5 façons dont l’analyse prédictive peut transformer votre entreprise industrielle

L’analyse prédictive dans la fabrication : une révolution imminente

Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?

L’analyse prédictive utilise des données historiques et en temps réel ainsi que des techniques d’analyse telles que l’apprentissage automatique et la modélisation statistique pour anticiper les résultats futurs. Cela permet aux fabricants de prendre des décisions éclairées afin de réduire les risques, améliorer les processus, réduire les coûts et augmenter les revenus.

Les fabricants disposent de nombreuses sources de données, qu’il s’agisse de machines, de caméras, de capteurs ou de systèmes ERP. Cependant, il n’a pas toujours été facile de rassembler ces données pour obtenir une vue d’ensemble claire de ce qui se passe réellement.

C’est précisément là que l’analyse prédictive intervient. Elle permet de découper ces immenses volumes de données en informations exploitables, tout en prédisant les résultats futurs et en tirant des enseignements des événements passés, tels que les pannes de machines ou les erreurs d’étiquetage.

Elle atteint cet objectif grâce à l’intelligence artificielle et à l’apprentissage automatique, qui explorent les données historiques, identifient les tendances et anticipent ce qui va se produire ensuite.

Selon Gartner, l’analyse prédictive se distingue par quatre éléments clés :

1. L’accent est mis sur la prédiction plutôt que sur la simple description.
2. Elle permet de mesurer en jours ou en heures plutôt qu’en mois, ce qui permet de prendre des décisions très ciblées.
3. Elle met l’accent sur la pertinence commerciale des données fournies.
4. Elle est conviviale, ce qui signifie que tous les membres de l’équipe de production peuvent l’utiliser.

Ainsi, au lieu d’examiner manuellement chaque processus et d’expérimenter différentes idées, les fabricants peuvent exploiter l’analyse prédictive pour obtenir des informations ciblées et exploitables. Ils peuvent ensuite utiliser ces informations pour apporter des améliorations tangibles.

Selon une étude de recherche, le marché mondial de l’analyse prédictive atteignait 12,49 milliards de dollars américains en 2022 et devrait atteindre 38 milliards de dollars américains d’ici 2028.

Comment l’analyse prédictive peut-elle révolutionner la fabrication ?

1. Comprendre l’utilisation des machines et améliorer l’OEE

Comment optimiser l’utilisation du temps en fabrication ? C’est l’un des défis majeurs auxquels sont confrontés les fabricants. Malheureusement, même avec les machines les plus avancées, il n’est pas garanti que les opérations soient aussi efficaces qu’elles le devraient.

De nombreux facteurs, tels qu’une installation défectueuse, une utilisation incorrecte par les opérateurs ou une planification inadéquate des temps d’arrêt, peuvent contribuer à réduire l’efficacité globale de la chaîne de production.

L’analyse prédictive offre une compréhension en temps réel de la performance des lignes de production, y compris l’impact d’une machine individuelle. En combinant ces informations avec les données en temps réel fournies par les logiciels de performance de la ligne OEE, elle permet aux fabricants de se concentrer sur l’amélioration de l’efficacité, la réduction des déchets et l’optimisation de l’efficacité globale de l’équipement.

2. Maintenance prédictive

La maintenance prédictive est l’un des avantages les plus discutés de l’analyse prédictive. Selon une étude du McKinsey Global Institute, l’implémentation de la maintenance prédictive dans la fabrication peut réduire les coûts d’usine jusqu’à 40 %.

Il est indéniable que les machines finiront par tomber en panne sans entretien. Cependant, comment s’assurer que le programme de maintenance est optimisé pour réduire le risque d’arrêts non planifiés et les coûts associés ?

La maintenance prédictive utilise l’analyse des données pour identifier et anticiper les défaillances de l’équipement. Cela permet de planifier la maintenance de manière plus économique et efficiente sur le plan temporel, tout en évitant les coûts importants liés à des équipements peu fiables. De plus, elle informe les opérateurs en cas de problème potentiel, avant qu’il n’affecte la productivité ou, pire encore, ne provoque un arrêt. Comme on dit, le temps de fonctionnement équivaut à des revenus. Par conséquent, surveiller la santé de l’équipement et résoudre les problèmes avant qu’ils ne surviennent est une démarche gratifiante.

L’analyse prédictive peut tirer parti des données des capteurs intégrés aux machines pour surveiller la santé de l’équipement et prédire quand une machine nécessite une maintenance. Par exemple, vous pouvez suivre les performances de votre équipement au fil du temps grâce à des rapports sur les tendances, identifier des modèles émergents et repérer les problèmes potentiels avant qu’ils ne surviennent.

Un logiciel OEE utilise des capteurs sur la ligne de production pour collecter des données et les transmettre automatiquement aux tableaux de bord en direct et aux rapports, ce qui vous permet d’obtenir une visibilité immédiate et des informations exploitables pour améliorer la santé de votre équipement et votre productivité.

3. Optimisation de la main-d’œuvre

L’analyse prédictive peut également vous aider à identifier des opportunités pour mieux gérer votre main-d’œuvre. Elle peut non seulement contribuer à la planification de la demande, mais aussi vous aider à anticiper les compétences et la main-d’œuvre nécessaires à l’avenir.

Cela ouvre la porte à la collaboration avec des éducateurs, ainsi qu’à la montée en compétences ou à la reconversion de votre main-d’œuvre actuelle pour répondre aux besoins en main-d’œuvre en constante évolution.

4. Amélioration de la qualité des produits

En surveillant les performances, l’analyse prédictive peut vous alerter sur les problèmes de qualité de vos produits, tels que des processus hors tolérance ou susceptibles de générer des problèmes de qualité.

Par exemple, si une imprécision est détectée dans l’impression d’étiquettes, ajuster l’imprimante plus tôt peut réduire considérablement, voire éliminer, le gaspillage de matériau, les retouches et les coûts associés.

L’analyse des données vous permet d’identifier, de hiérarchiser et d’investiguer de manière proactive les problèmes potentiels de qualité des produits. Étant donné que les données vous permettent d’examiner ces problèmes de manière plus précise, elles réduisent la nécessité d’efforts manuels.

5. Prévision de la demande

Comment mieux gérer vos équipements, vos ressources et votre main-d’œuvre pour répondre aux demandes futures ? Prédire la demande future donne aux fabricants un avantage concurrentiel significatif en éliminant le besoin de conjectures.

Par exemple, en prévoyant la demande en fonction de la saisonnalité et des commandes de détail historiques, les fabricants peuvent planifier efficacement leurs ressources et leur main-d’œuvre pour répondre à une forte demande, tout en évitant la surcapacité en période de faible demande.

Cette approche contribue également à renforcer l’agilité des chaînes d’approvisionnement et à optimiser la gestion des stocks, car vous n’avez pas besoin de stocker des produits plus longtemps que nécessaire.

En résumé

L’analyse prédictive peut révolutionner les entreprises industrielles de plusieurs façons :

1. Amélioration de l’efficacité : Identification des domaines à améliorer et optimisation des processus pour une efficacité accrue.
2. Économies de coûts : Réduction des coûts liés aux temps d’arrêt et à la main-d’œuvre, et amélioration de la rentabilité grâce à une prise de décision plus éclairée.
3. Augmentation de la production : Allocation plus efficace des ressources et augmentation de la production.
4. Amélioration de la qualité : Détection en temps réel des problèmes de qualité et prise de décisions pour améliorer la qualité et réduire les défauts.
5. Réduction des temps d’arrêt : Planification de la maintenance des machines en fonction des prévisions de pannes ou d’erreurs potentielles.

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