Comment l’industrie 4.0 rend les datas MRO plus accessibles

Publié par Beelse le 9 janvier 2020

L'évolution des outils d'enregistrement de données et de leur mode de transmission permet sur les dernières générations de machines de modéliser des défaillances des équipements, avant même que la panne ne vienne perturber les opérations de production.

Intelligence artificielle, machine learning, business intelligence, robots cognitifs et prédictifs, IoT, cloud manufacturing sont tous devenus des mots qui interpellent et fascinent dans le langage industriel. Pour certaines entreprises, ces technologies au service de l’industrie 4.0 et de l’accessibilité des datas MRO constituent le cœur de leur activité et elles ont beaucoup investi ces dernières années pour être à la pointe.

Toutefois, pour la plupart des entreprises - surtout en dehors des grandes organisations - ces technologies émergentes dépassent les applications pratiques et restent théoriques. Quoi qu’il en soit, l’adoption et l’utilisation efficace de ces techniques modernes pour développer l’entreprise deviendront inévitables dans un proche avenir.
Et ceci est valable à tous les niveaux dans l’industrie et le domaine de la maintenance est particulièrement concerné. La plupart des organisations industrielles disposent désormais d’énormes quantités de données MRO sous diverses formes, offrant ainsi une potentielle mine d’or. Le défi consiste à agréger efficacement ces données diverses, en leur donnant une signification
uniforme, puis à analyser la situation globale, en constante évolution, pour identifier les opportunités.

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Le process d'analyse classique des datas MRO

Une organisation industrielle classique stocke ses informations de MRO de différentes manières. Certaines seront isolées dans des "silos" et d'autres seront interconnectées et accessibles à tous les niveaux de l'entreprise. Les informations sont dynamiques tandis que différents systèmes remplissent globalement la même fonction dans différentes unités de l’entreprise. Les normes de données diffèrent probablement énormément.

1ère étape : regrouper toutes ces informations et s'assurer qu'un mécanisme est en place pour les mettre à jour à une fréquence appropriée afin de refléter les changements enregistrés dans les activités quotidiennes de l'entreprise.

2ème étape : étape de normalisation des données. Mal géré, cela peut devenir un trou noir consommateur de ressources.

Les données MRO sont prêtes pour l’analyse une fois ces deux étapes gérées. S’ensuit la création d’une série de rapports d’actions qui peuvent être construits de manière différente sans savoir quels sont tous les besoins en matière de rapports et comment ils vont évoluer. 

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C'est là que la flexibilité du système intégré est essentielle. Il est nécessaire de permettre aux utilisateurs d'exploiter les informations MRO et de configurer leurs propres rapports en s'appuyant sur les données normalisées. L’accès à différents outils innovants permet cette agilité. Alors dans cette évolution vers une industrie 4.0, quelles sont les techniques innovantes à prendre en compte dans l’avenir de la gestion des données MRO ?

 
Les technologies 4.0 qui favorisent l'accessibilité et l'analyse des datas MRO
Business Intelligence

Une technologie mature avec des offres de produits complets, la BI permet d’avoir une vision globale.

  • Détecte les relations de données
  • Mettre en corrélation des données à priori non connectées
  • Suggère des graphiques basés sur la pertinence des données
  • Crée des graphiques et des cartes KPI simplement
  • Ne nécessite pas de codage ou d'équations

Ces différentes fonctionnalités offrent la possibilité d’optimiser en permanence les informations en fonction du but recherché.

IoT

L'Internet des objets connectés dans l’industrie associe des machines et des personnes pour « créer des efforts de collaboration fondés sur des informations plus approfondies », déclare Mary Bunzel, leader mondial de la fabrication d’IBM pour la gestion des actifs d’entreprise.

En joignant l’analyse à un nombre illimité de facteurs déterminants, tels que les conditions météorologiques et la fermeture de routes qui pourraient ralentir la livraison d’un camion, la confluence des sources apporte un niveau de compréhension et d’efficacité plus élevé que les algorithmes qui modélisent un processus.

Cela permet d’accroître les performances de tâches traditionnellement très complexes.

Préparation des données

Grâce aux technologies de préparation des données, tout type de données a un signal qui peut être extrait et filtré de l’ensemble.

Avec les technologies de préparation des données, le logiciel peut :

  • Trouver des schémas de données dans les valeurs
  • Extraire les informations de manière sélective
  • Éliminer les copies de data
  • Stocker des tâches répétitives dans des routines

Des normes de données sont en cours d’élaboration et de déploiement dans tous les domaines. Par exemple, la certification ISO 8000, proposée par l’ECCMA (Electronic Commerce Code Management Association), utilise des concepts connus de gestion des données principales pour normaliser et structurer un format de norme internationale.

Cela garantit que des données de qualité peuvent être transférées efficacement et en toute sécurité d'une application à une autre.

Apprentissage Machine (Machine Learning)

Domaine très technique, le machine learning tend à se démocratiser.

De nos jours, quelques plates-formes offrent aux analystes les fonctionnalités suivantes :

  • Définition des mesures souhaitées pour surveiller et prédire
  • Recherche d’algorithme adapté à vos objectifs
  • Tests simultanés de dizaines de modèles
  • Définition d’un modèle prêt à l'emploi qui convient le mieux en quelques minutes

Ces méthodes permettent des processus immédiatement déployables, adaptables et testables.

Il est nécessaire de prévoir des développements ultérieurs pour rendre l'apprentissage de la machine encore plus accessible.

Robotisation des process automatisés (Robotic Process Automation)

L'automatisation des processus robotiques permet de gagner du temps avec des tâches élémentaires telles que :

  • Copier des fichiers
  • Rapporter les titres du site Web
  • Faire des appels téléphoniques de routine
  • Envoyer des alertes

Chaque robot assure plusieurs fonctions de base, qu’il s’agisse d’ouvrir un fichier ou de manipuler des documents Excel.

Cloud manufacturing

Le cloud manufacturing est une solution technologique qui permet d’assurer la mise à disposition à tout moment des pièces détachées nécessaire à une bonne MRO.

La brique technologique vient ainsi se connecter directement aux machines pour une collecte optimisée des datas. Cela peut permettre à des systèmes de collecter des données et de commander des pièces détachées automatiquement dans le cadre de maintenance prédictive et sans intervention humaine par exemple.

 

Ces changements technologiques nécessitent aujourd’hui de mobiliser des talents, d’avoir une vraie stratégie d’investissement pour moderniser l’outil industriel et pouvoir anticiper l’avenir. Et si la grande majorité des entreprises de taille moyenne ne disposent pas des ressources nécessaires pour réaliser ces investissements à la mise en œuvre de ces technologies à grande échelle, elles comprennent toutefois qu’il est important d’en prendre le chemin.

Pour aller plus loin sur le sujet, nous vous proposons un tour d’horizon des nouvelles solutions technologiques au cœur de l’industrie 4.0. Découvrez ainsi comment votre organisation peut explorer ces technologies et entrer dans le Big Data progressivement.

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