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Bulent Yusuf mer., juil. 28, '21 4 min read

Usine numérique : Interfaces visuelles avec NavVis IVION Enterprise

Déployée sur plusieurs sites dans le monde, une interface visuelle alimentée par NavVis IVION Enterprise contribue fortement aux marges opérationnelles.

Les objets connectés occupent une place de plus en plus importante dans les environnements industriels. Les données qu'ils fournissent nous aident à prendre des décisions intelligentes concernant l'état de la chaîne de production, les opérations et une myriade d'ajustements pour améliorer l'efficacité opérationnelle.

Au sein d'un site de production moderne, de multiples flux de données en temps réel sont générés non seulement par des capteurs Internet of Things (IoT), mais aussi par des caméras, des automates programmables et des systèmes d'exécution de fabrication (en anglais Manufacturing Execution Systems ou MES).

En recueillant et en analysant ces informations à partir de sources multiples, les responsables des opérations au niveau local ou mondial peuvent mieux optimiser les rapports de défaillance prédictifs dans leurs usines, ce qui permet d'augmenter la productivité tout en réduisant les coûts de maintenance et les délais de résolution.

Le statu quo en matière de collecte de données IoT - et les blocages

Comment ces capteurs fonctionnent-ils en pratique ? Les dispositifs IoT sont souvent installés de manière discrète et ne sont pas directement accessibles au personnel de l'usine.

Les tableaux de bord à travers lesquels les données de l'IoT et des biens sont scrutées présentent toutefois un problème flagrant, qui concerne l'intelligence spatiale. Ils ne disposent pas de suffisamment d'informations sur le contexte et l'emplacement des machines, les lignes de production ou les processus. Autrement dit, il n'y a pas de lien tangible entre les données recueillies et l'environnement physique dans lequel elles se trouvent.

Un autre défi est la complexité. Planifier, gérer et analyser une montagne de données en temps réel est une tâche complexe, généralement réservée à un personnel spécialisé. Une perspective plus large des processus de l'usine n'est pas disponible aux niveaux de la direction, ce qui rend la détection et la communication d'un problème plus compliquée.

Quoi d'autre ? Et bien, si les données sont transmises par de multiples plates-formes sans considération pour l'interopérabilité, chaque élément de renseignement est effectivement cloisonné. Il n'est pas impossible de faire le lien et de tirer des conclusions, mais la recherche et l'analyse des informations prennent beaucoup plus de temps qu'il n'en faut.

Ici aussi, l'omission du contexte spatial se fait sentir. Sans un moyen intuitif de déterminer exactement d'où proviennent les données dans le bâtiment de l'usine ou dans l'atelier, comment sont-elles classées et triées ? Si nous ne savons pas d'où proviennent ces multiples sources de données, nous risquons de ne pas voir comment elles s'influencent et sont liées les unes aux autres.

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Le contexte spatial apporte la solution

La réponse consiste à compléter l’IoT (et les autres dispositifs intelligents installés dans les usines de production) avec des données de positionnement. Un tableau de bord doté d'une interface visuelle contenant une intelligence spatiale peut présenter un flux de données unifié avec plusieurs niveaux de granularité, allant du réseau de production ou de l'usine individuelle, jusqu'à l'atelier ou la machine elle-même.

Les planificateurs de la production et les gestionnaires des installations peuvent accéder aux informations sur la performance et identifier les domaines et les processus à améliorer en temps réel dans le contexte de l'espace de l'usine. Et ces informations ne doivent pas se limiter à une poignée de personnes, mais être mises à la disposition de chaque ouvrier de l'usine pour une meilleure compréhension et efficacité.

Avec NavVis IVION Enterprise, par exemple, vous pouvez exécuter directement des commandes et des contrôles de base. Et vous pouvez comparer la performance de secteurs similaires dans différents sites de production, en identifiant les points communs et les possibilités d'amélioration. Vous pourriez même établir une « disposition de référence » avec la meilleure performance et l'utiliser comme base pour la mise en place d'une nouvelle usine ou ligne de production.

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Conclusion

En résumé, en ajoutant le contexte spatial aux capteurs IoT et à leurs semblables, les responsables des opérations sont en mesure de prendre de meilleures décisions. Les informations de localisation facilitent la planification, la gestion et l'analyse.

Des tâches comme la maintenance prédictive sont améliorées grâce à une meilleure compréhension du contexte environnemental. D'autres avantages pourraient être une réduction des temps d'arrêt et une augmentation de l'utilisation des biens et de la productivité. Les standards sont renforcés dans l'ensemble du réseau de production, sans que les efforts de coordination entre sites, fuseaux horaires et pays ne s'intensifient.

Déployée sur plusieurs sites dans le monde, une interface visuelle alimentée par NavVis IVION Enterprise contribue considérablement aux marges opérationnelles.

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