Industriels : comment faire parler les datas de votre usine ?

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Sommaire

Qu’est ce que le Big Data ?

Le stockage des informations ne date pas d’hier. Nous avons, d’une manière ou d’une autre, toujours collecté des “connaissances”.

Le terme Big Data fait son apparition pour la première fois en 1997 dans un article publié par deux chercheurs de la Nasa. Cette notion fait référence à des mégadonnées, des données massives…Des ensembles de données de plus en plus volumineux, qui nécessitent, par leur complexité, d’être traités via des outils d’analyse très puissants.

Le Cabinet Meta Group, devenu par la suite le Cabinet Gartner, va qualifier, en 2001,  les Big Data d’après le principe des « trois V » :

  • volume de données exponentiel,
  • variété de données brutes, non structurées ou semi-structurées,
  • vélocité, pour qualifier des données produites, récoltées et analysées en temps réel.

Certaines entreprises ajoutent un quatrième, voire une cinquième « V », l’un pour véracité qui évoque la nécessité de vérifier l’authenticité du big data afin de pouvoir exploiter ces données et le dernier pour Valeur. La donnée doit en effet apporter de la valeur.

Des données sont produites en quantité…mais qu’en fait-on ?

Dans les faits, aujourd’hui, seule une faible proportion des données est réellement analysée. Indéniablement, le Big Data vient bousculer les modèles existants dans les usines.

Données de l’usine, que quoi parle-t-on ?

Ce sont les datas issues des process de l’usine.

C’est-à-dire toutes les données liées à la fabrication et au conditionnement des produits, du code produit, au numéro de lot, en passant par la qualité mais aussi des données relatives aux équipements (cadence, température, panne, etc).

Les données process sont peu exploitées : pourquoi ?

Cela peut s’expliquer pour plusieurs raisons : l’accès aux données reste complexe, car les sources sont multiples et hétérogènes (automates, superviseurs, historian) et nécessite une compétence experte. Mais surtout l’usage du papier reste encore fréquent dans l’usine et les données, lorsqu’elles sont ressaisies, le sont partiellement.

Des solutions logicielles ouvrent le champs des possibles, en facilitant l’accès à la donnée sans nécessiter de compétence particulière.

Prenons l’exemple du logiciel MES.

Le logiciel MES assure le suivi de la production en temps réel, permet la captation de l’ensemble des données pour analyse globale.

Vous pouvez exploiter des rapports et repérer les données “utiles” : liste évolution de la température, marche/arrêt et réaliser des corrélations.

Un logiciel MES vous donne la possibilité de “voir” ce qui se passe en temps réel et surtout de conserver un historique, ce qui n’est pas le cas avec d’autres outils.

Objectif : démarrer sa ligne vite et bon du 1er coup

Un logiciel MES va contextualiser, qualifier les données et les lier entre elles.

Avoir une vue globale et fiable de ses datas (et non pas une vision morcelée) permet de mieux comprendre les interactions entre les différents paramètres des process et de faire des corrélations impossibles à réaliser auparavant.

Le logiciel MES va favoriser la collaboration hommes/machine.

En identifiant facilement et rapidement les causes des arrêts et de non-qualité, vous pouvez appliquer les plans d’action adaptés.
Le gain en matière de productivité et de rendement se mesure rapidement : vos lignes de production fonctionnent à grande cadence, avec moins de pannes, de temps d’arrêt et les pertes matières diminuent.

Contrairement à un automate qui ne connecte que les équipements, un logiciel MES va enregistrer les données issues de l’ERP (OF, quantité à produire) comme les actions manuelles effectuées (auto-contrôles, démarrage, OF).

Captation des données : IOT versus logiciel MES ?

Aujourd’hui, de nouvelles technologies permettent de capter de l’information très simplement, avec l’internet des objets (IOT).
Mais les données issues de ces objets sont des données brutes sans corrélation entre elles ou en lien avec ce qu’il se passe.

Le logiciel MES  est capable de lier ces informations et filtre les informations inutiles ou les données non cohérentes, y compris celles issues des IOT.

IOT et solution MES ne s’opposent pas, ils sont complémentaires pour augmenter le volume de données qualifiées.

L’intérêt de reproduire le fonctionnement d’une ligne

Enregistrer les données est essentiel car celles-ci pourront servir plus tard à la validation d’un jumeau numérique.

Ce “twin digital” se nourrit de données pour reproduire virtuellement une vraie ligne avec ses contraintes.

L’objectif ?

Tester à moindre coût, différentes façons d’exploiter ses lignes de production et repérer tout écart entre la simulation et les données de fonctionnement pour détecter les anomalies, les analyser afin d’optimiser l’exploitation et la maintenance de la ligne.

Après avoir conquis les domaines du commerce et de la finance, les projets Big Data commencent à émerger dans le domaine industriel.

Pour en maximiser les bénéfices, il est primordial de travailler sur un volume de données important, mais surtout qualifié. C’est dans ce sens qu’un outil MES est votre meilleur allié, dès aujourd’hui.

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Benjamin ZIVEREC

Chef de marché logiciel MES

Passionné, je suis attaché au terrain : du coeur de l'usine à la salle de basket où je coache mes équipes. Fan des oursons au chocolat CEMOI, je peux manger un paquet entier en un temps record.