Internet Industriel des Objets IIOT : Comment les applications IoT modifient la fabrication

Comment les applications IoT redessinent la fabrication Alors que l'industrie 4.0 continue de tracer de nouvelles pistes à travers le premier quart du 21e siècle, il est clair que l'Internet des objets industriel est le véhicule de choix pour y arriver. Les fabricants mondiaux ont investi massivement dans des équipements interconnectés pour créer des usines intelligentes et l'investissement devrait poursuivre sa croissance. Une étude indique que d'ici 2020, les fabricants investiront 70 milliards de dollars dans la technologie et les solutions IoT, une forte hausse par rapport à 29 milliards de dollars en 2015. Et au cours des deux prochaines années, la base installée de fabrication d'appareils IoT devrait dépasser 923 millions.
L'IdO dans la fabrication aujourd'hui
La course mondiale pour capturer plus de données est centrée sur la volonté sans cesse croissante d'améliorer l'efficacité de la fabrication. Et cette course ne fera que s'accélérer. Voyons où et comment ces appareils sont déployés et comment ils nous montrent où nous allons.
Plancher de production
Au cœur d'une opération de fabrication, les appareils IoT sont naturellement intégrés dans la plupart des nouveaux équipements. Et tandis que tous ceux qui ont travaillé dans le secteur de la fabrication sont exposés à la capture de données OEM par machine, les avantages d'avoir un équipement véritablement interconnecté fonctionnent ensemble pour améliorer l'efficacité au sein de l'usine de deux manières:

L'équipement connecté donne aux gestionnaires et au personnel opérationnel une visibilité sur les opérations de production en temps réel, leur permettant de déplacer la main-d'œuvre et les ressources au bon moment pour des choses telles que les changements et de permettre un contrôle efficace de la production de petits lots. La connectivité permet également aux réglages d'être effectués par les machines elles-mêmes. Il s'agit d'un changement radical pour ceux expérimentés dans la fabrication traditionnelle où les ajustements étaient auparavant effectués manuellement. En dehors de l'usine, l'équipement interconnecté peut être connecté au service après-vente et aux ressources de dépannage des OEM eux-mêmes, ce qui raccourcit ou élimine à nouveau les temps d'arrêt et le besoin de visites de service.
Les appareils IoT contribuent également à donner un nouveau souffle aux anciens équipements. En 2013, l'âge moyen des équipements de production aux États-Unis avait dépassé 20 ans, et ce nombre n'a augmenté que depuis. Mais avec les appareils IoT, les anciens équipements peuvent être équipés de capteurs IoT au besoin pour intégrer les équipements hérités dans le flux de données. Cela prolonge encore le cycle de vie de la machine et fournit une base pour les dépenses d'investissement stratégiques où les anciens équipements n'ont pas besoin d'être mis au rebut juste pour permettre à un fabricant d'acheter des machines connectées.

En automatisant la prise de décision et en liant les données de production, le processus de fabrication entier est regroupé sous un même ensemble de données et la prise de décision sur un grand nombre d'opérations auparavant contrôlées par l'homme est automatisée. Les données auparavant cloisonnées dans des domaines fonctionnels tels que la gestion de la production, les opérations et la qualité peuvent également être standardisées. Le résultat est un transfert et une analyse rationalisés des données à des vitesses impossibles par la prise de décision humaine. Cette vue au niveau de l'entreprise du plancher de production relie ces domaines fonctionnels autrefois compétitifs en une seule entité à l'écart des données lentes, inefficaces et cloisonnées. Cela représente un changement majeur dans le fonctionnement des environnements de fabrication et permet une efficacité et une utilisation des ressources plus importantes que celles disponibles auparavant.
Maintenance prédictive et préventive
Pour de nombreux vétérans de la fabrication, la pensée de la maintenance évoque des images de mécaniciens poussant des boîtes à outils de machine en machine pour des pannes et pour une maintenance planifiée. Souvent, ce type de maintenance a ajouté du temps d'inactivité à l'équipement ou a entraîné des vérifications de maintenance précipitées ou incomplètes alors que les opérateurs et les gestionnaires se sont efforcés de relancer la production. Mais avec l'IIoT, le rôle de maintenance est transformé d'une structure considérée comme une structure de support en une structure intégrée dans la prise de décision de production en raison des données capturées sur les dispositifs de collecte IoT.
Au-delà de la maintenance préventive traditionnelle, la maintenance prédictive utilise les données collectées pour recommander des décisions de maintenance. Il le fait en déployant la maintenance conditionnelle. Ce modèle prédit non seulement ce qui doit être fait, mais aussi quand cela peut ou devrait être fait en relation avec la planification, le flux de production et d'autres variables collectées à partir de dispositifs de capture de données sur les équipements de production. Avec cette vue «macro» de l'équipement connecté en tant que système, une analyse peut être effectuée pour déterminer comment procéder.
Dans certains cas, les lots peuvent ne pas être aussi rudes avec l'équipement en termes de vibrations, d'abrasion, d'accumulation et d'autres variables. Lorsque cela se produit, la connectivité IoT et l'analyse des données qu'elle fournit peuvent être utilisées pour examiner l'ensemble du système, actuellement et historiquement. Si l'usure est inférieure à celle attendue, cela peut déterminer que la maintenance soit différée. Dans d'autres cas, lorsque des lots ont montré des pannes sur certaines machines ou certains produits, l'analyse des données peut indiquer que la maintenance doit être augmentée si l'historique de l'équipement ou des caractéristiques du lot a fourni au système une conduite «plus cahoteuse». Cela réduit les coûts de maintenance des pièces ainsi que les temps d'arrêt planifiés et non planifiés.
Suivi des flux de production
Chaque responsable de production a des histoires de longs tirages complexes qui étaient juste un peu trop courts en raison d'un problème de qualité ou d'une erreur de planification ou bien trop longs parce que quelqu'un n'y prêtait pas attention. La gestion excessive et insuffisante des lots a toujours fait partie de la fabrication, ce qui rend les gestionnaires et les planificateurs de matériaux fous. Même lorsque les OEM ont commencé à inclure la collecte de données dans les nouvelles générations d'équipements, les machines n'étaient pas toujours connectées dans l'usine et collectées en temps réel.
Le manque de connectivité signifiait également que les données étaient cloisonnées au sein d'un département et entre les départements en amont et en aval. Cela a créé des «territoires» dans les domaines de la production, des opérations, des finances, des stocks, de l'ingénierie et de la maintenance où les données n'étaient analysées que dans ces silos. Avec le contrôle des appareils IoT, les équipements de production peuvent être surveillés pour garantir que les lots sont produits à la quantité requise. Selon les capteurs et le type d'équipement, de nombreux ajustements peuvent être automatisés pour relier tous ces territoires.
L'impact des équipements connectés sur le flux de production se traduit par des gains d'efficacité de plusieurs manières:

Contrôle plus strict des lots – Lorsque les machines sont connectées et se «parlent», les lots de production peuvent être complétés avec précision. Cela élimine les dépassements et les pénuries, car l'équipement peut arrêter la production de manière autonome à la bonne mesure totale de livres, d'unités, de longueur, etc.
Signaux intermédiaires – Les machines connectées peuvent également auto-coordonner la production pour échelonner et optimiser les temps de changement lorsque les lots se terminent à leur production totale requise ou presque. En raccourcissant le cycle sur une machine et en ajoutant automatiquement la balance à une autre, plusieurs machines ne sont pas inactives en même temps et le personnel de changement et les opérateurs ne sont pas submergés. L'équipement peut même être programmé pour signaler aux opérateurs ou au personnel de soutien la nécessité de préparer ou de préparer des matières premières pour le lot suivant. Cela réduit également le temps de changement global pour une plus grande efficacité et permet un déploiement serré de la production JIT.
Maintenance – Parfois, l'équipement a besoin d'un nettoyage en profondeur entre les lots et d'autres fois, ce n'est pas le cas, en fonction de ce qui est en cours d'exécution. Il est courant dans la fabrication pour la maintenance d'effectuer des ajustements et des réparations mineures pendant ces temps de nettoyage et de changement. Cependant, avec les données cloisonnées traditionnelles, les départements ne communiquent pas toujours entre eux, ce qui entraîne des temps d'arrêt prolongés. Avec des machines interconnectées, les données peuvent être analysées au niveau macro pour s'engager dans la maintenance prédictive ou pour gérer les ressources de maintenance à l'appui de la production et déterminer quels travaux de réparation ou d'ajustement sont effectués dans les délais de basculement et de nettoyage disponibles. Cela augmente l'efficacité de l'usine entre les cycles et réduit les temps d'arrêt pendant les périodes de maintenance planifiées plus longues, car de nombreuses réparations sont effectuées pendant le cycle de production pendant que l'équipement est nettoyé.
Qualité – Le contrôle de la qualité est traditionnellement une réalité «après coup» pour de nombreuses industries. Avec la connectivité IoT, les défauts de qualité peuvent être enregistrés au fur et à mesure qu'ils se produisent, comparés à la disponibilité des matières premières et aux unités supplémentaires planifiées et ajoutées au cycle de production pour compenser – le tout sans impliquer d'interaction humaine entre la production, les opérations et la planification. Cela fluidifie le flux de production en éliminant les cycles de «maquillage» pour la qualité hors service et en permettant un contrôle précis des matières premières.

Contrôle de qualité
L'usine interconnectée élargit considérablement les capacités de contrôle qualité dans trois domaines:

Au niveau de la machine, les paramètres préprogrammés sont surveillés et les ajustements qui ont été précédemment effectués après un échantillonnage ou une mesure manuelle peuvent être effectués automatiquement lorsque des changements de gamme se produisent.
Au stade de la conception ou du développement du produit, l'analyse des données de qualité peut aider à justifier l'ajustement de la formulation ou de la conception du produit pour renforcer un écart de qualité détecté au fil du temps sur plusieurs lots. Pour les produits plus complexes, les analyses ont avancé au point que les usines peuvent utiliser le concept de «jumeaux numériques», un processus où une représentation virtuelle du produit peut être rendue sur l'ensemble de son cycle de vie pour permettre des changements et améliorer la prise de décision.
Selon le produit, l'entrée client peut être directement programmée dans différentes itérations ou ajustements du produit.

De ces trois domaines, le premier est une amélioration considérable par rapport à la gestion de la qualité traditionnelle «après coup». Les deux autres sont de nouvelles frontières où la qualité s'éloigne d'une nécessité de «dernière défense» avec des frais généraux élevés pour devenir une arme offensive dans la fabrication à toutes les étapes de la production. Cela permet la participation non pas comme une fonction indirecte mais comme un élément à valeur ajoutée de la production elle-même.
Le déploiement de nouvelles applications est déjà en cours. Un domaine à surveiller est le développement de systèmes ERP spécialement conçus pour la connectivité IoT. Cela aidera à combler l'écart entre l'atelier et le système ERP.
Un autre changement de paradigme clé en cours est la création de réseaux d'approvisionnement numérique. Les mêmes connexions d'appareil appliquées à la fabrication peuvent être utilisées dans l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement à l'appui de la fabrication, faisant passer l'ancien concept d'approvisionnement d'une chaîne linéaire à une chaîne d'approvisionnement dynamique et ouverte – un «JIT numérique».
L'avènement de l '«usine intelligente» et de l'Internet des objets industriel transforme l'ensemble du paysage manufacturier. Il augmente l'efficacité et améliore la compétitivité des fabricants avec le déploiement de systèmes cyber physiques. Et, il permet la suppression des silos traditionnels entre la fabrication, les opérations, la qualité et la maintenance pour leur fournir des données disponibles pour tous dans l'analyse prédictive et à un niveau holistique pour l'opération.
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Graham Immerman est directeur du marketing pour MachineMetrics, une plate-forme d'analyse de fabrication soutenue par une entreprise. Graham est rapidement devenu une autorité en matière de transformation numérique et d'application de la technologie IIoT pour l'industrie manufacturière. Un leader accompli et un vétéran expérimenté de la start-up avec une expérience intégrée dans le marketing numérique, social, traditionnel, basé sur les comptes, les stratégies de croissance et le développement commercial.

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