Transformer les données de fabrication en valeur commerciale grâce à la contextualisation

Dans le paysage industriel de plus en plus numérique d'aujourd'hui, l'abondance des données est à la fois une aubaine et un fléau pour les entreprises. Le phénomène "Data-Rich but Information-Poor" - communément appelé DRIP - est un obstacle important que les fabricants doivent surmonter pour obtenir les avantages promis par transformation numérique. Alors que les usines de fabrication génèrent généralement de grandes quantités de données chaque jour au cours du processus de production, la capacité à transformer ces données en informations significatives reste souvent insaisissable. Ce décalage entre la collecte et l'utilisation des données entrave la prise de décision et fait perdre des occasions d'améliorer l'efficacité opérationnelle.

Le DRIP dans le secteur manufacturier découle de plusieurs problèmes clés. Dans la plupart des cas, c'est le résultat du cloisonnement des données au sein de différents départements et systèmes, ce qui entraîne un manque de visibilité globale pour l'entreprise. En outre, les fabricants se retrouvent souvent submergés par le volume de données générées par différentes sources - des capteurs de machines aux entrées des opérateurs. Ces données restent souvent sous-utilisées en raison du manque d'intégration et de contextualisation, ce qui rend difficile pour les fabricants d'extraire des informations exploitables qui conduisent à des changements et à des améliorations significatifs dans leurs opérations.

S'attaquer au DRIP et transformer les données en informations ne consiste pas seulement à collecter davantage de données, mais plutôt à faire un meilleur usage des données déjà collectées. Les fabricants doivent se concentrer sur l'intégration, la contextualisation et l'analyse efficaces des données afin d'améliorer la prise de décision et l'efficacité des processus et, en fin de compte, de renforcer leur avantage concurrentiel.

Pour relever ces défis, la hiérarchie DIKW (Data, Information, Knowledge, Wisdom) apparaît comme un cadre utile pour comprendre la nécessité de la contextualisation. Cette hiérarchie illustre le processus de transformation des données brutes en informations exploitables, un pilier fondamental de transformation numérique. Prenons par exemple le processus de surveillance d'une machine dans l'atelier.

• Données : 100 unités/heure - Il s'agit des données brutes de sortie d'une machine, indiquant la vitesse de production.

• Information : 100 unités/heure sur la machine X - En ajoutant un contexte aux données brutes en les associant à une machine spécifique, elles deviennent des informations.

• Connaissance : 100 unités/heure sur la machine X avec un objectif de 120 unités/heure - Avec un contexte supplémentaire, en l'occurrence l'ordonnancement, nous comprenons maintenant que la machine X n'est pas assez performante, ce qui nous donne une connaissance de l'efficacité de la machine.

• Sagesse : La machine X doit être optimisée pour atteindre l'objectif de 120 unités/heure - En comprenant les implications de la connaissance, nous réalisons que la maintenance ou une autre intervention pourrait aider la machine X à atteindre son objectif de production.

Comme l'illustre cet exemple, les capteurs installés sur une machine ne peuvent à eux seuls collecter des données sur ses performances. Mais lorsqu'ils sont intégrés à des informations contextuelles telles que les programmes de production d'un système MES ou l'historique de la maintenance fourni par vos opérateurs, vous pouvez commencer à traiter de manière proactive les pannes potentielles ou les goulets d'étranglement. Cette capacité prédictive représente un changement radical par rapport aux approches réactives traditionnelles, car elle permet aux fabricants de résoudre les problèmes avant qu'ils ne se transforment en temps d'arrêt coûteux.

Le concept de systèmes interconnectés pour obtenir une contextualisation des données va bien au-delà du simple site Suivi machine. En supprimant les silos et en intégrant les données dans divers systèmes d'entreprise - de votre ERP à votre SCADA et à vos systèmes de qualité - les fabricants sont en mesure d'obtenir une vue complète et en temps réel de leurs opérations. La possibilité de passer des données brutes à des informations approfondies permettant une prise de décision prédictive et une planification stratégique à grande échelle est fondamentale pour transformation numérique. Et la clé pour atteindre ce niveau de prise de décision éclairée est la contextualisation.

En s'inspirant des leçons tirées du monde réel et partagées lors de notre récent webinaire" Contextualiser les données dans la fabrication : Une feuille de route pour réussir", voici trois bonnes pratiques que vous pouvez mettre en œuvre pour contextualiser efficacement les données et les exploiter afin d'améliorer vos opérations.

Plutôt que d'essayer de rassembler des données provenant de différentes sources après coup, la véritable valeur des données est révélée lorsqu'elles sont associées à un contexte pertinent au moment où elles sont enregistrées. Par exemple, les données capturées à partir d'une machine doivent être associées à des identifiants tels que l'ID de la machine, l'état opérationnel et l'horodatage. En intégrant ces données à Ordre de travail ou aux données de planification d'un MES, par exemple, vous pouvez obtenir une vision encore plus holistique du fonctionnement de vos opérations. Les solutions DataOps et les plateformes d'exploitation en première ligne peuvent jouer un rôle déterminant dans ce processus en facilitant l'agrégation de données provenant de diverses sources afin d'ajouter des couches d'informations contextuelles.

Votre site données de production doit non seulement être contextualisé avec les données de vos autres systèmes d'entreprise, mais aussi avec celles de vos opérateurs dans l'atelier. Traditionnellement, ils devaient capturer les données manuellement et les enregistrer sur un tableau blanc ou un presse-papiers, puis les saisir périodiquement dans une feuille de calcul pour les analyser, ce qui ouvrait de nombreuses possibilités d'erreurs humaines. Grâce aux outils numériques, cette collecte de données peut être automatisée, ce qui élimine les erreurs et libère vos opérateurs des tâches subalternes de saisie des données. Ces opérateurs connaissent parfaitement le processus de production, et en leur fournissant des interfaces numériques pour capturer les données et ajouter du contexte en temps réel dans l'atelier, vous pouvez débloquer un tout nouveau spectre d'informations sur vos opérations.

Historiquement, les fabricants ont adopté une approche consistant à traiter et à visualiser les données comme des enregistrements ou des documents statiques, isolés et souvent sur papier. Cet état d'esprit se caractérise par une dépendance à l'égard des processus manuels de saisie et d'analyse des données, et par une tendance à consolider les données dans des formats fixes tels que les PDF ou les rapports imprimés, qui sont périodiquement examinés et archivés.

Cette approche présente un certain nombre d'inconvénients. Les documents sont généralement des instantanés statiques de données, qui manquent de pertinence en temps réel et deviennent souvent obsolètes dans un environnement de fabrication en évolution rapide. Le processus de création, de mise à jour et de gestion manuelle de ces documents prend du temps et est sujet aux erreurs. Enfin, les documents sont souvent conservés à des endroits ou dans des systèmes spécifiques, ce qui rend difficile le partage et l'accès aux informations dans l'ensemble de l'entreprise ou la prise de décision en temps réel.

En contextualisant les données à la source et en tirant parti de l'expertise de vos opérateurs, les fabricants peuvent surmonter les défis du syndrome DRIP. Cette stratégie ouvre la voie à une prise de décision et à une planification stratégique fondées sur les données, vous permettant ainsi de réaliser les améliorations exponentielles promises par transformation numérique.

Transformer les données de fabrication en informations exploitables qui apportent une valeur réelle est essentiel pour les fabricants modernes qui doivent relever le défi d'être riches en données mais pauvres en informations. En intégrant les données dans tous les systèmes, en donnant aux opérateurs les moyens d'ajouter un contexte en temps réel dans l'atelier et en dépassant l'état d'esprit du "document" statique, les fabricants peuvent résoudre les problèmes de manière proactive et atteindre de nouveaux niveaux de productivité.

Ces stratégies ne représentent pas seulement des améliorations progressives ; elles sont essentielles pour maintenir un avantage concurrentiel dans le paysage manufacturier qui évolue rapidement. L'avenir de l'industrie dépend de cette transformation, où les données deviennent un atout inestimable pour atteindre Amélioration continue et innover.