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Big Data Et MES, Quels Enjeux Pour L’industrie Du Futur ?

Big Data et MES, quels enjeux pour l’industrie du futur ?

1/ Qu’est-ce que le Big Data ?

Avant d’évoquer le Big Data, il faut savoir qu’aujourd’hui, les industries manufacturières mettent la qualité des produits au cœur des préoccupations de tout processus de fabrication. Ceci dans un but de productivité et de réduction des coûts.

Elles s’appuient pour cela sur les nouvelles technologies du numérique : internet des objets, cobotique, réalité augmentée, impression 3D ou intelligence artificielle.

L’automatisation intelligente et interconnectée nécessite que les machines collectent et partagent des informations. Et c’est la manière dont ces machines et l’usine communiquent via les réseaux qui caractérise ce que l’on appelle l’industrie 4.0.

La connectivité transparente de tous les capteurs et actionneurs de l’usine, même ceux des sites distants, est possible en utilisant le Big Data.

A travers la dématérialisation des activités et l’interconnexion généralisée des objets, des machines et des hommes, l’accès est ouvert à la collecte et à l’analyse de données massives dans les usines manufacturières.

Ces données corrélées et couplées à l’analyse prédictive permettent aux industriels de superviser, contrôler et piloter leurs installations. Mais aussi d’anticiper les dysfonctionnements et de réduire les temps d’arrêt des outils de production.

En y intégrant les solutions industrielles de type MES (Manufacturing Exécution System) et Lean, les industriels ont la garantie de réduire les coûts, d’augmenter la productivité, d’assurer une fiabilisation des processus et d’améliorer la qualité.

Image représentant l'interconnexion et la communication entre les machines, caractéristiquent de l'industrie 4.0

L’industrie 4.0 se caractérise par les interconnexions entre les nouvelles technologies numériques ou leurs possibilités de communiquer entre elles.

2/ Big Data et MES

2.1 Qu’est-ce que le Big Data ?

Par définition, le Big Data signifie grosses données ou encore données massives. Il désigne un ensemble très volumineux de données qu’aucun outil classique de gestion de base de données ou de gestion de l’information ne peut vraiment travailler. Il se manifeste à travers les objets connectés où des données sont générées par plusieurs et diverses sources comme les équipements, les personnes, les infrastructures et des capteurs intelligents. La mutualisation de ces données permettra d’être plus souple et plus rapide dans l’accès aux informations.

Par ailleurs, la collecte massive d’informations et la multiplication des technologies utilisées soulèvent des questions sur la sécurité de ces données face à des menaces multiples. Pour cette raison, la mise en place par les industriels de normes et de méthodes techniques est indispensable pour garantir une protection optimale de leurs infrastructures.

Le Big Data est donc une solution prometteuse de l’usine du futur permettant aux entreprises d’améliorer leurs performances. Pourtant, avant de penser à la mettre en place, il faut préparer le terrain en investissant dans des fondamentaux représentés entre autres par le MES.

2.2 Qu’est-ce que le MES ?

Dans ce contexte, le MES offre une interconnectivité multi sources et multi supports, base nécessaire à la digitalisation des procédés industriels. Interfacé avec tous les moyens de production connectés, le MES guide et réagit instantanément aux activités de l’atelier. Il est le point central de toutes les données d’exécution, chargé de transmettre la bonne information au bon moment, aussi bien aux hommes (instructions de travail digitalisées, traçabilités demandées, avancement des OF…) qu’aux machines (Start/stop, paramètres d’usinage, statut pièces…).

Le MES crée ce lien numérique manquant à l’écosystème industriel.

Il assure également la continuité entre les données de l’ERP et les opérations en atelier au travers d’une chaîne numérique complète, depuis la création de l’Ordre de Fabrication (OF) jusqu’à l’obtention du produit final.
En capitalisant toutes les données de production en temps réel, le MES détient une vue sur les encours et rendement des OF avec une granularité de l’ordre de la minute.

Pour toutes ces raisons, le MES est l’outil complémentaire par excellence de l’ERP .

Le logiciel MES fait le lien entre l'ERP et l'atelier

2.3 Le M.E.S Qualaxy

La suite Qual@xy, le MES développé par Infodream, est capable d’échanger des données avec la plupart des systèmes industriels existants via des interfaces API (Application Programming Interface) ou avec des instruments connectés tels qu’une visseuse asservie, une douchette, une imprimante, etc.

Pour ces échanges, elle utilise des protocoles de communication standards.

La preuve en images avec cette courte video : on voit que le couple et l’angle de serrage de la visseuse asservie sont automatiquement et instantanément renseignés dans le logiciel MES Qualaxy.

3/ Les 3 clés pour une stratégie Big Data réussie

Au niveau de la production, il existe de nombreuses possibilités d’utilisation du Big Data. Il est donc judicieux de déterminer au préalable par où commencer. Voici trois bonnes pratiques permettant une approche efficace :

3.1 Mettre l’humain au centre

Lorsqu’il s’agit de collecter et d’analyser des données, la technologie est évidemment importante. Mais en fin de compte, la valeur de la technologie a une corrélation directe avec les compétences des personnes utilisant la technologie et analysant les données. Cela signifie que vous devrez peut-être faire appel à des personnes possédant les connaissances et les mentalités nécessaires pour relever les défis du Big Data, ou vous assurer que la solution que vous choisirez sera en mesure de fournir des données significatives et compréhensibles par les différents utilisateurs.

3.2 Définir des objectifs clairs

La question la plus importante à vous poser continuellement lorsque vous élaborez une stratégie est : « quel est notre principal objectif ? » Cette question vous aidera à déterminer quels types d’opérations ou de données issues de la chaîne d’approvisionnement vous devrez collecter et analyser pour atteindre vos objectifs, et où les stocker.

3.3 Commencez par un domaine où vous rencontrez des problèmes

Puisqu’il y a beaucoup d’opportunités potentielles, il n’est pas conseillé de compliquer les choses. Commencez par des problèmes évidents à corriger (tels que des pertes de production par exemple) et pour lesquels vous ne comprenez pas clairement les évolutions et les causes.

 

Driss AIT ABDELLAH
Key Account Manager chez Infodream

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