Fabricants de produits de grande consommation

Les fabricants de produits de grande consommation dont les processus impliquent des tâches manuelles, une grande diversité de produits ou une personnalisation ont généralement besoin d’instructions de travail qui évoluent à chaque lancement, d’un suivi au niveau de la commande pour les articles personnalisés, ainsi que d’interfaces avec leurs systèmes d’ ERP s et de gestion du cycle de vie des produits (PLM). « Tulip » est une plateforme d’ composable des opérations de première ligne utilisée pour mettre en œuvre une « composable »MES, ce qui permet aux équipes d’ajouter ces fonctionnalités une par une.

Recherchez des instructions de travail qui évoluent aussi rapidement que la gamme de produits, un suivi des commandes en temps réel, des contrôles qualité intégrés à chaque étape, la traçabilité par lot et par numéro de série, ainsi que des connexions à l’ ERP, au PLM et aux machines. La possibilité de commencer par une seule cas d'utilisation et d’en ajouter d’autres par la suite est également importante. Sur Tulip , celles-ci partagent un modèle de données commun ; ainsi, une équipe qui ajouterait des contrôles qualité l’année prochaine pourrait s’appuyer sur les données de suivi dont elle dispose déjà.

Les lancements de nouveaux produits tournent généralement mal pendant la phase de montée en puissance, lorsque les opérateurs doivent assimiler des étapes qui ont changé la semaine précédente et que les erreurs s'accumulent. Les consignes de travail que les ingénieurs peuvent mettre à jour eux-mêmes, et qui intègrent des contrôles, permettent généralement de raccourcir cette période ; de plus, chez Tulip , chaque modification fait l'objet d'une validation avant d'être mise en œuvre sur le terrain. Tiffany & Co, par exemple, est passé de lancements saisonniers à des lancements au rythme de la mode sur ses quatre sites nord-américains.

Les commandes personnalisées restent précises lorsque chacune d'entre elles dispose de sa propre configuration et que les étapes s'y conforment. Dans Tulip, les flux de travail se ramifient en fonction de la configuration ou de la révision, de sorte que les opérateurs ne voient que les étapes qui s'appliquent à la commande qu'ils ont sous les yeux, et des scans permettent de vérifier que les bons composants y sont bien intégrés.

La formation s'avère plus efficace lorsque les instructions prennent en charge une partie de l'enseignement, grâce à la présentation, sur le poste de travail, des étapes à suivre, des photos et des points de contrôle. Sur Tulip, AI Composer permet de transformer des procédures opérationnelles standard (SOP) et des fichiers PDF existants en applications proposant des guides étape par étape, qui sont soumises à votre validation avant d'être mises en service.

Il est généralement moins coûteux de corriger les défauts au poste où ils se sont produits qu'après le contrôle final. Dans Tulip, les contrôles sont intégrés au flux de travail, et les non-conformités sont acheminées pour examen et traitement dès leur apparition. Tulip Vision, un module complémentaire, permet de signaler les anomalies visuelles et les couleurs incorrectes qui passent facilement inaperçues à l'œil nu.

La rapidité avec laquelle un rappel peut être maîtrisé dépend d’une traçabilité complète : quels matériaux, lots, opérateurs et contrôles ont été utilisés pour chaque unité. Tulip relie chaque étape à un Ordre de travail, un numéro de série ou un lot, grâce à une identification par scanner, des horodatages, le poste de travail et l’opérateur, ce qui permet à une équipe de remonter ou de descendre la chaîne de production, par exemple pour identifier toutes les unités fabriquées à partir d’un même lot.

Oui. Tulip s'intègre via des API REST, des connecteurs de bases de données, ainsi que les protocoles OPC UA (architecture unifiée de communication en plateforme ouverte), MQTT et Modbus pour les machines, avec plus de 700 appareils pris en charge et une bibliothèque de connecteurs comprenant notamment SAP S/4HANA, NetSuite, PTC Arena et Aras. ERP et PLM restent les systèmes de référence, et Tulip présente aux opérateurs les données dont ils ont besoin issues de ces systèmes au fur et à mesure de leur travail.

Tulip L'IA s'avère particulièrement utile dans les domaines où les utilisateurs passent du temps à rédiger, à effectuer des recherches ou à synthétiser des informations. Les ingénieurs peuvent utiliser AI Composer pour transformer une procédure opérationnelle standard (SOP) en une première version fonctionnelle d'une application ; les opérateurs peuvent interroger AI Chat sur leurs propres documents et consulter les sources à l'origine de chaque réponse ; et les superviseurs peuvent utiliser AI Insights pour poser des questions en langage naturel à données de production. Les fournisseurs de modèles de langage à grande échelle (LLM) ne conservent pas vos données opérationnelles et ne les utilisent pas pour entraîner leurs modèles.