Pourquoi l'utilisation de la lentille d'hier pour évaluer les MES d'aujourd'hui ne fonctionne pas ?

Si vous avez cliqué sur cet article pour le lire, je suppose que vous êtes soit curieux au sujet de MES, soit suffisamment familier avec lui pour avoir une opinion. J'ai moi aussi quelques points de vue, et l'un d'entre eux est que l'industrie manufacturière est mal desservie.

Toutefois, cette situation est en train de changer avec IIoT, AI/ML et no-code. Au cours des dernières décennies, l'industrie manufacturière s'est appuyée sur les systèmes traditionnels d'exécution de la fabrication (MES). Ces dernières années, de nouvelles technologies ont été développées et des solutions MES de nouvelle génération sont apparues. En évaluant les solutions MES de la même manière, vous risquez de passer à côté de critères clés et de résultats précieux - agilité, rapidité, meilleure expérience utilisateur, données plus accessibles, temps de retour sur investissement plus rapide.

Dans cet article, j'aborderai les tendances de l'industrie qui devraient vous amener à reconsidérer ce que vous recherchez dans une plateforme MES.

Et peut-être qu'après tout ce temps, ce dont vos opérations avaient besoin dépassait les capacités d'une solution MES traditionnelle.

Pourtant, dans les années 2020, plus de 70 % des erreurs commises dans les environnements de fabrication seront d'origine humaine. Il est coûteux et futile d'automatiser les humains, mais il est logique d'améliorer les flux de travail humains pour qu'ils soient plus efficaces et entraînent moins d'erreurs.

En d'autres termes, l'erreur humaine n'est pas un problème humain. C'est un problème lié aux systèmes de travail, ainsi qu'au manque de flexibilité pour améliorer les processus de travail.

Investir dans l'automatisation, les capteurs, les appareils connectés, etc. et s'arrêter là n'est pas de l'innovation numérique. Le véritable changement ne se produit que lorsque vous mettez la technologie entre les mains de ceux qui comprennent le mieux la fabrication et que vous responsabilisez les travailleurs de première ligne.

Il s'agit de permettre aux ingénieurs et parfois aux travailleurs de première ligne de réinventer leur travail en travaillant dans le cadre d'une expérience utilisateur flexible et dynamique. Voici quelques exemples de ces technologies augmentatives Instruction de travail numériqueLes technologies de l'information et de la communication (TIC), IoT- les contrôles de qualité en ligne connectés et les plateformes de développement sans code qui améliorent les systèmes de travail et réduisent les erreurs à un niveau proche de zéro. Toute solution dont la caractéristique principale est de vous montrer comment reproduire des processus analogiques sur un écran numérique est fondamentalement erronée.

Si vous cherchez "MES is Dead", vous trouverez tout un tas d'articles déclarant qu'il est vraiment mort, et d'autres qui l'ont simplement ressuscité sous une autre forme en insérant IIoT.

Il est clair que les solutions MES suscitent beaucoup de frustration sur le marché. Il suffit de demander aux équipes informatiques chargées de soutenir les solutions MES ! Vous allez écouter pendant un certain temps...

Conçu à l'époque préIoT, pré-AI/ML, le MES traditionnel n'a jamais été conçu pour Données process à partir d'un ensemble de capteurs, et encore moins pour les agréger et fournir des informations en temps réel. Au lieu de cela, vous obtenez un autre silo de données - comme un historien de l'usine.

Parce que le MES a été conçu avant l'ère du cloud, il limite souvent les opérations à une seule usine et n'est pas configurable pour l'automatisation et l'ERP en raison de personnalisations complexes.

Ignorant totalement que le modèle ISA-95 n'est qu'un bon modèle abstrait dont les lignes entre les niveaux s'estompent rapidement, les acheteurs de MES constatent des écarts de plus en plus importants entre ce qu'ils attendent et ce qu'ils obtiennent en tant que produit.

Voici un exemple de cet écart :

Un acheteur peut s'attendre à devoir connecter un pistolet dynamométrique pour collecter des données, ou une imprimante pour imprimer une étiquette. Et il peut s'attendre à ce que le processus dure au maximum 30 minutes. Cependant, en fin de compte, l'acheteur aura besoin d'un expert supplémentaire à chaque niveau pour mettre en place ce processus.

À quoi ressemble cette configuration dans un MES de nouvelle génération tel que Tulip? Contrairement à la solution traditionnelle, les acheteurs peuvent immédiatement brancher leur appareil sur un appareil périphérique qui exécute node-red, configurer un déclencheur dans l'application sans code et voir les données apparaître instantanément sur un site Tableau de bord ou une tablette, le tout en temps réel.

Microsoft vient d'annoncer son Cloud for Manufacturing pour prendre en charge des solutions de fabrication de bout en bout en utilisant IoT, l'informatique en nuage, l'IA et les services de réalité mixte. Ils ciblent spécifiquement ce qu'ils appellent les scénarios prioritaires de l'industrie, comme l'usine agile du futur et la transformation de la main-d'œuvre, qui connectent les travailleurs de première ligne, les machines, le flux de travail et les processus d'affaires.

AWS fait de même. Elle fournit une série de services qui prennent en charge les cas d'utilisation dans l'industrie manufacturière. Ses principales solutions sont AWS IoT Greengrass et les 5 services ML industriels, notamment Vision et Surveillance des équipements.

Si ces initiatives de deux grands noms de la technologie nous apprennent quelque chose, c'est que le passage à des solutions basées sur l'informatique en nuage a déjà commencé.

Les entreprises continuant à transférer leurs applications vers l'informatique dématérialisée et se sentant de plus en plus à l'aise avec l'adoption de l'informatique dématérialisée, les fournisseurs qui peuvent fonctionner de manière native sur ces plates-formes et utiliser ces services bénéficieront d'avantages considérables.

Récemment, j'ai participé à un webinaire intitulé "5 Crucial Criteria When Evaluating Next-Gen MES Solutions" avec Jason Dietrich de Tulip . Nous avons abordé les éléments à prendre en compte lors de l'évaluation des solutions MES de nouvelle génération et les pièges à éviter.

Tulip est une plateforme d'opérations de première ligne sans code, IoT-native, qui s'intègre à d'autres systèmes tels que les ERP, les outils de productivité, etc.

Des entreprises de toutes tailles, dans des secteurs tels que l'industrie pharmaceutique, l'électronique grand public, l'aérospatiale et la défense, Fabrication sous contrat, l'automobile, l'habillement et les appareils médicaux, ont mis en œuvre le site Tulip pour augmenter le nombre de travailleurs, éviter les erreurs de processus, collecter des données et améliorer les opérations.