Collecte de données de machines comme base pour la fabrication intelligente

Les équipements de fabrication automatisés et les personnes qui les opèrent sont essentiels à toute opération de fabrication, car ils représentent l'une des plus grandes dépenses en capital pour les fabricants. Ces machines sont coûteuses et génèrent plus de données qui, souvent, ne sont ni capturées ni analysées pour améliorer l'efficacité, malgré toutes les innovations en matière de robotique et d'automatisation.

Ces machines produisent des centaines de points de données chaque milliseconde, et la structure des données est différente pour chaque machine. Il est donc très important de normaliser les données sur toutes les machines.

Les connaissances et les actions tirées des données fournissent la base permettant aux fabricants de développer leur activité et de gagner en compétitivité. Actuellement, les fabricants se trouvent à différentes étapes du processus de collecte de données de machines pour tirer parti des données et automatiser les processus métier.

Collecte de données de machines : un élément vital de la fabrication intelligente

Les collecte de données de machines commence par la connexion des machines via une variété de méthodes, y compris des solutions filaires et sans fil.

Une fois que les données peuvent être collectées, elles sont contextualisées et standardisées pour être utilisées dans des tableaux de bord et des notifications en temps réel, ainsi que dans des rapports historiques pour une analyse plus approfondie.

Les données des machines représentent la base du fil numérique, permettant un nombre illimité de cas d'utilisation pour optimiser et automatiser les processus métier, ce qui permet aux fabricants de développer leur activité et de se différencier sur le plan concurrentiel.

Cependant, la valeur apportée par les données des machines ne peut être exploitée efficacement que si elles sont capturées et transformées automatiquement.

Les entreprises qui abordent cela avec des solutions manuelles sont beaucoup moins efficaces, car le collecte de données de machines elle est retardée, inexacte, mal contextualisée et ne va pas au-delà de cas d'utilisation simplifiés.

D'autre part, les données précises en temps réel capturées et transformées automatiquement à partir des actifs des machines créent une base solide pour recueillir des informations et générer de la valeur.

Les performances peuvent être basées sur des machines, des lignes et des usines similaires, avec la certitude que les données sous-jacentes sont exactes. Les performances des actifs des machines peuvent même être mesurées et comparées à des actifs similaires dans un secteur spécifique en dehors de l'entreprise.

Avec collecte de données de machines et la transformation précise, combinée à la visibilité et à l'actionnabilité via les notifications et les déclencheurs de flux de travail, permet d'obtenir une amélioration de% 15 à 20 % des performances d'utilisation en quelques mois.

Ensuite, voyons comment la collecte de données de machines se utilisé dans d'autres processus et systèmes pour accroître l'efficacité à grande échelle.

Données opérationnelles

La source de la production comprend à la fois l'équipement et les personnes dans l'atelier. Les données des machines sont collectées automatiquement, mais l'impact des données des opérateurs n'a pas encore été abordé.

Avec des tablettes placées sur chaque machine, les opérateurs peuvent ajouter du contexte aux données de la machine, ce qui permet de mieux comprendre les performances de l'équipement.

Par exemple, les opérateurs peuvent documenter la raison d'un arrêt spécifique, afin que les responsables de l'usine qui analysent les temps d'arrêt aient non seulement une image précise des temps d'arrêt que l'usine a connus, mais aussi des raisons principales.

Cela donne à la direction une meilleure compréhension du problème, permettant de développer des processus plus efficaces pour gérer les temps d'arrêt.

En outre, le collecte de données de machines, combinée au contexte des opérateurs, peut permettre des notifications basées sur des temps d'arrêt spécifiques qui alertent les opérateurs et les membres de l'équipe de maintenance des événements de temps d'arrêt, afin qu'ils puissent résoudre le problème dès que possible.

Machines, personnes et systèmes

Le fil numérique relie les multiples composants de l'usine numérique et la collecte de données de machines se répercute sur d'autres systèmes utilisés par les fabricants.

Quand le collecte de données de machines de manière automatique, il peut être intégré dans des systèmes, tels qu'un système de planification des ressources d'entreprise (ERP), un système d'exécution de la fabrication (MES) ou un système de gestion de la maintenance assistée par ordinateur (GMAO), afin de gérer plus efficacement les processus ou de prendre de meilleures décisions opérationnelles basées sur les données combinées.

Voici quelques exemples pour illustrer l'importance de ceci :

Systèmes de planification des ressources d'entreprise

Les fabricants gèrent généralement les travaux et la planification dans les systèmes de planification des ressources d'entreprise (ERP), où sont stockées les informations sur les normes de travail et les temps de cycle. Cependant, il est très probable que les normes de travail et les temps de cycle soient inexacts, ce qui affecte considérablement les temps d'exécution attendus des travaux, en plus de fausser la tarification, car les ateliers établissent souvent leurs prix en fonction du temps nécessaire pour usiner un produit donné.

Si un fabricant collecte des données de machine en temps réel, les temps de cycle peuvent être mis à jour dans l'ERP afin d'élaborer des normes plus précises et de garantir que les prix correspondent aux temps d'exécution prévus des travaux. Cela permet aux responsables de la fabrication de mieux comprendre ce que l'atelier peut gérer et le bénéfice qu'il est censé générer. Découvrez comment sélectionner avec succès un système ERP industriel en seulement huit étapes.

Systèmes informatisés de gestion de la maintenance

Un autre exemple d'exploitation des données opérationnelles et de la machine dans d'autres systèmes est l'amélioration et l'automatisation de la maintenance avec un GMAO dont nous vous parlons 10 principaux avantages d'un GMAO.

Il existe de nombreuses stratégies pour la maintenance des équipements, mais la plupart des fabricants continuent de s'appuyer sur la maintenance réactive ou la maintenance préventive basée sur un calendrier préconisé par le fabricant de la machine. La maintenance réactive entraîne généralement des temps d'arrêt importants. Et la maintenance préventive est souvent coûteuse en raison des travaux de maintenance inutiles.

En intégrant les données des actifs de la machine dans la GMAO, les fabricants peuvent transformer une stratégie de maintenance réactive et basée sur le calendrier en une stratégie basée sur l'utilisation ou l'état. Sans un fil numérique provenant de l'actif de la machine, la valeur qu'un fabricant peut espérer tirer d'un investissement dans la GMAO diminue considérablement.

Avec les données de la machine disponibles, les programmes de maintenance peuvent être optimisés pour s'aligner sur les données d'utilisation et d'état provenant des machines, et ces données peuvent même être utilisées pour déclencher des flux de travail qui génèrent automatiquement des ordres de travail dans la GMAO et informent la bonne personne de l'état de la machine, de l'événement de temps d'arrêt, de l'alarme, de la panne imminente, etc., afin qu'elle puisse résoudre le problème le plus rapidement possible, ou même avant qu'une panne ne se produise.

Nous vous invitons à faire connaissance avec Comment un logiciel GMAO peut aider à la gestion de la maintenance industrielle.

Le fil numérique de la collecte de données de machines : Déverrouiller l'Industrie 4.0

À mesure que les fabricants déploieront des solutions capables de mieux capturer et transformer les données de production, ils pourront non seulement prendre de meilleures décisions factuelles, mais aussi exploiter ces données pour développer de meilleurs processus et stimuler l'automatisation dans l'atelier.

Les collecte de données de machines ouvre tout un monde de cas d'utilisation, les transformant en la base des données de production et dotant les fabricants d'un profond avantage concurrentiel. Ne manquez pas les principaux cinq avantages de la collecte de données de production dans les usines de fabrication.