Suivi de la production - Meilleures pratiques pour les fabricants

Pour les fabricants, il est essentiel de comprendre le fonctionnement de l'entreprise pour s'assurer qu'elle est capable de fonctionner et de se développer au fil du temps. En outre, les fabricants doivent comprendre les intrants qui alimentent leurs opérations afin de comprendre pleinement les mesures de productivité et d'efficacité qui contribuent à la rentabilité.

Pour mieux comprendre le fonctionnement de l'entreprise dans son ensemble, les fabricants ont besoin d'une solution complète permettant de suivre une série d'indicateurs différents afin de mesurer, d'analyser et de fournir un aperçu clair de l'ensemble du processus de fabrication.

Les stratégies et systèmes avancés deSuivi de production sont capables de fournir cette information en temps réel, permettant aux entreprises d'agir rapidement en réponse aux données qu'elles collectent. Cela est particulièrement important compte tenu de la complexité croissante de nombreux processus de fabrication aujourd'hui.

Dans ce billet, nous vous proposons un aperçu détaillé de l'état actuel de la surveillance de la production, de la manière dont les entreprises collectent des données en temps réel sur données de production à l'aide d'outils numériques, et de la manière dont vous pouvez améliorer le suivi de vos opérations afin d'obtenir Amélioration continue.

Le contrôle de la production est un processus qui consiste à observer les activités au sein d'un site centre de fabrication afin d'obtenir des informations sur le fonctionnement de l'atelier.

Une compréhension approfondie de tout ce qui se passe dans l'atelier est essentielle pour identifier les sources d'inefficacité, les défauts des produits et les goulets d'étranglement. En identifiant ces possibilités d'amélioration, les fabricants peuvent prendre des mesures qui se traduiront par une entreprise plus efficace et plus productive.

Historiquement, le suivi de la production a consisté en une collecte et une analyse manuelles des données, ce qui a créé un décalage important entre le moment où les problèmes sont apparus et celui où les superviseurs ont pu prendre des mesures. En outre, le fait de s'appuyer sur la saisie de données humaines est une recette pour obtenir des données inexactes et incohérentes, sur lesquelles il peut être pratiquement impossible de prendre des décisions éclairées.

Afin de bénéficier de tous les avantages associés au suivi de la production en temps réel, les entreprises investissent de plus en plus dans des plateformes de fabrication robustes capables d'automatiser la collecte de données à chaque étape du processus de production, garantissant ainsi que les responsables et les superviseurs disposent de toutes les données dont ils ont besoin pour prendre les mesures nécessaires à l'amélioration de la production.

Vous travaillez en deux équipes, cinq jours par semaine. Les machines tournent, les gens travaillent, mais à la fin de la semaine, vous n'avez toujours pas atteint vos objectifs. Vous vous en débarrassez. Le TRS est en panne. Personne ne peut expliquer clairement pourquoi.

C'est là que le contrôle de la production prend toute sa valeur.

Il permet aux fabricants d'avoir une vision en direct de ce qui se passe réellement sur le terrain, et pas seulement de ce que les rapports révèlent quelques jours plus tard. Cette visibilité permet de prendre des décisions plus rapides, d'exercer un contrôle plus strict et d'obtenir une production plus régulière.

Amélioration du TRS et du temps de disponibilité
La surveillance de la production transforme le TRS d'un chiffre statique en une mesure vivante de la performance. En saisissant les données relatives à la disponibilité, à la vitesse et à la qualité au fur et à mesure, les équipes peuvent réagir avant que les petits problèmes ne prennent de l'ampleur. Il peut s'agir d'affiner un cycle, d'éliminer un retard de matériel ou de détecter rapidement une série de micro-arrêts.

Au lieu de réagir aux problèmes d'hier, les opérateurs peuvent réagir en temps réel en maintenant les lignes en mouvement et le temps de fonctionnement constant.

Réduction des temps d'arrêt
Les temps d'arrêt non planifiés épuisent les ressources. Dans de nombreuses usines, ils perdurent parce que les causes profondes restent cachées.

Les outils de surveillance modernes comblent cette lacune. Grâce aux capteurs IIoT , à Appareils Edge et aux logiciels intégrés, les fabricants peuvent suivre automatiquement l'état des machines (en marche, au ralenti, à l'arrêt, en panne) et y ajouter les données de l'opérateur pour les mettre en contexte. Soudain, un événement de temps d'arrêt n'est plus seulement un poste budgétaire, c'est une cause documentée qui peut être traitée.

Ce niveau de clarté transforme les enregistrements des temps d'arrêt en plans d'amélioration.

Amélioration du contrôle de la qualité
La surveillance va au-delà du débit. Lorsqu'il est associé à des données d'inspection ou d'essai, il crée un lien direct entre la production et la qualité.

Un équipementier automobile a utilisé cette approche pour relier les pics de défauts à des équipes et des postes spécifiques. Il a découvert qu'une petite variation dans le transfert des opérateurs était à l'origine de l'augmentation des rebuts. Après avoir normalisé le processus, les défauts ont chuté d'un tiers dans cette cellule.

Une meilleure visibilité a conduit directement à une meilleure qualité.

Meilleure allocation des ressources
La main-d'œuvre, les matériaux et le temps machine sont tous en concurrence pour attirer l'attention. Le suivi aide les équipes à les déployer là où ils ont le plus d'impact.

Un fabricant d'appareils médicaux a utilisé les données de production en direct pour rééquilibrer les effectifs pendant une montée en puissance. En déplaçant le personnel entre les lignes les plus performantes et les moins performantes, les heures supplémentaires ont été réduites et les objectifs de production ont été atteints sans augmentation de l'effectif.

De petits ajustements bien informés s'accumulent au fil du temps

Comme nous l'avons déjà mentionné, les fabricants s'engagent dans Suivi de production afin d'obtenir une meilleure visibilité de leurs opérations de fabrication. Les informations qui en résultent éclairent les décisions de l'entreprise, ce qui se traduit par toute une série d'avantages. Ces avantages sont notamment les suivants :

Qualité constante des produits : Le contrôle de la production permet aux fabricants de suivre en temps réel les normes relatives aux produits et aux processus. Les opérateurs et les superviseurs disposent ainsi de données précises et opportunes sur l'état de la production.

En cas de non-conformité ou d'incohérence, le personnel concerné peut intervenir. Il peut alors résoudre le problème ou recalibrer les machines, afin de garantir que tous les produits passant par la ligne respectent les mêmes spécifications.

Une production plus fluide : Les environnements de production de plus en plus complexes et dynamiques présentent plusieurs points de défaillance potentiels. Cependant, une surveillance robuste de la production permet de garder un œil sur tous ces points et d'alerter l'opérateur ou le superviseur concerné en temps réel.

Par exemple, si une machine tombe en panne au milieu de la chaîne de production, cela crée un goulot d'étranglement qui bloque les opérations à chaque extrémité. Toutefois, grâce à la surveillance moderne de la production, les superviseurs sont informés des problèmes potentiels avant qu'ils ne surviennent.

Par conséquent, le problème potentiel peut être évité grâce à une maintenance préventive, ce qui réduit les temps d'arrêt et permet des opérations de production plus fluides.

Sécurité des employés : L'automatisation bien pensée dans les usines intelligentes rend l'entreprise manufacturière plus productive. Toutefois, l'introduction d'équipements plus complexes et plus puissants peut exposer les travailleurs sur le terrain à des risques de blessures.

Mais grâce à la surveillance constante de la production, les fabricants disposent de données en temps réel sur les machines potentiellement dangereuses. Par exemple, les machines sous pression ont des plages de fonctionnement optimales. Si la pression dépasse une certaine limite, le système de surveillance de la production alerte les opérateurs et leur demande de quitter la zone.

Économies de production : La surveillance de la production en temps réel fournit des données provenant de l'usine. L'analyse de ces données fournit aux responsables des informations qu'ils peuvent appliquer pour optimiser l'efficacité globale de l'équipement. Cela permet de réduire les temps d'arrêt et les coûts qui y sont associés.

En outre, les données en temps réel permettent aux superviseurs de contrôler l'état de la production. Ils peuvent ainsi procéder à des ajustements si la production prend du retard, ce qui permet de réduire les coûts liés à l'exécution d'une commande dans le cadre d'un autre cycle de production prévu pour une autre commande.

Amélioration de la satisfaction des clients : La qualité constante des produits et le respect des délais d'exécution des commandes - résultant d'un suivi de la production bien exécuté - favorisent la satisfaction des clients, la confiance et la récurrence des affaires.

En mettant en œuvre un système efficace de suivi de la production, les entreprises sont en mesure d'identifier toute source de problèmes, ce qui leur permet de les résoudre rapidement et efficacement.

La valeur du suivi de la production dépend des questions auxquelles il vous aide à répondre. Fonctionnons-nous de manière efficace ? Où perdons-nous du temps ? Quelles sont les causes des défauts ? Les réponses proviennent des mesures et, plus précisément, d'une poignée d'indicateurs clés de la production qui permettent aux fabricants d'avoir une vue d'ensemble des performances.

Passons en revue les principaux indicateurs qui comptent le plus et la manière dont ils contribuent à la Amélioration continue

TRS (Overall Equipment Effectiveness)
S'il y a bien une mesure qui reflète la santé d'une ligne de production, c'est le TRS. En combinant la disponibilité, la performance et la qualité en un seul pourcentage, le TRS vous donne une vue d'ensemble de l'efficacité de votre équipement.

Mais c'est en les décomposant que l'on obtient la véritable valeur ajoutée. Par exemple, si votre TRS tombe à 68 %, est-ce parce que les machines tombent plus souvent en panne ? Parce qu'elles fonctionnent plus lentement que prévu ? Ou parce que vous produisez plus de déchets ? Le suivi de ces éléments en temps réel permet aux équipes d'agir avec précision plutôt qu'au jugé.

Débit
Le débit vous indique le nombre d'unités que vous produisez sur une période donnée. Simple en apparence, mais puissant lorsqu'il est suivi en direct.

Grâce aux outils de suivi de la production, les équipes peuvent instantanément repérer les baisses de rendement, les attribuer à des causes spécifiques et procéder à des ajustements avant la fin de l'équipe. Que vous mesuriez par pièce, par ligne ou par opérateur, le débit est l'indicateur par excellence des progrès quotidiens.

Suivi des temps d'arrêt
Chaque minute de temps d'arrêt non planifié est une opportunité perdue. En enregistrant automatiquement les états des machines et en les associant au contexte de l'opérateur, les fabricants peuvent enfin obtenir une vision fiable des causes des retards.

Au lieu de s'appuyer sur des connaissances tribales ou des journaux manuscrits, le suivi des temps d'arrêt met en évidence les raisons les plus fréquentes et les plus coûteuses pour lesquelles les lignes s'arrêtent. C'est la première étape pour les réduire.

Temps de cycle et temps de Takt
Le temps de cycle est le temps qu'il faut réellement pour terminer une unité. Le temps de Takt est le temps nécessaire pour répondre à la demande du client.

C'est dans le fossé qui les sépare que se trouvent les déchets et les opportunités.

Le suivi de la production en temps réel vous permet de comparer les deux en permanence, et pas seulement lors des audits. Cette visibilité aide les équipes à rééquilibrer les flux de travail, à redimensionner les tâches et à réduire la surproduction.

Taux de rebut et de reprise
Les problèmes de qualité ne sont pas toujours évidents jusqu'à ce qu'ils touchent le client ou vos marges.

Le suivi des rebuts et des retouches dans le cadre du contrôle de la production permet aux équipes de savoir en temps réel si quelque chose ne va pas. Qu'il s'agisse d'un lot de composants mal alignés ou d'un problème d'outillage apparaissant au fil du temps, une détection précoce signifie moins de défauts, moins de retouches et moins de coûts.

Comment la technologie permet une surveillance plus intelligente de la production

Autrefois, les gens suivaient la production à l'aide d'un presse-papiers et d'un chronomètre. Certains le font encore. Mais il est de plus en plus difficile de faire fonctionner cette méthode lorsque les chaînes de production sont plus rapides et que les gammes de produits ne cessent de changer.

La technologie comble cette lacune. Non pas en remplaçant l'expérience sur le terrain à laquelle les gens se fient, mais en leur donnant des informations plus claires alors que le changement est encore en cours. Lorsque les bons outils sont en place, les décisions sont prises plus tôt, les ajustements sont moins importants et le processus reste sur la bonne voie.

Suivi de production Software
Ces systèmes tirent des chiffres directement de l'atelier : ce qui est fabriqué, qui le fabrique et à quelle vitesse.
Au lieu d'attendre que quelqu'un fasse le total des comptes à la fin de la journée, les données apparaissent au fur et à mesure que les pièces se déplacent dans le processus. Un superviseur peut voir une cellule lente en milieu d'équipe et déplacer un opérateur ou appeler la maintenance avant que la production ne s'effondre.

Il s'agit moins de tableaux de bord que d'assurer la visibilité du travail.

Suivi duTRS
Le calcul manuel du TRS a toujours été fastidieux et incohérent. Les outils automatisés se chargent des calculs en extrayant automatiquement les données des machines et des plannings.
Vous obtenez des chiffres fiables que vous pouvez utiliser lors de la réunion quotidienne. La comparaison des lignes ou des équipes devient simple, et vous pouvez passer du temps à parler de ce qu'il faut améliorer plutôt que de la manière dont les données ont été collectées.

Machine Condition Monitoring
données de production raconte une histoire ; la santé de la machine en raconte une autre. Les capteurs qui suivent les vibrations, la température ou la charge révèlent à quel point l'équipement est proche d'un problème.
Les équipes de maintenance peuvent planifier les réparations avant qu'une panne n'interrompe la production. Au fil du temps, vous commencez à prévoir l'apparition des problèmes au lieu de réagir après coup. C'est là que les véritables économies apparaissent.

OutilsNo-Code et connectés
La mise en place de ces systèmes nécessitait auparavant de faire appel au service informatique ou à des développeurs externes. C'est en train de changer.
Les outils sans code permettent aux ingénieurs de créer leurs propres formulaires, tableaux de bord et flux de travail qui se connectent directement aux machines et aux capteurs. Cela raccourcit la boucle entre l'identification d'un problème et la mise en place d'un moyen de le suivre.

Le résultat n'est pas un logiciel sophistiqué, c'est une configuration qui correspond à la façon dont les gens travaillent réellement sur le terrain.

L'installation d'outils de surveillance de la production est la partie la plus facile. Il faut plus de travail pour qu'ils apportent une réelle valeur ajoutée. Les outils doivent s'adapter à la manière dont votre exploitation fonctionne réellement, et les gens doivent faire confiance à ce que les chiffres leur disent.

Voici quelques problèmes qui tendent à apparaître au cours de la mise en œuvre, ainsi que des moyens pratiques de les résoudre rapidement.

1. Silos de données et systèmes déconnectés
La plupart des usines disposent déjà de nombreuses données. Le problème, c'est qu'elles sont dispersées : certaines dans d'anciens systèmes, d'autres dans des feuilles de calcul, d'autres encore dans des logiciels distincts qui ne se connectent jamais.

Lorsque les informations restent dans des coins différents, personne ne peut avoir une vue d'ensemble. Les décisions sont ralenties et les problèmes sont résolus couche par couche au lieu d'être résolus à la source.

La solution consiste à choisir des outils de surveillance qui communiquent facilement avec ceux que vous utilisez déjà. Les API ouvertes et les connecteurs intégrés sont d'une grande utilité. C'est encore mieux si la plateforme vous permet de tout regrouper en une seule vue sans codage ni goulot d'étranglement informatique. L'intégration doit simplifier, et non ajouter un autre système à surveiller.

2. Mesures incohérentes
Si chaque site définit le "temps d'arrêt" à sa manière, ou si chaque superviseur suit le TRS différemment, les comparaisons ne signifient pas grand-chose. Vous finissez par débattre des chiffres au lieu de les améliorer.

La solution commence avant le déploiement. Asseyez-vous avec les responsables des opérations, de la qualité et de la maintenance pour vous mettre d'accord sur la définition et le calcul des indicateurs. Verrouillez le tout. Assurez-vous que tout le monde mesure les mêmes choses, de la même manière, dans tous les domaines. Une fois que les définitions correspondent, les discussions sur les performances deviennent beaucoup plus claires.

3. Faible engagement des opérateurs
Les tableaux de bord sophistiqués ne sont d'aucune utilité si les personnes qui exploitent les machines ne les utilisent pas. De nombreux opérateurs considèrent les nouveaux outils de surveillance comme un moyen d'être surveillés, et non pas aidés.

Faites-les participer dès le début. Demandez-leur ce qui rendrait le système utile pour eux - quel type de retour d'information, d'alertes ou de visibilité les aiderait réellement à atteindre leurs objectifs. Laissez-leur de l'espace pour étiqueter les causes des temps d'arrêt ou pour laisser des notes rapides lorsque quelque chose semble anormal. Une fois que les données commencent à fonctionner en leur faveur, l'adhésion suit naturellement.

4. Trop de saisie manuelle
Taper des données à la main semble plus rapide sur le moment, mais cela ajoute des frictions et ouvre la porte à des erreurs. Les opérateurs finissent par traiter deux fois des informations que des capteurs ou des scanners auraient pu saisir automatiquement.

Automatisez ce que vous pouvez. Les états des machines, les comptages et les mouvements des matériaux peuvent tous être suivis numériquement. Réservez la saisie manuelle à ce que les personnes remarquent et que les capteurs ne peuvent pas remarquer, comme le contexte, le jugement, les indices subtils du processus. Cet équilibre permet de conserver des données précises sans surcharger l'équipe.

Les systèmes modernes de suivi de la production tirent parti de l'interconnectivité dynamique entre les équipements d'atelier et les appareils IoT pour glaner des ensembles de données plus complets. En outre, ces systèmes sont dotés de fonctions analytiques avancées, fournissant des informations exploitables en temps réel.

Les systèmes avancés de contrôle de la production disposent également de fonctions de visualisation et de personnalisation. Les fabricants peuvent donc adapter ces outils numériques à leurs opérations de production spécifiques. De plus, les responsables de la production sont en mesure de suivre et de visualiser les données en quelques secondes à l'aide de tableaux de bord de fabrication personnalisables.

Enfin, les données de suivi de la production alimentent d'autres aspects de la fabrication, tels que l'approvisionnement en matériaux et l'expédition, et informent d'autres aspects de l'activité, tels que les finances, les relations avec la clientèle et la logistique.

Au fil des ans, nous avons aidé des centaines d'entreprises à améliorer leurs capacités de contrôle de la production en utilisant la plateforme intuitive et sans code de Tulip.

Grâce à Tulip, les fabricants sont en mesure d'automatiser la collecte de données auprès des travailleurs, des machines et des appareils dans l'ensemble de leurs opérations. Ces données peuvent ensuite être visualisées dans un Tableau de bord numérique centralisé, fournissant aux entreprises les informations dont elles ont besoin pour identifier les inefficacités et mettre en place des actions correctives.

Si vous souhaitez savoir comment Tulip peut vous aider à capturer des données en temps réel et à rationaliser le suivi de votre production, veuillez contacter un membre de notre équipe dès aujourd'hui!

Le contrôle de la production a beaucoup évolué en quelques années. Les outils qui affichaient autrefois les chiffres d'hier fournissent aujourd'hui un contexte en direct et une vision plus approfondie. Ce qui nous attend nous permettra d'aller encore plus loin, en influençant la manière dont les usines prennent des décisions, résolvent les problèmes et s'adaptent dans l'instant.

La prochaine vague de surveillance ressemblera moins à une collecte de données qu'à une aide à la décision. Les systèmes comprendront le processus et ne se contenteront pas de l'enregistrer.

IA et analyse prédictive
La plupart des systèmes de surveillance actuels rapportent ce qui s'est passé. La prochaine génération explique pourquoi et ce qui risque de se produire ensuite.

Les modèles prédictifs peuvent repérer des schémas que les opérateurs ne peuvent pas voir dans le bruit. Un léger changement dans les vibrations peut signaler l'usure d'un roulement quelques jours avant sa défaillance. Une combinaison de pics de température et de cycles lents peut indiquer un problème de configuration qui commence à se propager.

Au lieu de réagir aux problèmes, les équipes de maintenance et de production peuvent intervenir rapidement. Au fil du temps, les algorithmes apprennent les particularités de votre processus et améliorent leur précision, tout comme un opérateur expérimenté s'améliore au fil des opérations.

Intégration avec les jumeaux numériques
Un jumeau numérique est une copie virtuelle de votre chaîne de production. Lorsqu'il est relié à des données de surveillance en direct, il devient un banc d'essai pour le monde réel.

Vous pouvez expérimenter en toute sécurité, par exemple accélérer un convoyeur, ajuster l'acheminement des lots ou modifier l'outillage, et voir l'impact prévu avant d'effectuer le changement dans l'atelier. Cela raccourcit les cycles d'essai et limite les perturbations.

Utilisé de cette manière, le jumeau n'est pas un projet scientifique ; c'est un outil de décision qui aide les équipes à agir en se basant sur des preuves plutôt que sur des hypothèses.

Collaboration homme-machine
La technologie ne remplace pas l'expérience. Elle offre aux gens une meilleure façon de l'utiliser.

Les opérateurs ne devraient pas avoir à fouiller dans des classeurs ou à attendre que l'ingénierie réponde à des questions de routine. Grâce aux assistants d'IA contextuels liés à vos propres données et à votre documentation, ils peuvent poser des questions directes telles que la raison pour laquelle une machine s'est arrêtée, la spécification de couple applicable ou le paramètre à vérifier, et obtenir immédiatement des réponses utiles.

Les machines se chargent de la surveillance. Les personnes s'occupent du jugement. C'est cette combinaison qui définira la prochaine phase de l'intelligence industrielle.

Le contrôle de la production en temps réel ne consiste pas à regarder des écrans. Il s'agit de donner aux équipes une vision claire de ce qui se passe afin qu'elles puissent maintenir le processus dans la bonne direction, c'est-à-dire moins de temps d'arrêt, une qualité plus stricte, une production plus régulière.

Lorsque les données proviennent directement du terrain, elles cessent d'être un bruit de fond et deviennent un moteur d'action. Vous voyez les petits problèmes avant qu'ils ne se transforment en arrêts de travail. Vous comprenez ce qui contribue ou nuit aux performances. Vous répétez ce qui fonctionne et corrigez ce qui ne fonctionne pas.

Les tableaux de bord TRS , le suivi des temps d'arrêt, les alertes basées sur l'IA sont autant d'éléments d'une même idée : faire de l'amélioration un élément de la routine, et non un projet occasionnel.

Les usines qui continuent à progresser sont celles qui réagissent rapidement, tirent des enseignements de leurs propres données et continuent à s'adapter. Le suivi de la production leur donne les moyens de le faire, à chaque poste, chaque jour.