Mesurer et analyser la performance industrielle à distance fait partie des cas d’usages les plus attendus par les industriels. Confirmé par l’étude récente d’IoT Analytics (IoT Use Case Adoption Report), ce cas d’usage est un standard dans notre plateforme mais aussi une première étape indispensable sur le chemin de l’excellence opérationnelle.
Ce dernier pose les fondations pour résoudre ensuite des problématiques plus complexes.
Dans un quotidien de production où les performances ne sont pas mesurées systématiquement et où la collecte d’information est souvent fastidieuse, l’IoT industriel apporte une aide cruciale à la décision pour les équipes de production et fabricants d’équipements : analyse accélérée de la performance, meilleure compréhension du comportement des équipements, identification facilitée des incidents à résoudre en priorité.
Comment expliquer des différences de performance importantes sur un type d’ordre de production réalisé de manière récurrente dans le temps ?
À l’heure où les équipements et les processus de production se complexifient, un très grand nombre de facteurs potentiels entrent en compte. Réussir à identifier ceux qui influent sur la performance dépasse les capacités d’analyse humaine et nécessite des technologies d’analyse avancées.
La mise en œuvre de méthodes de type SMED s’est imposée comme un standard dans l’industrie avec pour objectif de limiter la durée des changements de série. En mesurant systématiquement leur durée, la plateforme InUse facilite l’identification des changements de formats les plus longs et améliore ainsi la disponibilité des lignes de production. Plus encore, des analyses avancées offrent de nouvelles perspectives pour optimiser l’ordonnancement des ordres de production.
Découvrez comment l'identification systématique des changements de format déviants, a permis au groupe Hellenic Dairies de réduire la durée moyenne de ses changements de format de 25%