Cas concret – comment une PME manufacturière a transformé le pilotage de son usine en seulement 3 semaines ?

Souvent l’ambition de digitalisation commence… par des saisies papiers. C’est exactement la problématique rencontrée sur ce site produisant des barquettes en bois, en 2×8 avec 2 lignes amont et 7 lignes de production. La valeur des données de production existe mais elle reste invisible parce qu’inexploitée.

Le support technique est assuré par les régleurs ainsi que le personnel de la maintenance et de la logistique. Les équipes travaillent encore avec de nombreuses saisies papier et la capitalisation reste limitée, ce qui rend délicat tout pilotage fin.

Au commencement du projet, les attentes sont donc simples : structurer un suivi des lignes et une GMAO simple qui soient au service des équipes de production et de maintenance du site.

Ce contexte industriel est précisément celui où une démarche agile orientée usage terrain a révélé toute sa valeur. Découvrez les étapes suivies par nos équipes pour ce projet.

Démontrer avant de développer

Anticipation des pannes

Notre client souhaitait sécuriser la disponibilité de rechanges pour certaines pièces soumises à de fortes sollicitations mécaniques et dont la casse provoque un arrêt immédiat de la machine, avec des conséquences lourdes sur la production et la logistique.

Leur besoin ? Anticiper les ruptures afin de planifier le remplacement des pièces lors d’arrêts déjà prévus.

Nous leur avons proposé un module de maintenance prédictive, en installant des capteurs sur-mesure, pour collecter et analyser en continu les données et détecter automatiquement les dérives.

Le résultat ? 

• une baisse significative des pannes et interventions d’urgence
• La réduction des surcoûts liés aux arrêts de production et pièces non disponibles
• Une sécurisation du processus de production côté utilisateur final

Caractérisation de problèmes sur convoyeurs pour charges lourdes

Ce client utilisait des convoyeurs transportant des matériaux lourds (bois, acier…), jouant un rôle central dans la continuité de sa chaîne de production.

Sonc besoin ? Faciliter la prise de décision par une meilleure caractérisation des problèmes de réglage des courroies (ou chaînes) d’entraînement.

L’installation de capteurs a permis d’analyser les efforts moteur et les données vibratoires, permettant une classification automatique des signaux pour orienter l’opérateur sur les causes probables (sur ou sous tension, désalignement…)

Le résultat ? 

• Une amélioration du rendement de la ligne 
• Une diminution significative du nombre d’arrêts intempestifs
• Possibilité pour des techniciens peu expérimentés d’agir rapidement.

Chatbot d’exploitation des rapports et analyses

Notre client réalise quotidiennement des interventions de maintenance. Ces dernières peuvent être réalisées aussi bien par des techniciens internes que par des sous-traitants, entraînant avec elles, une dispersion des notes et comptes-rendus. 

Le besoin ? Rassembler les rapports d’expertise pour faciliter les diagnostics et les modes de résolution en fonction des types de machines.

Nous leur avons proposé une analyse automatique des rapports validés avec extraction des causes et actions correctives, classifiées par machine ou modèle de machine, ainsi que la mise à disposition d’un chatbot expert pour exploiter ces données.

Le résultat ? 

• Une compréhension facilitée des problèmes et l’accélération des diagnostics, même par des profils peu expérimentés
• Une réduction des erreurs et la standardisation des interventions
• Une harmonisation des pratiques sur la base des retours d’expérience (construction de gammes de référence)

Chatbot d’aide aux clients

Généralement, lorsqu’un utilisateur est confronté à une panne ou à un dérèglement d’un de ses équipements, il souhaite disposer d’une première réponse rapide et fiable, sans attendre le technicien ou le support technique.

Son besoin ? Accéder instantanément à des informations techniques fiables, tirées exclusivement de la documentation du constructeur.

Nos équipes ont donc proposé à un fabricant de machines un chatbot basé uniquement sur les documentations officielles : manuels techniques, gammes de maintenance, nomenclatures de pièces… 

Le résultat ? 

• Un gain de temps pour les clients utilisateurs
• Des réponses immédiates réduisant les irritants clients et augmentant la satisfaction client
• Une diminution du nombre de sollicitations du support interne

Correction et traduction automatique de comptes-rendus

Les équipes de ce client réalisent des contrôles réglementaires d’équipements d’accès en hauteur. Elles génèrent de très nombreux rapports, qui doivent parfois être rédigés dans plusieurs langues pour satisfaire des exigences réglementaires.

Leur besoin ? Automatiser la production des rapports multilingues.

Nous leur avons proposé un mécanisme de traduction au fil de l’eau des saisies faites par les techniciens, avec  intégration dans des rapports au format validé.

Le résultat ? 

• Un gain de temps important dans la production documentaire
• Un déploiement facilité des offres vers de nouveaux pays ou filiales
• Possibilité de confier des missions « internationales » à des techniciens, peu à l’aise avec les langues étrangères ou avec le passage à l’écrit

Comment fonctionne concrètement un jumeau numérique intégré ?

Un jumeau numérique intégré fonctionne comme un miroir « intelligent ».
Tout d’abord, il y a l’enveloppe visible : la représentation 3D. Elle est généralement élaborée à partir des fichiers de conception 3D, de scans 3D si ces fichiers n’existent pas/plus ou de photos 360.

L’ « intelligence » repose, elle, sur trois piliers :

1. la modélisation du fonctionnement
   Il s’agit de la description des entrées/sorties, de la transcription des opérations logiques et des règles de comportement.
   Une modélisation avancée pourra prendre en compte les effets de l’usure et les dérives progressives de certains paramètres. Ce modèle pourra éventuellement évoluer dans le temps par reprogrammation ou par recalage sur les phénomènes effectivement observés.
   
2. l’intégration des données temps réel
   Par exemple : vitesse d’un moteur, température d’un fluide, pression dans un vérin….
   Elles peuvent être issues soit des véritables organes de l’équipement (automates, capteurs IoT, contacteurs, actionneurs…) soit d’un simulateur. Le modèle transformera ces données brutes en résultats (par exemple, calcul d’une dérive), en indicateurs (cadence, taux de disponibilité…) et éventuellement en prévisions (anticipation des pannes)
3. l’exploitation et l’interaction
   Les informations collectées et générées (indicateurs, alertes…) par le jumeau sont mises à la disposition de l’utilisateur sous les formes les plus appropriées possibles. Il peut s’agir d’un tableau de bord accessible sur un pupitre en pied de machine, sur une tablette via une appli mobile ou dans un casque de réalité augmentée.
   Mais cela peut également se faire par une intégration dynamique dans l’image 3D de la machine (le miroir) : changement de couleur d’un organe en avarie, incrustation de données numériques, insertion de pictogrammes, zoom sur un organe présentant une anomalie….

De nombreuses possibilités relevant du management visuel sont envisageables. Elles peuvent différer d’un utilisateur à l’autre en fonction de leurs responsabilités respectives.
C’est à ce moment-là que le jumeau devient un réel outil d’aide à la décision. Il peut déclencher des alertes automatiques, permettre de simuler des scénarios pour optimiser les réglages, ou encore proposer de planifier des interventions de maintenance préventive.