Ferragus Piedalue
Il est possible de transformer une usine en une usine intelligente beaucoup plus rapidement et à moindre coût que ne le pensent la plupart des dirigeants.
Lorsque beaucoup de gens imaginent une usine intelligente, ils imaginent quelque chose de compliqué et coûteux : le genre de « système d’exécution de fabrication » massif, ou MES, dont la mise en œuvre peut prendre plus d’un an et des millions de dollars. Si vous êtes Elon Musk, vous pouvez investir de l’argent dans l’automatisation et la robotique avancées – et continuer à investir. Mais vous n’êtes pas obligé d’être Elon Musk. Bon nombre des principaux avantages de la fabrication intelligente nécessitent beaucoup moins de temps et d’argent.
De nombreux défenseurs des usines intelligentes, éblouis par la technologie, négligent les plus grandes sources potentielles de création de valeur. Nous l’avons constaté en visitant des centaines de sites de production au cours des cinq dernières années : la plupart des fabricants utilisent trop peu les données facilement disponibles. Les horaires de travail, par exemple ; ces chiffres sont collectés pour la paie, mais rarement extraits des systèmes d’entrée/sortie et analysés pour découvrir des moyens de fonctionner plus efficacement. De même, la technologie RFID standardisée peut suivre l’origine des déchets, et de simples capteurs de l’Internet des objets (IoT) peuvent fournir des informations en temps réel sur l’utilisation des services publics. La capacité de voir, d’analyser et d’agir immédiatement sur les informations peut avoir autant d’impact sur la rentabilité d’une usine que la robotique avancée, à un coût bien inférieur.
La voie low-tech et peu coûteuse vers une usine intelligente fonctionne pour les entreprises de toutes tailles et est bien adaptée aux besoins et aux capacités des entreprises de taille moyenne. Les dirigeants du marché intermédiaire se disent découragés par les perturbations, en particulier dans le secteur technologique. Dans une enquête non publiée menée par AlixPartners cet été, 55 % des entreprises dont le chiffre d’affaires est inférieur à 500 millions de dollars par an ont déclaré que les changements technologiques se produisaient trop rapidement pour pouvoir suivre le rythme ; seules 24 % des grandes entreprises ont déclaré la même chose. Ils n’ont pas besoin d’avoir peur. Au lieu de cela, le marché intermédiaire peut être le premier bénéficiaire de la démocratisation révolutionnaire du domaine numérique. Ces dernières années, les plates-formes de cloud computing ont mis des fonctionnalités sophistiquées à la portée de presque toutes les entreprises, et les capteurs et caméras qui devaient autrefois être fabriqués sur mesure peuvent désormais être achetés et installés à un prix abordable. Ces changements permettent aux entreprises de toutes tailles de disposer d’outils de pointe pour les usines intelligentes.
Si elle est correctement conçue et mise en œuvre, une stratégie d’usine intelligente peut accélérer les efforts visant à résoudre les pénuries de main-d’œuvre, à combler le déficit de compétences, à décarboniser les opérations, à raccourcir les délais de livraison ou à réaliser le Nearshore. La clé est de savoir par où commencer.
Commencez par identifier le problème commercial que vous essayez de résoudre. Les entreprises doivent se concentrer sur le P&L de l’usine et identifier les KPI et les mesures qui l’impactent directement. L’étape suivante consiste à comprendre comment appliquer les concepts et les outils d’usine intelligente pour améliorer les performances sur des critères spécifiques, qui incluent généralement l’efficacité globale des équipements, l’utilisation des machines/ressources, le débit et le débit.
Prenons, par exemple, une boulangerie commerciale du nord-est des États-Unis dont le chiffre d’affaires annuel s’élève à environ 200 millions de dollars.
L’entreprise a réalisé des économies annuelles de 1,5 million de dollars, ce qui a augmenté l’EBITDA de 4,8 %, grâce à des solutions d’usines intelligentes ciblées axées sur trois enjeux commerciaux : la réduction des rebuts et autres déchets, l’amélioration des coûts de main-d’œuvre et la réduction de la consommation d’énergie. L’entreprise a réussi à résoudre ces trois problèmes avec une technologie relativement simple.
Une cause majeure de gaspillage, par exemple, était les produits de boulangerie qui sortaient de la chaîne avec un poids insuffisant (qui devaient être jetés) ou un surpoids (qui utilisaient plus de pâte que nécessaire). En installant des balances et des capteurs numériques sur la chaîne de production existante, l’entreprise a capturé les déchets avant qu’ils ne soient (littéralement) cuits, réduisant ainsi les déchets de 25 %. Un tableau de bord de visibilité et d’utilisation de la main-d’œuvre fait maison a fourni une vue similaire en temps réel de la présence de la main-d’œuvre dans l’usine, révélant qu’un nombre important de travailleurs restaient après leur quart de travail ; sans moyen de surveiller les comportements en temps réel, les gestionnaires n’étaient pas en mesure de faire respecter les horaires de travail ; grâce à cet outil, les heures supplémentaires ont diminué de 50 %.
Enfin, en installant des capteurs IoT et en connectant le flux de données aux systèmes existants pour surveiller la consommation des services publics, les dépenses annuelles des services publics ont été réduites de 5 % car, entre autres choses, elles révélaient quand les équipements étaient utilisés inutilement.
Qu’est-ce qui a rendu possible cette avancée, qui a duré moins de six mois ? Dans notre travail avec les fabricants, nous avons identifié quatre bonnes pratiques qui contribuent à rendre les projets d’usines intelligentes accessibles et réussis.
Placez le compte de résultat de l’usine au centre.
La plupart des professionnels définissent « l’usine intelligente » en termes de technologies logicielles (telles que l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et les systèmes de gestion d’entrepôt) ou de matériel intelligent (tels que les appareils connectés et la vision par ordinateur). Tout ou partie de ces éléments peuvent faire partie d’une usine intelligente, mais se concentrer sur les outils ou les technologies comporte le risque de rater une opportunité. D’après notre expérience, une approche qui définit une usine intelligente à travers le prisme du P&L de l’usine apporte le pragmatisme nécessaire au succès au niveau de l’usine.
Identifiez tous les facteurs de coûts.
La plupart des initiatives d’usines intelligentes se concentrent uniquement sur les opérations au sein des quatre murs d’une usine, et plus particulièrement sur les lignes de production elles-mêmes. Un programme qui prend uniquement en compte l’efficacité globale des équipements (OEE) couvre moins d’un quart des coûts totaux de l’usine, qui sont répartis entre les départements de l’entreprise. Dans une opération typique de biens de consommation, les ingrédients représentent environ 45 % du coût et l’emballage 20 % ; la main d’œuvre directe, la main d’œuvre indirecte et les frais généraux représentent environ 10 % chacun (chacun étant géré par des équipes différentes) ; et les services publics représentent environ 5 %. Tous ces éléments peuvent être des sources de création de valeur numérique.
Exploiter les ressources du système existant.
Il n’est pas nécessaire de remplacer les équipements existants par une plateforme numérique monolithique. L’ajout de capacités numériques à l’équipement existant vous permettra de bénéficier de la plupart des avantages d’une reconstruction pour moins d’argent, en moins de temps et avec moins de besoin de résoudre les problèmes que rencontrent toujours les nouvelles plates-formes.
Mettez la responsabilité sur les dirigeants de l’industrie manufacturière.
Les meilleurs leaders pour les projets d’usines intelligentes sont des cadres expérimentés qui allient pragmatisme manufacturier et expertise numérique. Trop de bilans font état de dépréciations pour des modernisations d’usines qui n’ont pas produit les résultats escomptés, parfois littéralement. À cet égard, de nombreuses entreprises de taille intermédiaire ont un avantage sur leurs rivales de plus grande taille, car leurs cadres supérieurs sont plus proches des opérations, tant sur le plan expérientiel que physique.
Nous avons vu cette combinaison de capacités fonctionner à maintes reprises. Il y a quelques années, nous avons travaillé avec un fabricant de produits métalliques de la côte Est des États-Unis, dont le chiffre d’affaires s’élevait à environ 100 millions de dollars et qui a été submergé de commandes lorsque la Covid a perturbé les chaînes d’approvisionnement de ses concurrents étrangers. N’ayant pas le temps de procéder à une refonte majeure de l’usine – et aucun moyen de savoir combien de temps cette montée en puissance se poursuivrait – l’entreprise a installé des compteurs et des écrans IoT qui coûtent environ 100 $ chacun sur les machines de découpe, permettant aux superviseurs de l’usine de surveiller et d’assister les opérateurs en temps réel. . Dans le même temps, les données des compteurs ont été intégrées au système de commande, afin que les commandes puissent être immédiatement saisies dans la planification de la production, suivies et mises en correspondance avec l’expédition, ce qui a grandement simplifié le processus de préparation des commandes et d’exécution des commandes.
Cet exemple de solution numérique pratique a permis de doubler la production et les revenus en un an sans aucun investissement en capital ni expansion physique de l’usine. Deux ans plus tard, alors même que les chaînes d’approvisionnement mondiales revenaient à la normale, les ventes de l’entreprise avaient encore augmenté de 15 pour cent parce que son efficacité accrue lui permettait de mieux répondre aux prix mondiaux et de bénéficier des changements de politique d’achat américain ».
Lorsque l’approche de l’usine intelligente d’une entreprise est structurée autour de priorités commerciales et que les dirigeants recherchent la solution la plus simple, des tactiques rapides et économiques peuvent améliorer le rendement et la qualité, augmenter la productivité de la main-d’œuvre et des machines, permettre des économies d’énergie et de matériaux utilisés, réduire les réceptions. délais de livraison en magasin, retrait du colis, expédition et plus encore.
Des mesures comme celles-ci sont mieux adaptées aux contraintes de capital auxquelles sont confrontées les moyennes et petites entreprises manufacturières. Ils fournissent des résultats plus rapidement et s’adaptent à la capacité des entreprises de taille moyenne à évoluer rapidement, sans alourdir la bureaucratie de l’entreprise.
Et ils proposent autre chose. Les grandes multinationales – avec de nombreuses divisions et usines réparties dans de nombreux endroits – sont plus à même de lancer des projets pilotes, des expériences ou des Skunk Works. Ils peuvent essayer, échouer, apprendre et s’adapter avec moins de risques qu’une entreprise qui ne possède qu’une ou deux usines et réalise des profits et des pertes.
Une approche low-tech et peu coûteuse des usines intelligentes offre aux entreprises du marché intermédiaire des gains à faible risque et en même temps fournit un apprentissage et une expérience précieux – pour les cadres, les gestionnaires et les employés de production – qui peuvent ouvrir la voie à des entreprises plus grandes et plus grandes. . investissements ultérieurs technologiquement avancés.
