Gagnez en performance industrielle en connectant vos équipements

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.

Évaluez et analysez la performance de vos équipements en toute simplicité

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.

Une vision inégalée de vos opérations de production

 

  • Mesure factuelle en temps réel de la performance industrielle de vos sites de production ou de votre parc machines
  • Mise à disposition standardisée des principaux indicateurs et tableaux de bords de performance industrielle : TRS, performance, disponibilité, qualité,...
  • Des analyses de performance plus précises, accessibles via de multiples types de visualisations adaptées selon le niveau de l’organisation analysé : site, ligne de production, équipements, sous-ensemble...
  • Des rapports et tableaux de bords délivrés automatiquement par les équipements connectés, source de gain de temps précieux et de productivité pour les équipes terrain (opérateurs, manager,...)

Identifiez facilement les incidents qui impactent considérablement la production

 

  • Déterminer et hiérarchiser simplement les arrêts machines qui ont le plus fort impact sur la production grâce aux diagrammes de Pareto d’erreurs : occurrence et durée cumulée des arrêts
  • Levier d’analyse clé pour mettre en place des actions correctives dans une démarche d’amélioration continue : changement de process industriels, remplacement de pièces, mise en œuvre d’une maintenance prédictive,...

Identifiez les facteurs qui influent sur la performance de vos équipements

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.

Des capacités d’analyses décuplées grâce au Machine Learning

 

  • Mise en œuvre d’analyses avancées basées sur l’exploitation de l’ensemble des données de production disponibles représentant jusqu’à plusieurs milliers de variables
  • Identification et hiérarchisation systématique des facteurs de performance ayant le plus d’impact sur la production (coûts, indisponibilité,...)

Des processus d’amélioration continue accélérés

 

  • Meilleure compréhension des processus de production source d’insights pour orienter la mise en oeuvre de processus d’amélioration continue
  • Digitalisation et modernisation des méthodes d’amélioration continue de type Lean management ou Kaizen offrant une expérience nouvelle aux équipes métiers
  • Des gains significatifs observés dès les premiers mois suivant ce type d’analyse : gain de TRS global et stabilisation des écarts de performance dans le temps

Optimisez l’ordonnancement de votre production et les changements de formats

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.

Des changements de formats plus rapides et mieux séquencés

 

  • Identification systématique des changements de format sous-performants, pour faciliter la mise en œuvre de plan d’actions d’amélioration dédiés
  • Mise en œuvre d’analyses avancées de l’ensemble des changements de format réalisés sur plusieurs mois
  • Recommandations de séquences de changements de format optimales pour accroître le temps de disponibilité des lignes de production et renforcer l’excellence opérationnelle
  • Optimisation observée de 10 à 25% de la durée moyenne des changements de formats

 

Des changements de formats raccourcis de 25%
le cas du groupe Hellenic Dairies

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%

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