Contextualisation des données : Plateformes d'opérations en première ligne vs. MES traditionnelles

Avec l'essor des plateformes IIoT sans code et de la transformation numérique, vient une promesse de collecte et de recueil de données et de visibilité en temps réel pour des améliorations exploitables. Mais un système MES ne peut-il pas faire cela ?

Comment l'ajout d'un contexte à vos données les rend plus précieuses, et pourquoi les systèmes MES limitent-ils le potentiel de vos informations ? Les plateformes Frontline Operations avec no-code, IIoT et analyses natives peuvent donner vie à vos données et vous accorder de la flexibilité, d'une manière que les systèmes MES en aval de l'IT n'ont pas été en mesure d'atteindre.

Certains considèrent que les systèmes d'exécution de la fabricationMES ont fait leurs preuves. Ils ont été développés au cours des dernières décennies pour répondre aux besoins des opérations et ont constitué un moyen essentiel pour les organisations de suivre la production, de saisir et d'enregistrer des données et de commencer à comprendre le fonctionnement de leurs opérations.

Les enregistrements sont essentiels au MES Le stockage d'informations dans des structures de données complexes provenant de tous les coins d'une opération est très utile pour Amélioration continue, et critique pour les industries réglementées. Les systèmes MES ont été conçus dans cette optique. Vous pouvez faire appel à ces informations ultérieurement pour la traçabilité des matériaux, la généalogie.

Certains des problèmes posés par les données stockées dans un MES sont liés à la manière dont ces systèmes existent aujourd'hui : Les MES sont monolithiques et leur mise en œuvre nécessite un soutien et une expertise considérables. L'assistance informatique est une nécessité, et les mises à jour de routine nécessitent souvent la même expertise pratique de la part des fournisseurs, ce qui s 'accompagne d'un long délai de rentabilisation et d'un coût total de possession élevé. Cela conduit à des problèmes tels que :

• Données cloisonnées
• Méthodes de collecte "telles que construites"
• Analyse tardive des données
• Données sans contexte

Selon la manière dont ils sont mis en œuvre, les systèmes MES peuvent contribuer à créer des "silos de données". Une infrastructure obsolète fait que les systèmes ne peuvent pas toujours communiquer entre eux et que les données sont stockées par département ou par fonction. Pour obtenir des informations permettant d'avoir une vue d'ensemble de l'atelier, une équipe peut être amenée à rassembler des informations provenant de plusieurs systèmes, ordinateurs, bases de données et enregistrements. Les bases de données inaccessibles qui nécessitent une assistance informatique placent vos données dans une forme de stockage à froid, ce qui rend difficile leur accès à la volée.

La rigidité des systèmes MES limite souvent les moyens de collecte des données. Les données doivent être entrées correctement dans votre système, tel que le MES est configuré. Si votre processus diffère de celui du MES, il peut être très coûteux de demander au fournisseur de modifier ou d'ajuster le logiciel. Changer la couleur d'un bouton peut être un processus qui nécessite des mois d'assistance informatique et des ressources considérables. Il est donc difficile de rester agile et de s'améliorer en permanence. Essentiellement, le MES verrouille vos processus et exige l'uniformité de vos informations.

Lorsqu'il s'agit d'analyser les données, les défauts d'un MES apparaissent au grand jour. Vous disposez peut-être de certaines capacités d'analyse intégrées dans le système, et tout ce qui va au-delà vous obligera à exporter vos données. La manipulation de milliers d'enregistrements dans Microsoft Excel pour créer des graphiques et des diagrammes peut s'avérer fastidieuse et peut nécessiter l'intervention de data scientists pour obtenir des informations significatives.

En outre, sans analyse en temps réel, après le travail nécessaire pour exporter les données et créer des tableaux de bord, les données seront déjà désynchronisées par rapport à ce qui se passe actuellement dans votre entreprise. Maintenir les tableaux de bord à jour n'apporte aucune valeur ajoutée à vos équipes. À chaque modification de votre processus, la collecte de nouvelles données par le biais de ce processus obsolète prolongera le temps nécessaire à la résolution d'un problème et à la mise en œuvre d'un changement.

Le contexte des données est important. Le suivi des temps d'arrêt des machines est un bon premier pas vers l'amélioration de vos opérations, mais la valeur vient de la capacité à détecter la cause des temps d'arrêt et les facteurs qui l'influencent. Les systèmes MES ne peuvent pas toujours fournir ces données, car ils n'ont tout simplement pas les moyens de les capturer. Les systèmes existants sont conçus pour saisir et stocker des enregistrements, comme les changements d'état des machines, mais n'ont généralement pas de moyen de stocker les expériences et les contributions des opérateurs sous forme de notes et d'images. Pour améliorer la situation, la contextualisation est cruciale. Les organisations ont besoin de données pour transformer les informations en éléments tangibles et exploitables.

Oliver Néron a passé 25 ans à observer ces questions dans l'industrie des sciences de la vie: "Si les données ne peuvent pas être extraites ou contextualisées, même des téraoctets de données peuvent devenir inutiles. 21 CFR Part 11 a pu conduire à des systèmes fermés dans le passé où les données étaient généralement verrouillées, mais les nouveaux systèmes ouverts offerts peuvent amplifier la valeur des données avec l'analyse et l'IA."

Comment un système peut-il relever ces défis tout en étant flexible et en fournissant le contexte dont votre organisation a besoin ? En intégrant No-Code Applications qui soutient IIoT.

La plateforme Tulip est conçue pour surmonter certains des défis liés au traitement des données dans un systèmeMES monolithique. La possibilité d'ajouter un contexte aux données à travers les opérations et d'accéder à des analyses en temps réel dans le nuage facilite l'utilisation et l'exploitation de vos données au maximum de leur potentiel.

Le fait que les plateformes d'opérations de Frontline soient basées sur le cloud offre un avantage incroyable lorsqu'il s'agit de stocker, d'accéder et de manipuler des données. Tulip facilite l'extraire les données à partir de sources extérieures aux applications telles que :

• Systèmes ERP tels que SAP et Netsuite, bases de données SQL et API HTTP
• Machines en réseau et anciennes machines
• IIoT dispositifs et capteurs
• Vision par ordinateur détection
• Saisies de données humaines

Il est facile d'ajouter une nouvelle source de données dans vos applications, et les connecteurs de la bibliothèque Tulip permettent d'être opérationnel en quelques minutes. Les machines peuvent également être connectées et mises à jour rapidement, sans avoir besoin d'un code personnalisé important.

La possibilité de visualiser et de créer des analyses et des tableaux de bord permet de voir facilement l'état en temps réel de votre opération et de surveiller de près les améliorations.

La centralisation des données entre les applications et les tables dans une structure partagée vous permet d'accéder à des informations importantes en amont ou en aval, et d'observer rapidement des modèles et des tendances. L'avantage de l'absence de code se traduit par des analyses intégrées, ce qui élimine le besoin d'un logiciel de veille stratégique compliqué et supplémentaire.

Les opérateurs en première ligne travaillent chaque jour en étroite collaboration avec les machines et disposent souvent de connaissances de première main précieuses. L'intégration de IIoT dans une plateforme d'application sans code vous permet d'enregistrer des informations sur les actions de l'opérateur afin de mieux comprendre ce qui se passe dans vos opérations. Les outils et les capteurs intelligents peuvent fournir un contexte aux temps d'arrêt des machines et à l'inefficacité des opérations.

Les êtres humains sont au centre de vos activités. Alors que les MES sont conçus pour les systèmes et les machines, les solutions basées sur des plateformes sans code peuvent également être conçues pour les humains. Tulip vous permet de créer des instructions de travail visuelles que les opérateurs doivent suivre et d'incorporer la collecte de données standardisées par le biais de messages-guides, tels que les raisons des temps d'arrêt et l'état des machines. Utilisez ces données humaines pour compléter les données collectées par les machines.

Rationalisez la collecte des données de qualité en ligne, en laissant de la place aux contrôles de qualité dans le flux de travail existant de l'opérateur. Avec les applications de flux de travail guidé, il est facile pour les opérateurs d'ajouter des notes et des images, ce qui peut aider un ingénieur à identifier rapidement la cause première d'un goulot d'étranglement.

Le contexte peut aider les ingénieurs à identifier des modèles, des tendances et des corrélations. Au lieu de suivre des mesures centrées sur les machines, il devient facile de surveiller l'ensemble de votre processus, créant ainsi une installation véritablement connectée.

Si les systèmes MES sont extrêmement précieux pour le succès d'une opération, les plates-formes d'opérations en première ligne apportent plus de valeur grâce à la contextualisation des données. La possibilité d'exploiter le véritable potentiel de vos données accélère les innovations dans votre processus et vous permet d'exploiter des cas d'utilisation complémentaires dans toutes les parties de votre atelier, d'une manière qu'il serait impossible d'adapter avec un MES