Votre stratégie en matière de données de fabrication est un échec (voici comment y remédier)

Votre usine génère 50 000 points de données par heure.

Votre équipe chargée de la qualité prend encore des décisions sur la base des rapports de lots d'hier.

Il y a quelque chose qui ne colle pas.

Le problème n'est pas le volume de données, mais l'intelligence des données. La plupart des entreprises manufacturières sont devenues des historiens sophistiqués, qui enregistrent tout ce qui se passe dans l'usine. Cependant, la collecte et l'utilisation des données sont deux capacités distinctes.

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Le coût caché du dysfonctionnement des données

Prenons l'exemple d'un fabricant de produits chimiques de spécialité avec lequel nous avons travaillé. Il avait beaucoup investi dans des capteurs, des historiens et des tableaux de bord. Chaque réacteur disposait de plusieurs points de contrôle. L'infrastructure de données était impressionnante.

Le problème : lorsque le rendement a chuté de 8 % en six semaines, il a fallu quatre mois à trois équipes d'ingénieurs pour déterminer qu'un changement de fournisseur de matières premières avait modifié la température optimale de réaction de 2°C.

Les données étaient là. La corrélation pouvait être découverte. Mais la connexion n'était pas visible pour les systèmes existants.

Le coût réel n'a pas été la perte de rendement, mais les quatre mois de baisse de performance pendant lesquels des personnes qualifiées ont analysé manuellement des données qui auraient dû révéler des schémas automatiquement.

Les trois piliers de l'intelligence des données de fabrication

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1. Collecte en fonction du contexte

La plupart des systèmes de données de fabrication sont optimisés pour les rapports de conformité plutôt que pour les informations opérationnelles.

• Approche traditionnelle : Recueillir la température toutes les 30 secondes, car les orientations réglementaires spécifient une fréquence d'échantillonnage.
• Approche intelligente : Collecter la température en tenant compte de la phase du processus , du lot de matières premières et des conditions environnementales. Une variation de 0,5 °C n'a pas la même signification selon qu'il s'agit d'un chauffage ou d'un fonctionnement en régime permanent.

2. Corrélation en temps réel

Les processus de fabrication sont des symphonies de variables interdépendantes. La gestion avancée des données permet de reconnaître ces relations et de les surveiller en permanence.

Par exemple, dans la fermentation pharmaceutique, une combinaison spécifique de baisse de l'oxygène dissous, de dérive du pH et de formation de sous-produits métaboliques indique un risque de contamination 6 à 8 heures avant que les méthodes de détection traditionnelles ne le détectent.

3. Intégration des décisions

Les meilleurs systèmes de gestion des données ne se contentent pas de présenter des informations, ils les montrent dans le contexte des décisions à prendre.

Le système intégré de prise de décision fournira des informations pertinentes : "Envisager de réduire la vitesse d'agitation de 10 tours/minute dans les 15 prochaines minutes pour maintenir des conditions optimales".

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La conformité en tant qu'accélérateur de la stratégie des données

Les exigences réglementaires peuvent améliorer votre stratégie en matière de données plutôt que de la limiter. La conformité exige la traçabilité, la documentation et la validation, autant d'éléments qui améliorent la qualité et le contexte des données.

Les fabricants avisés utilisent les exigences de conformité comme base pour des capacités plus larges d'intelligence des données.

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Aller au-delà de la collecte de données

Les fabricants qui tirent un avantage concurrentiel de leurs données ne collectent pas davantage d'informations, ils les relient de manière à en tirer des enseignements.

Une gestion efficace des données transforme l'expertise individuelle en une capacité organisationnelle. Lorsque vos systèmes comprennent votre processus aussi bien que vos meilleurs opérateurs, vous êtes passé de la collecte de données à l'intelligence des données.

La technologie existe aujourd'hui. La question est la suivante : êtes-vous prêt à passer de la collecte de tout à la compréhension de ce qui compte ?