Au-delà du TRS
Réduisez vos coûts de production grâce à des analyses approfondies pour dépasser le simple taux de rendement synthétique (TRS) et concrétiser votre usine du futur.
L'objectif ultime de l'usine du futur est de réduire le coût de transformation des matières premières en produits commercialisables. Une baisse des coûts de fabrication crée de nouvelles opportunités de réinvestissement et permet de maximiser l'efficacité opérationnelle.
Dans ces usines, le TRS restera un indicateur clé en atelier, son utilité et sa pertinence ayant fait leurs preuves depuis longtemps. Cependant, l'exploitation de technologies telles que l'IA et le Big Data permettra aux fabricants d'aller au-delà Systèmes de TRS et logiciels de fabrication complémentaires à mesure qu'ils évoluent vers une plateforme complète fournissant des analyses de production et, à terme, une gestion des tâches pilotée par l'IA.
Maximiser le TRS pour réduire les coûts de production
Les principaux coûts de fabrication sont : l'amortissement des actifs, la main-d'œuvre, la maintenance et l'entretien, les services publics, les frais généraux et le coût des marchandises. En vous tournant vers l'avenir, l'utilisation des indicateurs TRS traditionnels continuera d'aider à optimiser ces coûts, tout en s'intégrant à d'autres processus numériques encore plus intelligents.
L'évolution des systèmes de TRS au service de l'analyse industrielle
Le TRS se concentre sur la minimisation des pertes. Identifier et limiter les temps d'arrêt planifiés ou les événements imprévus externes, réduire les pertes de vitesse, éviter les pannes et les micro-arrêts, et minimiser les rebuts de production ainsi que ceux au démarrage sont autant de critères essentiels de l'évaluation du TRS.
Voici comment la mise en œuvre réussie d'une stratégie d'amélioration du TRS se traduit directement par des économies réelles et des gains de capacité.
Améliorer le TRS permet de réduire les coûts, le temps et l'énergie. Réduisez vos factures énergétiques, supprimez une équipe ou fermez une ligne, diminuez les effectifs et les heures supplémentaires, et améliorez la qualité et le rendement. De plus, maximiser le TRS peut contribuer à augmenter la capacité de production, générant ainsi des ventes supplémentaires et permettant de différer certains investissements (CAPEX).
AU-DELÀ DES SIX PERTES DU TRS
Maximiser la main-d'œuvre grâce à l'automatisation intelligente Obtenez des analyses de production, pas seulement des KPI Avec une approche basée sur le TRS, la main-d'œuvre est optimisée grâce à des processus plus efficaces et à une formation ciblée sur les pertes de disponibilité, de performance et de qualité. Le personnel doit se concentrer sur les tâches où l'automatisation n'est pas possible. L'automatisation peut être optimisée intelligemment pour rendre les tâches des opérateurs plus fluides et valorisantes. Par exemple, une machine peut être alimentée en matériaux par des drones ou des robots, permettant à l'opérateur humain de se consacrer à la résolution de problèmes et aux tâches non automatisables. Des systèmes de suivi et d'analyse connectés de l'atelier constituent des étapes majeures vers une évolution numérique intelligente. Il est essentiel de commencer par comprendre tous les processus de l'usine – tels que les déchets, la consommation d'énergie et la production – pour ensuite s'adapter et apporter les changements nécessaires. Le gaspillage peut être éliminé grâce aux connaissances issues de la fabrication intelligente permises par la gestion des données. Par exemple, la maintenance productive totale (TPM) permet de suivre et d'optimiser les processus, chaque investissement en maintenance et en ingénierie étant surveillé et évalué à l'aide d'analyses en temps réel et historiques.
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L'usine du futur : un écosystème connecté
Optimisée à chaque étape de la production, votre usine intelligente et connectée est agile, transparente, efficace et pérenne.
Le TRS (Taux de Rendement Synthétique) s'intègre de plus en plus dans un écosystème plus vaste de données et de technologies connectées. La connectivité de bout en bout de l'atelier générera et partagera un ensemble de données complet permettant à chaque processus de fonctionner en harmonie.
En combinant ces informations précieuses via un outil décisionnel stratégique avancé , ces données seront corrélées automatiquement pour générer de nouvelles efficacités opérationnelles. L'intelligence artificielle peut alors suggérer des actions potentielles, fournir des interventions guidées et révéler des prévisions plus pertinentes pour de meilleurs résultats.
L'écosystème de l'usine du futur fonctionne en harmonie, plutôt qu'en silos de données. Une meilleure compréhension est obtenue en combinant des informations tactiques, à la fois en temps réel et historiques, collectées via une passerelle d'atelier pour permettre une analyse rationalisée et une vision stratégique grâce à un outil décisionnel.
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent être appliqués pour comprendre les effets de divers paramètres, les données de défaillance, la surveillance basée sur l'état, ainsi que les données environnementales ou de qualité. Un écosystème d'usine connectée aborde un processus d'optimisation numérique complet pour trouver des corrélations sans nécessiter d'exploration de données ou d'analyses superflues.
L'objectif est d'aider les clients à optimiser la TPM, à prédire les pannes plus fréquemment, à établir des prévisions plus précises et fiables, et même à prédire des éléments comportementaux tels que le profil des équipes de quart les plus performantes.
Un système complet de surveillance de ligne de production multi-machines combine toutes les métriques incroyables et utiles du TRS, tout en utilisant des technologies intelligentes pour apporter bien plus à l'écosystème de votre future usine.
Optimisation de chaque zone de l'atelier
La corrélation des données dans l'atelier relie les machines et les opérateurs au sein d'une usine intelligente et connectée de bout en bout. Chaque action et chaque processus sont enregistrés numériquement, analysés et partagés avec le cloud.
Le partage des données de production en temps réel, ainsi que le stockage des données historiques, permettent à une usine connectée d'utiliser les informations de toute l'entreprise de manière globale pour prendre des décisions de production intelligentes et fondées sur des données.
CamView La visualisation IoT de pointe en atelier permet de capturer les pannes de machines en vidéo au ralenti.
Elle est née du besoin d'enregistrer les pannes de machines en temps réel afin que les opérateurs puissent les revoir sans avoir à rester sur la ligne pour tenter de saisir l'événement ou l'incident.
En savoir plus sur CamView →
True Causal Loss L'algorithme intelligent True Causal Loss de Lineview corrèle automatiquement une panne au niveau de la machine avec son impact sur celle-ci et sur votre score TRS, enrichissant ainsi vos données d'usine et fournissant à votre équipe des informations exploitables pour prendre des décisions basées sur les données.
En savoir plus sur True Causal Loss →
Surveillance NEP Utilisez une surveillance intelligente du nettoyage en place (NEP) pour éliminer les causes courantes de défaillance, identifier les économies réalisables grâce à la répétition des étapes et aux dépassements de durée, réduire la consommation d'effluents et de produits de nettoyage, et améliorer la cohérence et la conformité des processus NEP.
En savoir plus sur la surveillance NEP →
Contrôle d'optimisation de l'équilibrage de ligne L'optimisation automatique des redémarrages de machines et des vitesses de récupération peut générer des gains de performance de 2 à 5 %. Le contrôle LBO maintient la machine critique ou le goulot d'étranglement en état de marche à sa vitesse nominale. En cas de défaillance d'un équipement en amont ou en aval, l'automatisation maintient l'état de marche aussi longtemps que possible.
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Routines de gestion intégrées Des réunions intégrées, un suivi de la conformité et une visibilité sur l'efficacité des actions sont utilisés pour identifier efficacement les écarts de performance, trouver la cause des pertes les plus importantes, définir les actions requises ou fixer des objectifs et mesurer leur efficacité.
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Utilisez l'IA et l'automatisation pour améliorer l'efficacité opérationnelle
L'implémentation de l'IA dans l'atelier n'est pas une approche tout ou rien. Tous les types d'usines, quel que soit leur niveau de connectivité, peuvent bénéficier de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique.
Les applications pratiques constituent un excellent point de départ pour les technologies d'apprentissage automatique qui permettent de gagner du temps sur les tâches routinières ou de corréler des données apparemment disparates. Lorsque l'IA peut transformer des informations en actions, elle permet de transférer la responsabilité et l'exécution des tâches courantes des techniciens vers les opérateurs de machines.
L'apprentissage automatique, en tant qu'élément de l'IA, peut fournir des analyses automatisées que les humains mettent longtemps à réaliser, ou qu'ils ne peuvent tout simplement pas détecter. Cela peut être appliqué aux performances des machines ou des lignes de production afin d'établir des prévisions plus précises sur les résultats de planification.
L'objectif de l'intégration de l'IA est de fournir des informations utiles plus rapidement, ce qui permet d'agir plus tôt pour prévenir les temps d'arrêt et les pertes. Ces analyses peuvent être appliquées aussi bien aux problèmes chroniques qu'aux incidents sporadiques.
