Les robots industriels traditionnels et les nouveaux robots collaboratifs (cobots) génèrent de grandes quantités de données. Lorsqu’elles sont combinées avec des données provenant d’autres machines et systèmes de gestion de l’entreprise tels que la logistique, la gestion et le contrôle des entrepôts, elles peuvent être utilisées intelligemment avec de nombreux avantages à la clé : les processus de production peuvent être optimisés, la gestion des matériaux, des stocks et des fournisseurs peut être plus efficace et les coûts peuvent être réduits.
Éviter les silos de données et les îlots d’analyse
Les fabricants de robots fournissent souvent leurs propres outils d’analyse et tableaux de bord, créant ainsi des environnements propriétaires pour les robots et les cobots. Si une entreprise de production utilise des robots de différents fabricants ou des types de robots de différentes années-modèles (comme c’est souvent le cas dans la pratique), de nouveaux silos de données et îlots d’analyse sont rapidement créés : le paysage informatique et le système deviennent plus hétérogènes et confus. Des données collectées dans les silos, inutilisées par la suite, n’ont aucune valeur. Pour exploiter pleinement le potentiel de données des robots industriels et des cobots, il est nécessaire de disposer d’un environnement central dans lequel les cobots, les robots et les systèmes informatiques peuvent communiquer et où les informations peuvent être enregistrées de manière centralisée.
Rester flexible avec une plateforme centrale Industrie 4.0
Différentes approches existent pour une mise en œuvre flexible : les intégrations point à point entre les robots et les autres systèmes peuvent initialement être plus efficaces en matière de ressources. En particulier pour les petits projets dont la portée est limitée, une mise en œuvre pragmatique utilisant des ressources internes semble, à première vue, suffisante et rentable. Il faut toutefois rester prudent, car la pratique montre que ces projets peuvent rapidement prendre de l’ampleur et devenir plus lourds à gérer à mesure que des solutions de plus en plus isolées étendent le réseau d’information global de l’entreprise. La flexibilité est essentielle. Des solutions centrales de digitalisation et d’intégration permettent d’éviter ces situations. Les silos de données, les techniques fastidieuses telles que la synchronisation manuelle ou la copie entre systèmes sont éliminés.
Réunir les données des robots, les données issues des machines et des métiers
Des plateformes de digitalisation flexibles et indépendantes permettent aux entreprises, même de taille moyenne, d’automatiser rapidement les flux de travail, de saisir et d’analyser les données de manière centralisée. Peu importe leur emplacement dans la chaîne de valeur. Les systèmes informatiques existants (ERP, CRM, PLM, WMS, Data Hub) sont intégrés aux logiciels ou aux capteurs robotiques via des connecteurs techniques. Les données des ateliers avec MES, les données des robots, des machines et des métiers peuvent être reliées via un hub de données et consultées en temps réel. Pour obtenir une vue d’ensemble, il est fondamental de ne pas se contenter de tirer et de traiter les données des machines et des équipements de production IoT. Il est recommandé de recourir aux données des applications métiers existantes dans tous les domaines d’activité, par exemple en exploitant également les données du back-office et de l’entrepôt.
Data Analytics sans lacune dans les données
Le Data Analytics, ou analyse des données, est désormais au cœur des décisions opérationnelles et stratégiques des PME. Les outils d’analyse fournissent des évaluations et des chiffres clés pertinents. Ils soutiennent les décisions grâce à des prévisions et à des prédictions intelligentes dans le domaine de l’analyse prédictive. Ils aident les responsables à effectuer les bons ajustements en cas de crise et à développer des méthodes et des analyses prédictives, par exemple en cas d’arrêt d’une chaîne de production, d’évaluation des performances de production par des robots et des cobots sur des sites décentralisés, de pertes de capacité et d’évaluations de la qualité. Cependant, le Data Analytics nécessite des processus d’automatisation et de numérisation agiles pour pouvoir accéder immédiatement à toutes les données en temps réel en cas de besoin.
Avec les bons outils et des indicateurs clés de performance soigneusement sélectionnés, il est possible de créer des rapports et des analyses fiables et d’obtenir des avantages concrets. En complément des instantanés, les évaluations à long terme constituent une base importante pour les mesures d’amélioration stratégiques ou les changements dans des domaines spécifiques.
Conseils sur les points à garder à l’esprit pendant la mise en œuvre
- Utilisez autant de systèmes de robots et de cobots que possible : le nombre de systèmes de robots et de cobots déployés n’est pas le seul facteur qui détermine le succès opérationnel. Il s’agit plutôt de combiner au mieux les opérateurs humains et les robots pour garantir et améliorer la réussite globale à long terme.
- Évitez de travailler avec des solutions autonomes et des silos de données : les solutions autonomes et les robots travaillant isolément créent toujours de nouveaux silos de données. Ils sont déconnectés de l’ensemble du cycle informatique et les données ne peuvent être ni collectées de manière centralisée ni analysées en détail. Cet état critique conduit à des lacunes croissantes dans les données et empêche de disposer d’une base sérieuse pour prendre les décisions fondées sur des données. Les plateformes centrales de digitalisation et l’automatisation des flux de travail permettent d’y remédier.
- Ne sous-estimez pas l’analyse des données : l’expérience a du bon, mais rien ne vaut le contrôle. La direction doit savoir où se trouvent les données des robots, les données machines et métiers et ce qu’elles disent. L’analyse des données et les mesures appropriées améliorent la connaissance des données au sein de l’entreprise. Elles fournissent une vision globale en temps réel de tous les processus métiers.
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