Sur la voie du pneumatique numérique ?

Vous vous souvenez peut-être de l’époque où les usines étaient parfaitement capables de produire les mêmes types de pneus pendant des jours ou des semaines. Les changements de production pouvaient prendre des heures. Mais comme cet événement était ponctuel et prévisible, il n’impactait pas considérablement la productivité.

Inutile de vous dire que cette époque est révolue depuis longtemps. En tant que fabricant de pneus, vous devez produire encore plus de variantes de références produits pour faire face à l’évolution des besoins des constructeurs automobiles. Simultanément, le marché de la seconde monte souhaite des délais de livraison minimaux et des approvisionnements fiables sur l’ensemble du réseau de distribution.

Pour décupler l’agilité de la production et relever les défis actuels, tous les fabricants de pneus se tournent vers la technologie numérique. Mais l’approche précise a adopter pour la transformation numérique peut constituer un défi colossal pour les producteurs à la fois soucieux des coûts et ayant un parc étendu d’équipements existants.

Les voies multiples de la numérisation

En tant que consultant dans les secteurs de l’automobile et du pneumatique, j’ai constaté que la manière de mettre en œuvre la numérisation est unique à chaque fabricant de pneus, tout comme les défis qu’il rencontre dans ses usines. Il doit se poser les questions clés suivantes :

• Où sont les goulots d’étranglement ?
• Où et comment les initiatives numériques peuvent-elles avoir un impact maximum, compte tenu des contraintes permanentes de temps et de financement disponible ?

Pour gérer la complexité et répondre aux attentes du marché, un système de gestion de la production (MES) est incontournable. Un logiciel MES peut organiser et gérer votre processus de fabrication, des matières premières jusqu’aux étapes de formulation, de préparation, d’assemblage, de vulcanisation, de finition, de test et d’entreposage.

L’installation d’une plate-forme MES peut vous apporter des avantages significatifs sur l’ensemble des opérations d’usine. Un logiciel MES planifie et organise la production de chaque pneu, y compris la configuration des machines et les besoins en matériaux, sur la base des données principales d’ingénierie de chaque produit. Il fournit des fonctions complètes de commande, de classement, de surveillance, de traçabilité, d’alertes et de documentation, sur l’ensemble du processus de fabrication. Un logiciel MES applique les normes de fabrication et les instructions de travail, et permet aux responsables d’affecter le personnel de manière dynamique en fonction des compétences et des besoins de production réels.

Ce niveau de contrôle et d’organisation réduit significativement les stocks périmés, les en-cours de production et les rebuts de produits dans toutes les usines. D’autre part, une plate-forme MES couvrant l’ensemble de votre fabrication améliore l’agilité globale et vous permet de modifier les calendriers de production rapidement et efficacement selon les besoins du marché et d’améliorer le taux de rendement synthétique (TRS).

Mais, même si une plate-forme MES est critique pour une optimisation de bout en bout durable, la décision d’aller de l’avant peut être difficile pour certains fabricants de pneus. Pour être honnête, la mise en œuvre d’une plate-forme MES complète exige que l’entreprise ait la volonté de changer et soit déterminée à éliminer les barrières organisationnelles ainsi que certains processus opérationnels. L’investissement nécessaire peut être considérable, en particulier pour les usines existantes ayant connu un développement et une croissance progressives sans structure homogène.

C’est pourquoi la voie vers le pneumatique numérique débute souvent plus simplement par des initiatives visant à appliquer la technologie évolutive de l’Internet des objets (IoT) afin d’optimiser les performances des centres de machines spécifiques.

La technologie IoT évolutive débute par la visualisation & l’analytique

La fabrication de pneus est à l’évidence un processus complexe. Mais avec des types de machines similaires, les fabricants de pneus peuvent obtenir une valeur ajoutée incrémentielle significative découlant des efforts d’optimisation ciblant les goulots d’étranglement.

Alors que le personnel utilisant quotidiennement les machines sait instinctivement où sont ces goulots d’étranglement, la localisation des problèmes est difficile lorsque la visibilité en temps réel sur les performances des machines est limitée. Par ailleurs, de nombreux centres de machines combinent des équipements plus récents et plus anciens, avec des niveaux variables d’automatisation et de visibilité des performances.

Par conséquent, comment savoir quels équipements respectent les durées de cycles définies ou quels opérateurs sont en retard ? Comment avoir une vision globale du fonctionnement du centre de machines et déterminer l’emplacement précis des goulots d’étranglement, et comment optimiser les performances ?

Pour améliorer la visibilité du processus, de nombreux fabricants de pneus orientent les initiatives IoT d’abord sur un logiciel d’analyses évolutif, capable de collecter et de consolider les données de nombreuses sources hétérogènes et de les placer dans un contexte pertinent.

Les analyses de base transforment les données brutes en rapports et tableaux de bord susceptibles de vous aider à identifier les problèmes de performances et à prendre des décisions éclairées. En particulier, elles vous aideront à répondre aux questions suivantes : « que s’est-il passé ? » et « pourquoi cela s’est-il passé ? ».

Avec une approche du type science des données, vous pouvez étendre ces capacités aux analyses prévisionnelles et prescriptives, pour répondre aux questions suivantes : « quand cela va-t-il se reproduire ? » et « que puis-je faire pour l’éviter ? ». Ces analyses évoluées utilisent fréquemment l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle pour délivrer des connaissances extraordinaires et des gains de performances :

• Les analyses prévisionnelles identifient et apprennent, grâce aux données, les modèles qui précèdent les défaillances d’équipements ou les anomalies de production, et elles peuvent alerter le personnel afin que, proactivement, il analyse le problème ou effectue une maintenance.
• Les analyses prescriptives prédisent un problème probable, mais prescrivent aussi des actions pour éviter les temps d’arrêt, améliorer la durée de cycle ou contribuer à garantir la qualité des produits.