Optimisation de la fabrication : Meilleures pratiques pour améliorer vos processus de production

L'industrie manufacturière est devenue de plus en plus compétitive ces dernières années, et de nombreuses entreprises doivent encore faire face à la pénurie de matériaux résultant de la perturbation des chaînes d'approvisionnement due à la pandémie de grippe aviaire COVID-19.

Toutefois, selon Mckinsey, la demande des consommateurs est restée soutenue pendant la majeure partie de l'année 2022, et les clients s'attendent toujours à des délais d'exécution relativement rapides pour les produits auxquels ils étaient habitués avant la pandémie. Cette situation a poussé les entreprises manufacturières à trouver des moyens plus efficaces et efficients de produire et de livrer des marchandises en temps voulu.

En conséquence, de nombreuses entreprises ont mis en place diverses pratiques visant à améliorer la productivité et l'efficacité de leurs opérations. Ces techniques d'optimisation permettent aux entreprises d'affiner leurs opérations, en apportant des améliorations progressives à chaque étape de la production, depuis la conception du produit jusqu'à sa réalisation.

Dans cet article, nous examinerons comment les fabricants abordent leurs efforts sur le site Amélioration continue et donnent la priorité à l'optimisation des processus de production afin d'améliorer leurs opérations.

Regardez notre webinaire à la demande : Comment survivre et se développer à l'ère de la disruption →

L'optimisation de la fabrication consiste à resserrer la façon dont le travail est effectué sur le terrain. Vous examinez ce qui ralentit la production, ce qui fait perdre du temps ou des matériaux et ce qui nuit à la cohérence, puis vous y remédiez. Petit à petit, le processus est plus propre et plus régulier.

Il ne s'agit pas d'un projet ou d'un programme unique que vous mettez en œuvre une seule fois. Il s'agit d'un travail continu. Chaque équipe, chaque semaine, les gens s'adaptent, mesurent et essaient d'améliorer un peu plus le prochain passage. Les données sont utiles, mais l'expérience aussi, et les opérateurs sont généralement les premiers à repérer les problèmes.

De nos jours, la plupart des usines utilisent des données de production en direct pour guider ces changements. Des machines, des capteurs et des logiciels surveillent les temps de cycle, les arrêts et les rebuts. Lorsque quelque chose dérive, l'équipe peut réagir avant que cela ne se traduise par un véritable arrêt.

Glossaire rapide

MES (Manufacturing Execution System) : Logiciel qui relie les machines et les personnes afin que les données de production puissent être suivies au fur et à mesure.

TRS (Overall Equipment Effectiveness) : Un chiffre unique construit à partir de la disponibilité, de la performance et de la qualité. Il indique où la capacité est perdue.

IoT (Internet des objets) : Petits appareils et capteurs connectés qui recueillent des données sur l'atelier et les transmettent aux équipes de production et de maintenance.

L'optimisation permet à une usine de s'éloigner de la lutte constante contre les incendies. Au lieu de vous précipiter lorsque quelque chose se casse, vous commencez à construire des systèmes qui préviennent les problèmes et qui s'améliorent à chaque passage.

L'optimisation de la fabrication s'étend à l'ensemble de l'opération, impliquant des apports et des ajustements aux différents stades de la production. L'objectif est de rendre le processus de production aussi rapide et efficace que possible et, simultanément, d'éliminer les déchets excessifs.

Voici quelques-uns des principaux avantages de l'optimisation de vos processus de production :

Réduction des retards de production : L'optimisation des processus de production permet aux entreprises de réduire les temps d'arrêt au cours de calendriers de production viables.

Ceci est particulièrement évident lorsque l'organisation entreprend un entretien régulier et continu de l'équipement. Ces actions améliorent l'efficacité et le temps de fonctionnement des machines, ce qui permet aux entreprises manufacturières de respecter les délais de production fixés.

Amélioration de la qualité des produits : Pour de nombreuses raisons, le coût d'une mauvaise qualité peut être l'une des plus grandes sources d'inefficacité dans un environnement de production et, à ce titre, l'identification et l'élimination des sources de défauts de qualité peuvent être l'une des priorités les plus importantes de vos efforts d'optimisation des processus.

En se concentrant sur l'amélioration de la qualité des produits, les entreprises sont en mesure de réduire le temps et les ressources consacrés aux retouches, de minimiser les déchets et de veiller à ce que le consommateur final reçoive des produits qui correspondent à ses attentes.

Une meilleure visibilité de vos opérations : Lorsqu'il s'agit d'optimiser les processus de fabrication, la collecte de données en temps réel est essentielle. Les entreprises opérant dans l'environnement actuel investissent massivement dans les technologies de l'industrie 4.0, notamment les systèmes industriels IoT, Vision par ordinateur et l' informatique périphérique.

En tirant parti de ces outils de collecte de données et en mettant en place une plateforme pour les relier aux personnes, aux équipements et aux systèmes qui alimentent vos opérations, vous êtes en mesure d'obtenir des informations en temps réel sur l'ensemble de vos processus de fabrication et d'identifier les domaines dans lesquels il est possible d'améliorer continuellement la production.

Affectation optimale des ressources : Une fois que vous êtes en mesure d'identifier les inefficacités de vos processus existants, il est temps de veiller à ce que vos ressources soient allouées de manière efficace et productive.

Par exemple, si les travailleurs consacrent beaucoup de temps à la saisie de données et à la tenue manuelle de registres, la mise en œuvre d'une solution capable de numériser et de rationaliser ces efforts peut s'avérer payante lorsqu'il s'agit de gagner du temps. Vous pourrez ainsi consacrer ces ressources en main-d'œuvre à des activités plus productives.

Dans la plupart des usines, le problème n'est pas le nombre d'outils. C'est leur dispersion. Les données se retrouvent dans trop d'endroits. Certaines se trouvent dans un MES, d'autres dans des feuilles de calcul et d'autres encore sur papier. Aucune d'entre elles ne s'aligne proprement, si bien que les gens passent la moitié de leur temps à faire des rafistolages pour que la production continue.

Un certain nombre de points faibles apparaissent régulièrement :

Systèmes déconnectés
Lorsque votre MES ne peut pas communiquer avec les registres de maintenance ou les dossiers de qualité, vous n'obtenez jamais une vue d'ensemble. Le temps que quelqu'un comprenne ce qui se passe réellement, l'équipe est déjà passée à autre chose.

Routines inefficaces
Les solutions de contournement deviennent des habitudes. Les notes sur les tableaux blancs, les décomptes manuscrits, l'opérateur qui connaît l'astuce pour maintenir une ligne en service. Cela fonctionne, mais l'amélioration reste bloquée.

Des temps d'arrêt qui s'éternisent
Les pannes, les pénuries de pièces, les réglages imprécis, tout cela s'accumule. En l'absence d'un moyen fiable de retracer la cause de l'arrêt, vous réparez le symptôme et passez à autre chose, pour le retrouver la semaine suivante.

Un changement lent
Même une petite modification de processus peut prendre des semaines avant d'être mise en œuvre. D'ici là, le problème qui l'a motivée peut avoir évolué.

Refus des nouveaux outils
La plupart des gens ne sont pas opposés au changement, mais ils n'ont pas le temps d'utiliser des systèmes qui les ralentissent. Si un outil ne correspond pas à la façon dont le travail est réellement effectué, il restera inutilisé.

L'optimisation commence par l'observation de ces petits points de friction. Ce sont des signaux qui valent la peine d'être écoutés. Lorsque les bons systèmes se connectent proprement, les gens passent moins de temps à courir après les données et plus de temps à améliorer ce qui est important.

En fin de compte, l'optimisation de vos activités de fabrication permet aux entreprises de réduire les déchets et de mieux servir leurs clients.

En outre, dans l'environnement concurrentiel actuel, il est impératif que les fabricants prennent des mesures pour améliorer continuellement leurs opérations.

Voici cinq mesures que vous pouvez prendre pour commencer à optimiser vos efforts de fabrication :

1. Prenez des mesures pour suivre et analyser données de production: Dans les environnements de fabrication connectés qui existent aujourd'hui dans les entreprises, les fabricants ont plus que jamais accès à données de production .

Grâce à divers équipements et capteurs interconnectés, les entreprises peuvent suivre la production et obtenir des informations en temps réel sur ce qui se passe exactement à chaque étape du processus de fabrication.

2. Identifier les opportunités d'optimisation : Une fois que vous avez mis en place les systèmes et les outils nécessaires à la collecte et à la visualisation de données de production, il est temps d'identifier les possibilités d'optimisation. De nombreuses entreprises constatent que certaines activités de production présentent des goulets d'étranglement inhérents, ce qui se traduit par des inefficacités majeures.

Par exemple, vous pouvez constater qu'un certain équipement ou son utilisation crée un goulot d'étranglement pour l'étape suivante du processus de production. Par ailleurs, certaines procédures opérationnelles en place peuvent être sous-optimales et entraver le flux de production.

Vous devez donc rechercher ces domaines d'inefficacité qui freinent la production. Cela vous permet d'utiliser vos ressources pour optimiser les domaines concernés, en augmentant la productivité et en réduisant les déchets.

3. Automatiser, puis augmenter : Alors que les entreprises ont augmenté leurs investissements dans l'automatisation afin d'améliorer la productivité de l'ensemble de leurs activités de production, il est devenu de plus en plus évident que les efforts d'automatisation n'ont qu'une portée limitée.

Le plus souvent, les outils et les technologies d'aujourd'hui travaillent aux côtés des humains pour leur permettre de travailler de manière plus efficace, plus sûre et plus précise.

Si les fabricants peuvent réaliser d'importants gains d'efficacité en automatisant les tâches manuelles et répétitives de leur processus de production, de nombreuses étapes nécessitent encore un apport cognitif important, ce qui souligne la nécessité de l'implication humaine.

Par conséquent, les entreprises devraient envisager l'optimisation de la fabrication sous l'angle de l'augmentation de leur main-d'œuvre existante afin de concentrer leurs efforts sur des activités à valeur ajoutée plutôt que d'automatiser les humains.

4. Tirer parti de la technologie : Comme nous l'avons évoqué précédemment, le développement des technologies de l'industrie 4.0 a offert aux fabricants d'innombrables possibilités de tirer parti de divers systèmes et outils avancés pour optimiser leurs processus de fabrication.

Par exemple, les fabricants de divers secteurs mettent en œuvre les technologies Vision par ordinateur pour détecter avec précision et efficacité les défauts de qualité à différents stades de la production.

En outre, les fabricants peuvent tirer parti de l'intelligence artificielle (IA) et de Apprentissage machine (ML) pour analyser les données en temps réel en vue d'une optimisation complète et efficace de la production.

5. Mesurez les progrès accomplis au fil du temps : L'optimisation des efforts de production n'est pas une entreprise ponctuelle. En outre, l'évolution constante du paysage industriel signifie que les interventions actuelles n'auront peut-être plus le même effet positif à l'avenir.

Les fabricants doivent donc mesurer les progrès au fil du temps, en suivant les changements et leur impact sur les performances de production. Cela permet aux entreprises d'améliorer continuellement leurs processus de production et de rester à la pointe de l'industrie.

Vous ne pouvez pas améliorer ce que vous ne suivez pas. Avant qu'un effort d'optimisation puisse porter ses fruits, les bonnes mesures doivent être claires, visibles et fiables.

Les mesures telles que le TRS, les temps d'arrêt, le débit et le rendement au premier passage continuent de faire le gros du travail. Ce qui est différent aujourd'hui, c'est la rapidité avec laquelle les équipes peuvent voir les chiffres et agir. Lorsque les données sont mises à jour en temps réel, un problème qui prenait des heures à trouver peut être résolu en quelques minutes.

L'objectif n'est pas seulement de collecter des chiffres, mais de les rendre utiles au moment précis où quelqu'un peut agir.

Indicateurs de performance clés à surveiller

TRS (Overall Equipment Effectiveness)
Indique le bon fonctionnement de votre équipement en combinant la disponibilité, la performance et la qualité.

Temps d'arrêt
Suivi du temps de production perdu en raison de pannes, de changements ou de retards.

Rendement
Compte le nombre d'unités de production achevées dans un laps de temps donné.

Rendement au premier passage
Mesure le nombre de produits qui répondent aux normes du premier coup, sans retouche.

Temps de cycle
Temps nécessaire pour produire une unité unique du début à la fin.

Comment l'outillage change l'équation

Même de bons outils ne feront pas une grande différence s'ils sont introduits dans une usine sans planification. L'optimisation ne fonctionne que lorsque les nouveaux systèmes s'intègrent parfaitement dans les processus existants et que les personnes qui les utilisent en perçoivent immédiatement la valeur.

1. Intégration aux systèmes existants
La plupart des établissements utilisent déjà un ensemble d'équipements, d'ERP et d'outils numériques plus anciens. Il n'est pas réaliste de tout reprendre à zéro. L'accent doit être mis sur des systèmes qui se connectent facilement à ce qui existe déjà. Les API ouvertes, les configurations modulaires et les modèles de données qui ne nécessitent pas de personnalisation importante permettent d'économiser beaucoup de temps et d'argent.

Une plate-forme solide ajoute des capacités sans vous obliger à supprimer ce qui fonctionne. Elle doit s'intégrer à la configuration actuelle et faciliter la connexion du reste au fil du temps.

2. Sécurité des données et conformité
Plus d'outils connectés signifient plus de données à protéger. Cette protection doit être intégrée dès le départ, et non gérée ultérieurement. Recherchez un logiciel qui offre une forte isolation entre les clients, des pistes d'audit détaillées et des fonctions de conformité intégrées. Pour les activités réglementées, ces contrôles ne sont pas négociables.

Tulip, par exemple, sépare l'environnement de chaque client et maintient les données de production en dehors de tout pool d'entraînement partagé à l'IA. Il s'agit là d'une ligne de conduite importante, en particulier dans le domaine des Sciences de la vie et de la production d'appareils médicaux.

3. Formation et Gestion du changement
Le déploiement d'une nouvelle technologie modifie toujours la façon dont les gens travaillent. Le véritable succès dépend de la rapidité avec laquelle les équipes se sentent à l'aise avec cette technologie. Les outils doivent être suffisamment familiers pour que les opérateurs et les ingénieurs n'aient pas besoin d'une aide informatique constante pour effectuer des changements ou des mises à jour.

La formation doit se dérouler en contexte, directement sur le poste de travail, et pas seulement dans une salle de classe. Les outils sans code sont également utiles. Lorsque les utilisateurs peuvent modifier eux-mêmes les flux de travail, l'adoption est plus rapide et les améliorations ne sont pas entravées.

Les systèmes numériques font désormais partie du cœur du travail de production, et non plus de projets secondaires. Les MES, l'IoT et l'IA sont ce qui rend possible la visibilité en temps réel. Sans eux, les données restent dispersées et les problèmes perdurent plus longtemps qu'ils ne le devraient.

La capture des données en temps réel et les outils d'intelligence artificielle figurent en tête de liste. Il n'est pas difficile de comprendre pourquoi : les usines ont besoin de moyens plus rapides pour comprendre ce qui se passe sur le terrain.

MES (Manufacturing Execution Systems)
Un bon MES relie les machines, les personnes et les données afin que la production puisse être suivie au fur et à mesure. Les équipes peuvent voir où le temps est perdu, ce qui retarde les changements ou quand les normes commencent à dériver. Les plateformes les plus récentes sont suffisamment souples pour que les ingénieurs puissent adapter la logique ou les écrans sans avoir recours à de longs projets informatiques.

IoT (Internet des objets)
Les capteurs connectés fournissent des informations sur les temps de cycle, la température, les vibrations et d'autres Données process directement dans vos systèmes. Ce flux régulier facilite la détection précoce des petits problèmes et réduit la consignation manuelle. Les équipes de maintenance et de qualité ont ainsi une vision plus claire de ce qui se passe d'une équipe à l'autre.

IA (Intelligence Artificielle)
L'IA commence à combler les lacunes qui prenaient du temps, comme l'analyse des rapports, la recherche de schémas ou la détermination de la raison du ralentissement d'une ligne. Elle peut trier les données, mettre en évidence les tendances et même signaler les causes probables des temps d'arrêt. Certains outils peuvent répondre directement à une question, comme "Quelle machine a causé le plus d'arrêts non planifiés hier ?" et montrer la piste en quelques secondes.

Grâce à Tulip, les entreprises sont en mesure de connecter les personnes, les machines et les systèmes de leurs opérations et de collecter des données de production en temps réel à chaque étape de leur production.

Grâce à ces données, les ingénieurs et les superviseurs de Amélioration continue sont en mesure d'identifier facilement les zones d'inefficacité dans les processus existants et de prendre des mesures pour optimiser leurs efforts de production sur une base continue.

Par exemple, lors du passage du prototype à la production de leur nouveau robot Gita, les Piaggio Fast Forward a fait passer son nouveau robot Gita du stade du prototype à celui de la production, elle avait besoin d'un moyen de former rapidement les opérateurs aux nouveaux processus d'assemblage et de collecter de manière transparente des données sur le site données de production.

En quelques semaines, l'équipe de PFF a créé un écosystème d'applications pour former les opérateurs à chaque étape de l'assemblage et du sous-assemblage en leur fournissant des instructions de travail numériques actualisées.

Grâce à ces flux de travail numériques, l'équipe a pu établir une base de référence pour les temps de cycle, les débits, les temps de production et le nombre de défauts, ce qui a permis aux superviseurs de déployer des efforts sur le site Amélioration continue dans l'ensemble de leurs opérations.

Si vous souhaitez savoir comment Tulip peut vous aider à optimiser vos processus de production, contactez un membre de notre équipe dès aujourd'hui!

L'optimisation de la fabrication consiste à rendre la production plus fluide. Moins de gaspillage, moins d'arrêts, un meilleur rendement. Ce n'est pas l'effort qui est difficile, c'est l'éparpillement des informations. Les données se trouvent dans un système, les notes dans un autre, et beaucoup de choses se transmettent encore de bouche à oreille.

Le MES, l'IoT et l'IA permettent de relier les choses entre elles. Ils donnent aux équipes des informations en direct afin que les problèmes soient résolus plus rapidement. Ce qui fait que cela fonctionne, c'est de garder les bases correctes : suivre les chiffres qui comptent, garder les données sécurisées et utiliser des outils qui s'adaptent à la façon dont les gens travaillent réellement.