous travaillons aujourd'hui.

Les systèmes d'exécution de la fabrication sont apparus au début des années 1990, alors que la mondialisation et la production allégée remodelaient la production. Les usines avaient besoin d'une passerelle entre la planification ERP et l'atelier. Les réglementations se durcissaient et les entreprises avaient besoin d'une meilleure traçabilité et d'une plus grande cohérence. Les MES ont comblé cette lacune en standardisant la production, en capturant les données et en assurant la conformité sans perturber les systèmes de l'entreprise.

À l'époque, cette structure était logique. Les usines étaient centralisées. Les lignes de produits évoluaient lentement. L'informatique dictait la technologie et les opérateurs suivaient des processus définis. Le MES a été conçu pour cet environnement - rigide, hiérarchique et prévisible. À cette époque, la précision et le contrôle importaient plus que la flexibilité.

Tout au long des années 90 et au début des années 2000, les premières solutions MES sont devenues un moteur essentiel de la numérisation des usines, alors que les fabricants passaient lentement de l'ère de l'industrie 3.0 à l'ère de l'industrie 4.0. Ces systèmes offraient aux fabricants :

• Une normalisation qui réduit la variabilité

• Respect de la documentation exigée par les régulateurs

• Intégrité des données grâce à une collecte centralisée

• Traçabilité des flux de travail complexes
  

En outre, le MES a apporté une structure numérique à des environnements encore ancrés dans le papier et les processus manuels.

Au lieu d'éliminer ces pratiques, les solutions MES ont créé une méthode de travail hybride, en partie numérique et en partie traditionnelle. Elles ont contribué à normaliser les opérations, à rendre les données plus visibles et à introduire la première étape réelle de la transformation numérique dans l'industrie manufacturière.

Une génération plus tard, les conditions qui ont façonné ces systèmes n'ont pas disparu. Elles ont évolué et continuent de changer plus rapidement que les systèmes rigides ne peuvent s'adapter.

Les fabricants d'aujourd'hui sont confrontés à des pressions totalement différentes. Les chaînes d'approvisionnement s'étendent sur plusieurs continents. Les variantes de produits se sont multipliées. Les marchés évoluent plus rapidement que la plupart des systèmes ne peuvent y répondre. Un retard à l'autre bout du monde peut interrompre la production dans le pays d'origine.

La main-d'œuvre a également changé. Comme le souligne Deloitte, "à mesure que les baby-boomers et les travailleurs de la génération X se rapprochent de la retraite ou la prennent, la main-d'œuvre pourrait être composée davantage de milléniaux et de travailleurs de la génération Z, qui peuvent avoir des attentes différentes en ce qui concerne la culture du travail et l'environnement de travail lui-même."

Les opérateurs d'aujourd'hui attendent des outils intuitifs et réactifs semblables à ceux qu'ils connaissent dans leur vie privée. Ils apprennent vite et passent d'un rôle à l'autre. Les terminaux statiques et les systèmes pilotés par des menus, courants dans les anciennes solutions, ne correspondent pas à cette réalité.

Les initiatives en matière d'usine intelligente sont très répandues, mais nous constatons régulièrement qu'elles achoppent lorsque les entreprises cherchent à mettre à niveau leur pile technologique sans repenser fondamentalement leur approche.

Les systèmes qui aidaient autrefois les fabricants à se moderniser les freinent aujourd'hui.

Le MES traditionnel a été conçu pour la stabilité. Il fonctionne bien dans des environnements prévisibles où les changements sont rares. Mais même les opérations les plus traditionnelles sont aujourd'hui confrontées à la volatilité de l'offre, de la demande et de la réglementation. De nouveaux matériaux, de nouvelles exigences des clients et des cycles de produits plus rapides sont devenus la norme.

Il en résulte une tension entre le besoin d'agilité et le poids de l'infrastructure existante. La mise à jour d'un flux de travail peut prendre des mois. Les déploiements globaux peuvent prendre des années. Chaque petit changement nécessite l'intervention de consultants. Ce rythme aurait pu fonctionner en 1995, mais ce n'est plus le cas en 2025.

Ces défis sont souvent exacerbés par la culture de l'entreprise. Alors que MES traditionnels supposent un contrôle par le haut, une véritable usine intelligente se nourrit de la collaboration et de l'itération. Alors que les systèmes traditionnels tentent de moderniser leurs interfaces et d'ajouter des API, la structure sous-jacente reste lente et difficile à modifier.

Les usines intelligentes ne se définissent pas par le produit qu'elles fabriquent. Elles se définissent par leur mode de fonctionnement. Les véritables usines intelligentes établissent des priorités :

Systèmes connectés : Les machines, les capteurs et les personnes partagent des données en temps réel.

Des décisions à la pointe de la technologie : Les opérateurs agissent sur la base de données en temps réel, et non de rapports historiques.

Collaboration entre l'homme et la machine : Les flux de travail guident les actions et permettent d'obtenir des informations.

Itération rapide : Les nouveaux processus sont mis en œuvre en quelques jours, et non en quelques trimestres.

Amélioration continue: Les équipes utilisent quotidiennement des données pour résoudre des problèmes.

L'IA au service de la compréhension : Les données sont utilisées pour prédire et prévenir les problèmes, et pas seulement pour les afficher.

Notez qu'il s'agit de comportements opérationnels et non de fonctionnalités logicielles. Et ils dépendent de technologies qui évoluent avec le changement, et non qui y résistent.

Les usines sont confrontées à des intrants changeants, à un comportement des machines qui se modifie d'heure en heure et à des personnes qui prennent des décisions rapides pour maintenir la production. Tout système qui prend en charge cet environnement doit suivre le rythme. Une approcheMES composable correspond à cette réalité en permettant aux équipes de façonner et d'ajuster les flux de travail numériques au sein de l'opération sans attendre de longs cycles de développement.

L'architecture repose sur des éléments modulaires que vous pouvez réassembler au fur et à mesure de l'évolution des processus. Le modèle repose sur quelques idées pratiques :

Composants modulaires : Apps puisent dans une bibliothèque partagée qui s'enrichit au fur et à mesure que les équipes intègrent de nouvelles capacités au système.

Développement à code bas : Les ingénieurs, les superviseurs et les opérateurs peuvent créer et perfectionner les outils directement au lieu de tout faire passer par le service informatique central.

Intégrations ouvertes : Les API standard relient les machines, les capteurs et les systèmes d'entreprise entre eux sans qu'il soit nécessaire d'ajouter des logiciels intermédiaires personnalisés.

Interfaces centrées sur l'homme : Les postes de travail présentent un contexte clair afin que les personnes puissent réagir rapidement aux conditions sur la ligne.

Outils d'IA natifs : L'IA accélère le travail de développement, fait apparaître des modèles dans les données de production et aide les opérateurs dans leurs tâches.

Cette structure correspond au fonctionnement réel des environnements OT. La production repose sur un flux de données en temps réel, une communication bidirectionnelle avec les équipements et des applications qui réagissent immédiatement lorsque les conditions changent. UnMES composable offre aux équipes une couche numérique qui prend en charge l'Amélioration continue et la résolution locale des problèmes, même dans les processus à forte variabilité.

MES traditionnel vs.MES Composable

L'adoption d'une approche composable du MES crée une colonne vertébrale opérationnelle qui relie les personnes, les informations et les équipements d'une manière qui peut être remodelée au fur et à mesure que l'usine évolue. Cela offre la flexibilité et la réactivité que les fabricants attendent tout en gardant le contrôle près des équipes qui effectuent le travail.

L'IA devient rapidement une capacité déterminante pour les usines intelligentes modernes, mais sa valeur dépend entièrement de l'endroit où elle est intégrée et de la manière dont elle l'est.

Nous constatons généralement que les fabricants ne sont pas nécessairement confrontés à la disponibilité des données. Ils sont confrontés à la fragmentation, à la lenteur des cycles d'analyse et à des systèmes qui ne peuvent pas s'adapter assez rapidement à la complexité opérationnelle. L'IA n'a un impact transformateur que lorsqu'elle fait partie de la couche d'exécution centrale, et non pas comme un accessoire boulonné sur l'infrastructure existante.

Pour les responsables des opérations qui évaluent les stratégies MES , la question n'est pas de savoir si l'IA est présente. La vraie question est de savoir si le système offre les conditions nécessaires au fonctionnement de l'IA : un contexte opérationnel unifié, la flexibilité nécessaire à l'itération et une gouvernance adaptée aux enjeux de la production. Dans des environnements marqués par le changement, la variation et la prise de décision en première ligne, l'IA doit être capable d'interpréter les signaux en temps réel, de soutenir le jugement humain et de fermer les boucles entre la compréhension et l'action.

L'IA intégrée permet ce changement. Elle accélère la façon dont les équipes créent des flux de travail numériques, enrichit la façon dont elles comprennent les performances et soutient les opérateurs en leur fournissant des conseils opportuns pendant la production.

Au lieu de modèles isolés produisant des recommandations statiques, l'IA fait partie de l'exécution quotidienne, réduisant les efforts manuels, élevant l'expertise et aidant les équipes à s'améliorer plus rapidement.

Voici comment nos clients intègrent l'IA dans leurs activités :

L'IA pour un développement plus rapide
La création d'outils numériques impliquait autrefois de longs transferts entre les équipes. Avec Tulip, l'IA élimine cette friction. Les ingénieurs peuvent télécharger des modes opératoires normalisés existants, des PDF ou même de courtes vidéos. L'IA aide ensuite à traduire ce contenu en applications fonctionnelles, en cartographiant la logique, en créant des flux de travail et en suggérant des visualisations qui transforment les idées en outils utilisables en quelques minutes.

L'IA pour la connaissance opérationnelle
Une fois que les données sont connectées, l'IA aide à révéler ce qui se cache derrière les chiffres. Les fonctions d'IA de Tulippermettent aux ingénieurs de processus de sonder leurs données de production, de qualité et de machines pour découvrir le contexte qui prendrait des heures à reconstituer manuellement. Les utilisateurs peuvent poser des questions directes et obtenir des réponses claires et contextuelles - identifier les goulots d'étranglement, retracer les problèmes de qualité ou expliquer les tendances des temps d'arrêt sans quitter la plateforme.

Agents d'intelligence artificielle dans l'atelier
Tulip prend également en charge les agents d'intelligence artificielle qui assistent les opérateurs en temps réel. Ces agents suggèrent les prochaines étapes, détectent les anomalies et ajustent même les flux de travail lorsque les conditions changent. Comme l'explique Mike Rousch, directeur de la fabrication chez TICO, "Nous pouvions utiliser l'IA pour rechercher des données et construire des tableaux, mais nous ne pouvions pas agir tant que les agents n'étaient pas là. Voir ce qu'ils peuvent faire - manipuler des données et faire quelque chose d'utile - cela change tout".

Les fabricants veulent des changements plus rapides, une coordination plus étroite entre les usines et une meilleure visibilité de ce qui se passe sur le terrain. La pression sur les systèmes s'accroît à mesure que les volumes de données augmentent et que les gammes de produits évoluent. Dans cet environnement, un MES fixe et monolithique commence à ralentir les équipes.

L'enquête Deloitte 2025 met en évidence les domaines dans lesquels les entreprises investissent : l'analytique, l'infrastructure cloud, l'IA et les équipements connectés. Ces investissements indiquent une direction claire. Les groupes opérationnels veulent des systèmes capables d'absorber de nouvelles sources de données, de soutenir les améliorations itératives des processus et de s'adapter lorsque les chaînes d'approvisionnement ou les priorités de production évoluent.

UnMES composable leur donne cette assise. Les équipes peuvent construire ce dont elles ont besoin, l'intégrer dans les flux de travail existants et l'ajuster sans attendre de longs cycles de mise à jour. Vous gardez le contrôle de la qualité et de la conformité tout en laissant de la place aux changements induits par les personnes qui gèrent les lignes.

Une usine moderne bénéficie d'un logiciel qui évolue au même rythme que ses processus. Lorsque les ingénieurs et les superviseurs peuvent façonner leurs propres outils, les améliorations quotidiennes font partie intégrante du fonctionnement de l'usine.

Si vous souhaitez savoir comment le MESTulip peut vous aider à améliorer la façon dont vous gérez vos opérations, contactez un membre de notre équipe dès aujourd'hui!