MES de nouvelle génération : passer des rapports statiques à l'action en temps réel

C'est un paradoxe que tous les responsables de production connaissent bien. Vous disposez de capteurs sur chaque machine et de journaux pour chaque équipe, mais lorsqu'un goulot d'étranglement survient, vous avez souvent encore du mal à en déterminer la cause. Vous êtes submergé de données, mais vous manquez cruellement de visibilité.

Le problème n'est généralement pas que les données n'existent pas. Le problème réside dans leur emplacement.

Pendant des décennies, l'industrie s'est appuyée sur des solutions telles que les systèmes d'exécution de la fabrication, dotés d'architectures rigides qui fonctionnent davantage comme des coffres-forts que comme des outils. Ces systèmes sont efficaces pour ingérer d'énormes quantités de données à des fins de conformité et d'archivage, mais ils ne parviennent pas à rendre ces informations accessibles aux personnes sur le terrain qui en ont besoin. Ils créent des silos de données où obtenir une réponse simple nécessite un projet d'intégration complexe, un outil externe de veille économique (BI) ou un ticket informatique qui peut rester sans réponse pendant des mois.

C'est là que le discours doit évoluer. Nous devons cesser de nous contenter de rapports statiques et traditionnels et commencer à exiger des informations réelles et exploitables. Dans cet article, nous allons examiner à quoi ressemble réellement l'analyse avancée dans une MES et ce que vous devez rechercher lorsque vous évaluez les capacités d'analyse de différents fournisseurs.

L'une des principales sources de confusion sur le marché réside dans le fait que les fournisseurs utilisent souvent les termes « reporting » et « analyse » de manière interchangeable. Or, il ne s'agit pas de la même chose.

Le reporting est historique. Il permet de consigner ce qui s'est passé au cours du dernier quart de travail, de la dernière journée ou du dernier trimestre. MES traditionnels tels que Siemens ou Rockwell ont été conçus à cette fin. Ils excellent dans l'enregistrement des transactions et la génération d'un PDF à la fin du mois pour prouver la conformité. Il s'agit d'une fonction utile et nécessaire, mais ce n'est pas de l'analyse.

L'analyse est prédictive et exploitable. Elle ne se contente pas d'enregistrer le passé. Elle interprète les données en temps réel pour influencer le présent.

La différence entre ces deux concepts réside généralement dans l'accessibilité. Dans une architecture monolithique traditionnelle, vos données de production stockées dans des bases de données complexes. Si un ingénieur de processus souhaite visualiser une nouvelle métrique ou corréler la température avec le rendement, il ne peut pas simplement la créer lui-même.

Au lieu de cela, ils doivent soumettre une demande auprès du service informatique. Ils peuvent être amenés à recruter un spécialiste des données pour traiter les informations ou à investir dans une intégration coûteuse avec un outil BI. Cela crée un goulot d'étranglement où les personnes qui comprennent le processus sont séparées des données dont elles ont besoin pour l'améliorer.

Il en résulte un retard que les opérations modernes ne peuvent se permettre. Lorsque vous recevez enfin le Tableau de bord avez demandé, l'anomalie qu'il était censé détecter a déjà entraîné des rebuts ou des temps d'arrêt. Vous réagissez à des problèmes qui ont déjà causé des dommages, au lieu de les prévenir pendant que la chaîne est encore en marche.

Si vous demandez à dix fournisseurs différents ce que signifie « analyse avancée », vous obtiendrez dix réponses différentes. En général, ils évoquent des algorithmes complexes ou des lacs de données volumineux. Cependant, pour les personnes qui gèrent réellement l'usine, la définition devrait être beaucoup plus simple.

L'analyse avancée ne concerne pas la quantité de données que vous pouvez stocker, mais la rapidité avec laquelle vous pouvez agir sur la base de ces données.

Nous devons passer d'une visibilité passive à des déclencheurs actifs. Dans un environnement nouvelle génération, un Tableau de bord pas seulement un affichage. C'est un élément qui alimente votre flux de travail.

Lorsqu'un indicateur critique s'écarte de la norme, par exemple une baisse soudaine du rendement au premier passage, le système ne doit pas se contenter de l'enregistrer pour une réunion matinale. Il doit immédiatement alerter le superviseur ou déclencher un processus de contrôle qualité spécifique pour l'opérateur de ce poste. L'objectif est d'apporter une amélioration immédiate, et non pas simplement de documenter une défaillance pour plus tard.

Ce niveau d'actionnabilité nécessite un contexte que les Suivi machine ne peut tout simplement pas fournir.

MES traditionnels considèrent souvent les machines et les personnes comme des entités distinctes. Ils peuvent indiquer avec précision quand une broche a cessé de tourner, mais ils ne fournissent aucune information sur ce qui se passait autour d'elle. L'opérateur était-il en train de changer un outil ? Attendait-il des matériaux ? Y a-t-il eu un changement d'équipe ?

Sans cette dimension humaine, les données machines ne sont que du bruit. Les plateformes de nouvelle génération telles que Tulip ce problème en combinant Suivi machine IoT) avec les données humaines. Comme l'opérateur interagit avec une application pendant qu'il travaille, vous obtenez un enregistrement complet de qui a fait quoi, quand et pourquoi. Vous pouvez corréler les alarmes machines avec les étapes spécifiques de l'opérateur ou les lots de matériaux. Cela vous donne une vue d'ensemble de l'efficacité globale de votre équipement, plutôt que simplement le chiffre final.

Les systèmes traditionnels considèrent l'analyse comme un élément secondaire ou un module distinct. Vous disposez du MES de base, puis d'une couche de reporting qui vient s'y ajouter. C'est pourquoi « extraire les données » est souvent un véritable casse-tête. Dans une composable comme Tulip, l'architecture est inversée. Les applications étant la source des données, vous bénéficiez de plusieurs avantages distincts :

• Les analyses sont natives et instantanées. Chaque fois qu'un opérateur interagit avec une instruction de travail, consigne un défaut ou termine une étape, ces données sont immédiatement disponibles pour analyse. Il n'y a pas de pipeline d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) susceptible de tomber en panne, ni de couche d'intégration complexe à configurer.

• L'accès aux données est désormais accessible à tous. Dans le modèle traditionnel, le suivi d'un nouvel indicateur clé de performance (KPI) nécessite souvent un cahier des charges et une longue attente pour le service informatique. Avec une approche basée sur une plateforme, l'ingénieur responsable du processus est également responsable de l'analyse. Il est possible de créer des graphiques en quelques minutes à l'aide d'une interface glisser-déposer, sans avoir à connaître le langage SQL ni à ouvrir un ticket d'assistance.

• L'agilité devient la norme. Modifier un rapport dans un système existant peut parfois sembler être un projet complexe. Avec une composable , cela fait simplement partie de votre Amélioration continue quotidienne Amélioration continue . Vous pouvez itérer sur vos tableaux de bord aussi rapidement que vous itérez sur vos processus de production.

Cela contraste fortement avec les efforts considérables exigés par les acteurs historiques. Lorsque vous éliminez les frictions entre la collecte et la visualisation des données, vous cessez de considérer l'analyse comme un projet ponctuel et commencez à la traiter comme un levier opérationnel continu.

Lorsque vous évaluez un nouveau système, il est facile de se laisser distraire par les tableaux de bord attrayants présentés dans une démonstration. Cependant, pour réellement améliorer les performances, il est nécessaire d'examiner comment ces tableaux de bord sont conçus et d'où proviennent les données. Voici les fonctionnalités essentielles qui distinguent un outil de reporting traditionnel d'une plateforme d'analyse moderne.

Données opérationnelles unifiées et en temps réel

Les fabricants souhaitent disposer d'une version unique de la vérité pour toutes les machines, toutes les personnes et tous les processus afin de pouvoir comprendre rapidement ce qui se passe par ligne, par produit et par équipe. Plutôt que d'extraire des feuilles de calcul de plusieurs systèmes, l'objectif est de visualiser les performances en un seul endroit et de pouvoir s'y fier.

Dans Tulip, les données provenant des applications des opérateurs, des machines et de nos tableaux de données intégrés sont toutes regroupées dans la même couche d'analyse. Cela signifie que les tâches terminées, les listes de contrôle, les contrôles qualité et les états ou comptages des machines apparaissent tous ensemble dans les graphiques que vous créez. Il vous suffit de sélectionner les applications ou les machines qui vous intéressent, et Tulip vous Tulip segmenter ces données combinées par produit, équipe ou poste, sans avoir à manipuler manuellement les données.

Analyses sans code pour les indicateurs clés de performance de production

La plupart des usines rencontrent des difficultés car les rapports utiles nécessitent des compétences en BI ou un soutien informatique, ce qui oblige les équipes de première ligne à attendre plusieurs jours, voire plusieurs semaines, pour obtenir de nouvelles informations sur leurs indicateurs clés de performance. L'idéal serait que les responsables de la production et de l'amélioration continue puissent créer et ajuster leurs propres tableaux de bord pour suivre le débit, le rendement et les temps d'arrêt.

Dans Tulip, les analyses sont créées à l'aide de notre éditeur visuel où les utilisateurs sélectionnent leur source de données, leurs filtres (par exemple, « Ligne 1, 7 derniers jours ») et la manière dont ils souhaitent regrouper les résultats (par heure, équipe, produit, opérateur). Les calculs courants dans le domaine de la fabrication, tels que les comptes, les moyennes et les taux, sont configurés à l'aide de menus déroulants plutôt que de code. Les superviseurs peuvent ainsi créer ou modifier eux-mêmes des graphiques en quelques minutes pour visualiser, par exemple, les tendances des temps de cycle par référence ou le rendement au premier passage par équipe.

Analyses natives et TRS

Les usines considèrent souvent les données machines comme un projet distinct, avec des historiques et des rapports personnalisés qui correspondent rarement à ce que les opérateurs et les ingénieurs observent dans leur travail quotidien. Ce qui est important, c'est d'obtenir rapidement des indicateurs standard tels que TRS l'analyse des temps d'arrêt, sans avoir à mettre en place un projet informatique complexe.

Dans Tulip, une fois que les machines sont connectées et envoient des signaux de base (tels que en marche, inactif, arrêté et comptages), la plateforme fournit des analyses prêtes à l'emploi pour calculer TRS et les mesures connexes au fil du temps. Ces graphiques peuvent afficher TRS heure, par équipe ou par commande, ainsi que le détail des pertes de temps. Comme ces données machine se trouvent dans le même système que les applications des opérateurs, vous pouvez directement relier les indicateurs de temps d'arrêt et de performance à des changements, des inspections ou des étapes de processus spécifiques.

Analyses intégrées et basées sur les rôles dans les applications

Les fabricants souhaitent que les indicateurs clés de performance soient visibles là où le travail est effectué, et non dissimulés dans un portail de reporting distinct que les utilisateurs consultent rarement. Les opérateurs ont besoin d'une vue d'ensemble simple et en temps réel, tandis que les superviseurs et les ingénieurs ont besoin d'analyses légèrement plus approfondies, toutes alignées sur les mêmes données sous-jacentes.

Dans Tulip, les analyses que vous créez peuvent être directement intégrées aux applications utilisées par les opérateurs et les responsables dans l'atelier. Un opérateur peut ainsi consulter le takt actuel par rapport au takt réel, les travaux en cours et les rebuts pour la commande en cours directement dans l'écran des instructions de travail. Un superviseur utilisant une autre application peut consulter un Tableau de bord en temps réel Tableau de bord plusieurs postes avec des analyses détaillées par équipe ou par produit. Ainsi, tous les utilisateurs consultent les mêmes données, mais avec le niveau de détail et le contexte adaptés à leur rôle.

Analyses assistées par l'IA et prévisions basées sur le machine learning

Les équipes sont souvent conscientes que leurs données contiennent des signaux, mais elles manquent de temps ou d'expertise pour les exploiter, en particulier lorsqu'il s'agit de repérer des tendances ou de prévoir des problèmes. Une idée intéressante consiste à permettre aux utilisateurs de « poser des questions sur leurs données » en langage naturel et d'obtenir des réponses pertinentes et exploitables.

Dans Tulip, les fonctionnalités d'IA peuvent lire les données stockées dans Tulip et aider les utilisateurs à générer des analyses en décrivant ce qu'ils souhaitent voir, par exemple « afficher le taux de défauts par produit au cours du dernier mois ». Le système peut suggérer des graphiques ou mettre en évidence des tendances sans que l'utilisateur ait besoin de tout créer à partir de zéro. Pour les mesures basées sur le temps, telles que le débit ou les défauts, Tulip ajouter des lignes de prévision simples qui projettent les valeurs futures probables, aidant ainsi les planificateurs et les responsables de l'amélioration continue à détecter les problèmes suffisamment tôt pour ajuster les calendriers, les effectifs ou les processus avant que les performances ne baissent.

En fin de compte, l'objectif est de prendre de meilleures décisions, et pas seulement de créer de meilleurs graphiques. Lorsque vous fournissez les bonnes données aux personnes qui peuvent les exploiter, vous transformez l'analyse, qui n'est plus une charge administrative, en un avantage concurrentiel.

La différence entre les capacités théoriques et l'impact réel apparaît clairement lorsque l'on observe comment les fabricants utilisent réellement ces outils sur le terrain.

Un fabricant leader dans le domaine du stockage d'énergie à longue durée illustre parfaitement cette transition des « rapports traditionnels » vers les « actions en temps réel ».

Avant d'adopter une composable , ce fabricant était confronté au « déficit analytique » que nous avons décrit précédemment. Ses données critiques en matière de qualité étaient consignées sur papier. Les ingénieurs passaient des heures chaque semaine à déchiffrer des centaines de résultats de tests de pression manuscrits. Non seulement cette méthode était inefficace, mais elle créait également un angle mort dangereux. Si une machine commençait à s'écarter des spécifications en cours de quart, les données existaient, mais elles n'étaient pas visibles. Le problème n'était découvert que plusieurs heures plus tard, une fois que les ingénieurs avaient fini de déchiffrer les journaux, souvent après que les pièces défectueuses avaient déjà été fabriquées.

En adoptant Tulip, ils ont comblé le fossé entre l'opérateur et les données. Ils ont remplacé les blocs-notes par une application qui capture instantanément les résultats des tests de pression et les relie au code QR sérialisé du produit. L'application étant la source des données, les analyses sont natives et immédiates. Il n'est plus nécessaire d'attendre le rapport de fin de quart.

Ce changement a permis de débloquer les « déclencheurs actifs » qui définissent l'analyse de nouvelle génération. Désormais, en cas d'événement critique sur une machine ou de défaut de qualité, le système ne se contente plus de l'enregistrer dans une base de données. Il déclenche un processus automatisé qui envoie une alerte à un canal Microsoft partagé. Cela permet de mobiliser instantanément les ingénieurs compétents, qui peuvent ainsi diagnostiquer et résoudre les problèmes en seulement 20 minutes.

Ils sont passés d'un système qui documentait les défaillances plusieurs jours après leur survenue à un système qui permet de les prévenir en quelques minutes. C'est là tout le pouvoir de la démocratisation : lorsque vous fournissez aux équipes de production les outils nécessaires pour collecter leurs propres données et agir en conséquence, vous cessez de réagir aux événements passés et commencez à contrôler les performances.

L'époque où l'on s'appuyait sur des rapports PDF statiques pour mener des opérations dynamiques est révolue. Le rythme de la fabrication moderne exige des solutions plus rapides, plus flexibles et plus accessibles. MES de nouvelle génération ne consistent pas à recruter davantage de scientifiques spécialisés dans les données ou à créer des lacs de données plus volumineux. Elles visent à éliminer les barrières entre les personnes qui effectuent le travail et les données qu'elles génèrent.

Veuillez examiner attentivement vos systèmes actuels. Vous fournissent-ils un « rapport » sur ce qui n'a pas fonctionné hier, ou vous fournissent-ils les « analyses » nécessaires pour résoudre les problèmes actuels ?

Si vous attendez encore plusieurs jours pour obtenir des réponses qui devraient vous être fournies en quelques secondes, il est temps de repenser votre architecture. Contactez dès aujourd'hui un membre de notre équipe pour découvrir comment Tulip vous aider à prendre des mesures en temps réel dans l'ensemble de vos opérations.