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7 façons de diagnostiquer la performance industrielle

7 façons de diagnostiquer la performance industrielle

7 façons de diagnostiquer la performance industrielle

diagnostiquer la performance industrielle

7 façons de diagnostiquer la performance industrielle

En tant que fabricant, vous voulez certainement pouvoir diagnostiquer la performance industrielle afin d’augmenter la productivité, réduire les coûts et maximiser les profits. Ces objectifs peuvent être atteints si vous êtes en mesure d’augmenter l’efficacité de votre usine.

Ainsi, de nombreux fabricants pensent qu’accroître l’efficacité signifie réduire au maximum les coûts; ce qui contribue à la diminution de la qualité des produits. Néanmoins,  il existe des moyens simples et inoffensifs que vous pouvez mettre en œuvre pour améliorer l’efficacité de votre atelier de fabrication sans sacrifier la qualité de vos produits.

1. Évaluez votre flux de travail actuel​

Vous aurez du mal à identifier les domaines à améliorer dans votre processus de fabrication sans examiner votre flux de travail actuel. Ainsi, vous pouvez passer en revue les trois domaines importants suivants pour déterminer les changements nécessaires dans votre flux de travail:

La main d'oeuvre

Voici quelques éléments à prendre en compte concernant la performance actuelle de vos employés:

  • Ont-ils les bonnes compétences pour exécuter les tâches sur lesquelles ils travaillent actuellement?
  • Ont-ils réussi à atteindre les objectifs fixés?
  • Combien de temps consacrent-ils à certains travaux?
  • Est-il possible d’accélérer le temps d’achèvement?

Le processus​

Premièrement, vous devez savoir si les étapes de votre production se déroulent comme prévu. Plus important encore, découvrez où se trouvent les points faibles et les goulots d’étranglement.

En effet, avant d’apporter des modifications à votre flux de travail; vous devez d’abord développer une hypothèse; puis comparer les résultats à vos hypothèses et conditions précédentes. Cela vous donnera une perspective claire sur les changements à apporter.

Les équipements et technologies

Passez en revue tous les équipements et technologies que vous utilisez actuellement. Est-ce que tout l’équipement fonctionne correctement? La technologie sur laquelle vous comptez est-elle optimale pour vos besoins commerciaux actuels? Est-il facile de faire des changements dans la production?

2. Investir dans la formation des employés​

La formation des employés est un processus continu. Dans certaines industries, certains types de formation sont obligatoires; comme la formation quotidienne à la sécurité pour tout le personnel utilisant des équipements de sécurité.

En effet, vous devez former vos employés aux nouveaux équipements et technologies pour en tirer le meilleur parti. La formation des employés est également une excellente tactique de rétention; car chaque employé veut avoir la possibilité de développer ses capacités.

Ainsi, ne limitez pas la formation et l’éducation à l’équipement et à la technologie. Votre processus commercial de fabrication fonctionnera plus facilement si tout le monde peut comprendre les politiques de l’entreprise et la bonne façon de communiquer les uns avec les autres.

3. Mettez à jour votre équipement​

Quelle que soit la qualité de vos employés; si l’équipement fourni dans votre usine de fabrication est obsolète ou même ne fonctionne plus correctement; il sera difficile d’améliorer l’efficacité.

Par conséquent, assurez-vous que vous êtes prêt à investir dans des équipements modernes afin que le processus de production puisse mieux fonctionner. En effet, un équipement de pointe vous aide également à réduire les coûts de réparation des dommages et à augmenter la productivité de vos employés.

4. Effectuez une maintenance préventive​

Même si vous avez décidé d’acheter des machines de dernier cri; cela ne signifie pas que vous devez jeter les anciens. Certains équipements peuvent encore être utilisés pendant une période plus longue s’ils sont traités correctement. Ainsi, le nouvel équipement doit également être entretenu pour pouvoir être utilisé au maximum.

Et comme vous le savez déjà, entretenir un équipement coûte beaucoup moins cher que d’en remplacer un. Alors, n’attendez pas qu’il soit endommagé. Effectuer régulièrement une maintenance préventive en fonction du type d’équipement. Envisagez d’utiliser un logiciel de gestion des actifs pour vous aider à enregistrer l’état de votre équipement et automatiser la planification de la maintenance.

5. Gardez votre usine organisée​

L’organisation est la clé d’un espace de travail efficace. Faites attention à votre usine; la disposition; les espaces pour les travailleurs et l’équipement lourd pour entrer et sortir; et comment chaque zone est utilisée.

Quelques points à vérifier:

  • Tous les outils manuels sont-ils faciles à trouver?
  • Le personnel est-il en mesure de récupérer facilement toutes les matières premières ou les produits finis?
  • La zone d’emballage et d’expédition est-elle proche de l’endroit où les produits finis sont placés?
  • Les chariots élévateurs peuvent-ils se déplacer facilement dans votre usine de fabrication?

6. Réduisez les déchets​

L’un des déchets les plus importants et les plus chers des usines est le déchet de matière. 

Voici quelques moyens de le réduire:

  • Utilisez moins de matériau lors de l’emballage de vos produits
  • Recyclez, ou si vous ne pouvez pas le faire vous-même, revendez les restes à un centre de recyclage
  • Utiliser tous les matériaux disponibles pour créer de nouveaux produits

7. Automatisez la gestion de votre chaîne d'approvisionnement​​

Il n’y a pas de moyen plus simple d’améliorer l’efficacité que d’automatiser vos processus métier. La gestion de la chaîne d’approvisionnement est l’un des segments les plus importants de l’industrie manufacturière. Cependant, si le processus est toujours exécuté manuellement, une efficacité optimisée sera difficile à atteindre.

En effet, avec un logiciel sophistiqué de gestion de la chaîne d’approvisionnement, vous pouvez automatiser divers processus; du suivi des stocks dans plusieurs usines, de la configuration des niveaux de stock, de la commande de matières premières aux fournisseurs et de l’expédition des commandes aux clients. 

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Les 12 meilleurs indicateurs de performance pour suivre l’excellence opérationnelle

Les 12 meilleurs indicateurs de performance pour suivre l’excellence opérationnelle

Les 12 meilleurs indicateurs de performance pour suivre l’excellence opérationnelle

indicateurs production

Les 12 meilleurs indicateurs de performance industrielle pour suivre l’excellence opérationnelle

Au long de cet article, nous explorerons les stratégies et les meilleures pratiques que certaines des entreprises les plus prospères utilisent pour bâtir une culture d’excellence opérationnelle dans leur organisation industrielle.

Bien sûr, étant dans le secteur des données, nous accorderons une attention particulière aux indicateurs de performance (KPI) de fabrication qu’ils suivent afin de mesurer leur progression et comment l’analyse de la fabrication peut les suivre en temps réel.

Dans cet article, nous avons pensé qu’il serait utile de répertorier les principaux indicateurs de performance clés utilisés par les leaders de l’industrie pour créer une excellence opérationnelle durable.

Alors, quels sont les indicateurs de performance industrielle clés pour suivre l'excellence opérationnelle?

1. Livraison à temps

Bons de fabrication livrés à la date du programme d’origine ÷ Bons de fabrication du programme initial dus

L’indicateur de livraison à temps, mesure le pourcentage de commandes livrées à temps. Cet indicateur est souvent comptabilisé mensuellement pour la pertinence statistique et l’objectif doit être une réalisation à 100%.

En effet, c’est l’un de nos préférées depuis que nous avons appris qu’elle était l’objectif commercial numéro un de l’un de nos meilleurs clients; un grand fabricant sous contrat. 

Dans le bureau du PDG; il a été classé numéro un parmi de nombreux autres objectifs sur le tableau blanc et a été encerclé pour plus d’accent.

Interrogé sur ce KPI, il a répondu:

«Tant que nous y parvenons; nous sommes moins préoccupés par l’OEE; ou même les temps d’arrêt des machines»; nous a-t-il dit. « À quoi sert un TRS à 100% si nous n’avons aucun client à qui vendre notre produit? »

2. Planifier la réalisation

Bons de travail livrés à la date du programme d’origine ÷ Ordres de travail du programme d’origine terminés

Parmi les différents indicateurs de performance industrielle, cet indicateur permet de suivre la fréquence à laquelle l’équipe de production atteint le niveau de production cible et constitue un moyen important de définir des repères de performances; d’ajuster les délais de livraison des bons de travail et de s’assurer que les problèmes de performances ne causent pas de retards coûteux.

En effet, si un fabricant ne suit que la livraison à temps; par exemple; souvent; des problèmes au sein du processus de production lui-même peuvent être obscurcis et le changement non documenté. 

donc, l’une des clés pour assurer une livraison à temps (si elle est suivie quotidiennement), l’atteinte objectifs garde l’attention de l’équipe de production figée sur le prix et pourrait éventuellement être modifiée pour suivre également un niveau de performance de livraison précoce.

3. Durée totale du cycle

Le temps de cycle total mesure le temps nécessaire à une commande client pour démarrer et terminer l’ensemble du processus de production jusqu’à l’expédition. Il représente le temps complet nécessaire pour convertir les matières premières en produits finis d’un bout à l’autre de la ligne.

Ainsi, l’indicateur de temps de cycle est la moyenne de tous les temps de cycle de toutes les commandes au cours d’une période spécifique et est généralement calculé en utilisant le temps de cycle de la machine. Le temps de cycle de la machine; défini en détail ici; est au cœur de toute mesure de performance de l’usine.

donc, cette mesure de l’efficacité définit la barre de l’efficacité d’une machine et permet de générer des rapports en temps réel sur les performances de chaque machine (à la minute). Chaque machine doit avoir un temps de cycle idéal basé sur la pièce en cours de production. 

Par conséquent, lorsqu’il est considéré comme un ensemble de cycles multiples; il peut être mesuré comme temps de cycle de cellule.

4. Cadence de production

Unités produites / heure

Parmi les différents indicateurs de performance industrielle, le taux d’unités produites en moyenne par une machine; une cellule ou une ligne au fil du temps, par exemple 1200 unités / minute.

Alors que le temps de cycle est la mesure du temps qu’il faut entre deux points, la cadence doit être surveillée en temps réel car; lorsque la cadence diminue; elle indique généralement un problème sur la ligne. 

Donc, la cadence peut être augmentée en éliminant les temps d’arrêt; en calibrant les machines pour qu’elles fonctionnent à un temps de cycle idéal;  réduisant le nombre d’étapes dans un cycle pour réduire les micro arrêts; ou changeant les matières premières ou les outils nécessaires pour produire le produit et en améliorant la maintenance de la machine.

5. Utilisation de la performance

Sortie réelle / sortie potentielle x 100

Si une machine produit des marchandises à un temps de cycle idéal, on dit qu’elle fonctionne à 100% de sa capacité.

Lors de l’exécution plus lente ou à chaque fois qu’une machine est inactive; ce pourcentage diminue; indiquant la capacité disponible et la lacune dans le système. Il s’agit d’un excellent indicateur de performance pour comprendre la capacité de l’installation à faire évoluer la production ou à instaurer une planification des tâches plus agile.

6. Temps de changement de série

Le temps de changement de série est le temps nécessaire pour décharger / charger, rééquiper, calibrer et programmer une nouvelle tâche. 

Le changement de série est plus pertinent lorsqu’il y a un passage d’un type de pièce à un autre avant un cycle de production. Pris comme une moyenne, cet indicateur aide à déterminer les types de travaux et les pièces qui peuvent nécessiter une réduction du temps de configuration.

Ainsi, en suivant le temps de changement de série, les fabricants peuvent définir les temps de cycle totaux par pièce, affiner leurs estimations et reconnaître la nécessité d’une formation accrue des opérateurs; d’une meilleure planification; et une préparation proactive des matériaux requis.

7. Taux de qualité

Bonnes pièces produites / unités totales produites

Le taux de qualité est une mesure de la qualité et des performances, elle est au cœur de l’efficacité de la production et de la rentabilité.

Donc, la mesure du rendement au premier passage identifiera les processus qui nécessitent des retouches importantes qui affectent le débit; influencent les temps de cycle totaux et fourniront un objectif de rendement de 100% dans lequel aucune pièce défectueuse n’a été produite.

8. Taux de rebuts

Mise au rebut totale / exécution totale du produit

La ferraille est le matériau mis au rebut ou rejeté du processus de fabrication, il peut donc s’agir d’une mesure d’unités ou d’un volume.

En effet, certaines organisations suivent les articles défectueux comme des rebuts; tandis que d’autres se concentrent sur les restes de matière première d’un processus de fabrication soustractif.

Donc, quelle que soit la manière dont votre organisation définit le rebut; le suivi de cet indicateur de performance devrait être l’une des premières étapes pour réduire vos coûts de matériaux; augmenter éventuellement les temps de cycle et vous concentrer sur la production de produits de plus grande qualité.

9. Pourcentage de maintenance planifiée (PMP)

Durée de maintenance planifiée / Durée totale de maintenance

Cet indicateur de performance est une combinaison du calcul du pourcentage de maintenance planifiée par rapport à la maintenance planifiée, plus toute la maintenance d’urgence requise pour résoudre les pannes.

ainsi, le PMP est essentiel pour que les fabricants allouent de manière appropriée les ressources pour la maintenance préventive. Une règle de base établie par les partisans de la maintenance préventive est de 85% PMP; dans laquelle une organisation vise moins de 15% de temps de maintenance à consacrer aux ordres de travail d’urgence.

Étant donné que les correctifs d’urgence peuvent coûter en moyenne 3 à 9 fois plus que la maintenance planifiée en raison des heures supplémentaires; des pièces précipitées; des appels de service ou de la mise au rebut de la production; cet indicateur devrait être stable pour la fabrication recherchant le temps de disponibilité et essayant de réduire les coûts d’exploitation.

10. Disponibilité

Temps de disponibilité / disponibilité + temps d’arrêt

Au cœur de la plupart des rapports de fabrication se trouve l’indicateur de disponibilité – la mesure du temps de disponibilité et des temps d’arrêt des machines. Les temps d’arrêt sont de loin la plus grande perte pour la plupart des fabricants aujourd’hui. Quel que soit votre secteur d’activité, les temps d’arrêt coûtent de l’argent.

Idéalement, la disponibilité devrait prendre en compte tous les temps d’arrêt; sans faire de distinction entre s’ils sont planifiés ou non.

En outre, afin de résoudre les problèmes provoquant les temps d’arrêt et de les réduire; les fabricants doivent commencer à suivre les raisons des temps d’arrêt.Ainsi, lorsqu’ils sont visualisés sur un graphique de Pareto; les temps d’arrêt peuvent être analysés dans le contexte de la machine affectée; par opérateur et équipe; et par tout autre facteur sur le sol de l’usine.

11. Taux de retour client

Marchandises rejetées / Nombre total de marchandises livrées

En tant que mesure de la performance; l’augmentation des retours clients peut indiquer une faille dans le processus de production ou une étape manquante dans le contrôle qualité. Les coûts de retour des clients peuvent rapidement augmenter en raison des retouches nécessaires et des efforts et des coûts de la logistique inverse.

12. TRS/OEE - Taux de rendement synthétique

Disponibilité * Performance * Qualité

Le TRS/OEE va bien – et il a sa place dans l’industrie, mais nous sommes fermement convaincus que de nombreux fabricants suivent le TRS comme une garantie, estimant que s’ils atteignent un TRS suffisamment élevé; ils opèrent à un niveau d’excellence de fabrication. En fait, nous croyons fermement que le TRS est un indicateur puissant; mais il n’est pas suffisant tout seul.

Remarque: Il existe de nombreux indicateurs de performance clés; expressions et abréviations utilisés dans l’industrie. Nous allons les traiter au fur et à mesure dans nos prochains articles.

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Pourquoi le Six Sigma est actuellement sur une pente descendante?

Pourquoi le Six Sigma est actuellement sur une pente descendante?

Pourquoi le Six Sigma est actuellement sur une pente descendante?

six sigma

Je n’ai jamais été un grand fan de Six Sigma. Au fur et à mesure que les approches d’amélioration et de gestion des processus métier évoluent; elles ont toujours eu des lacunes flagrantes. 

  • Premièrement, il y avait tous les outils statistique que cela impliquait – mais rarement réalisé dans les implémentations de la plupart des entreprises. 
  • Deuxièmement, il n’intégrait en aucune façon la technologie de l’information – sans doute la force la plus puissante disponible pour améliorer (ou bousiller) les processus.
  • Troisièmement, c’était trop élitiste. Au lieu de s’appuyer sur des «ceintures noires» expertes de Six Sigma pour l’analyse et la conception des processus, chaque employé devrait être un améliorateur de processus. 
  • Quatrièmement, cela n’a vraiment permis que des améliorations progressives, pas des percées radicales. 
  • Cinquièmement, ce n’était pas une bonne solution pour un travail axé sur l’innovation. 

Je suis convaincu que le Six Sigma ne devrait être utilisé que dans la fabrication de produits; où l’idée de réduire les défauts à un écart-type sur six a vraiment du sens.

Quelle est donc la meilleure alternative à Six Sigma pour l’amélioration des processus?

Eh bien, il n’existe pas vraiment d’alternative adaptée à tous les processus et circonstances. Les entreprises ont vraiment besoin d’une combinaison d’outils et d’approches. 

En effet, les meilleures entreprises en gestion de processus ont déjà une telle combinaison. 

Ainsi, vous entendez parler de Lean Six Sigma, qui est une combinaison de certaines des approches Lean trouvées dans le système de production Toyota et Six Sigma; mais en réalité; le mélange devrait être encore plus large. 

Johnson & Johnson, par exemple, dans son programme «Process Excellence», ajoute également une composante impliquant un changement radical. Même Motorola, où Six Sigma est né, intègre également une méthode pour créer des améliorations de processus révolutionnaires.

Les entreprises devraient également intégrer certaines techniques pour combiner le changement de processus avec les systèmes d’information qu’elles installent. 

La ré-ingénierie des processus métier est la seule approche d’amélioration des processus qui a vraiment eu cet objectif de manière substantielle; mais elle était imparfaite à d’autres égards et n’est pas non plus une méthode de choix autonome. 

Chez Air Products and Chemicals, qui a eu l’un des programmes de changement de processus les plus réussis ces dernières années; la société a utilisé une approche hybride de changement de processus qui correspondait étroitement au système SAP qu’elle mettait en place à l’époque. Shell a un effort majeur en cours pour mettre en place une version commune de SAP et améliorer les processus en même temps. 

En effet, il n’est pas facile de changer les deux choses à la fois; mais il est ridicule de changer les processus et d’ignorer le service informatique.

Lorsque les entreprises recommenceront à être enthousiasmées par l’amélioration des processus; elles ne doivent pas se focaliser sur une seule méthode pour le faire. 

Une approche hybride et combinée est vraiment la seule approche qui ait du sens

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Solutions de maintenance prédictive: pourquoi sont elles importantes et comment les mettre en œuvre?

Solutions de maintenance prédictive: pourquoi sont elles importantes et comment les mettre en œuvre?

Solutions de maintenance prédictive: pourquoi sont elles importantes et comment les mettre en œuvre?

maintenance prédictive

Cet article explique l’importance des solutions de maintenance prédictive et la manière de les mettre en oeuvre

Pour les entreprises qui collectent des données sur les machines depuis des années; il existe une opportunité incroyable de rendre ces données exploitables. L’utilisation de données exploitables peut offrir un avantage concurrentiel inestimable en permettant aux entreprises de rationaliser les processus opérationnels, d’optimiser la prévision de la demande et de mieux comprendre la propension à acheter de leurs clients. 

En particulier, les solutions de maintenance prédictive (PdM) sont des principaux avantages de rendre les données machine exploitables; car elle peut réduire les temps d’arrêt et le gaspillage, conduisant à une plus grande efficacité organisationnelle.

En effet, transformer l’idée de la maintenance prédictive en un déploiement réel peut être complexe; mais il existe plusieurs bonnes pratiques qui peuvent aider à obtenir des résultats tôt dans le processus. Par exemple; il est préférable de commencer petit pour apprendre un processus reproductible sur un ensemble de données axé sur un cas d’utilisation unique. Cela expose toutes les parties prenantes aux étapes requises et peut aider à encadrer les futures discussions sur les projets de maintenance prédictive.

Donc si vous êtes une organisation qui souhaite créer un pilote PdM, commencez par suivre ces six étapes:

1. Déterminer le périmètre d'utilisation des solutions de maintenance prédictive

Premièrement, l’objectif de tout pilote PdM doit être de montrer que vous disposez d’un ensemble de données avec une forte probabilité d’offrir des informations exploitables pouvant conduire à un résultat commercial spécifique. Sinon; votre cas d’utilisation PdM ne sortira pas de la recherche et du développement. Pour déterminer si un ensemble de données existe pour prendre en charge votre cas d’utilisation, posez vous les questions suivantes:

– Avons-nous suffisamment de données – à la fois historiquement et actuellement générées – pour raconter l’histoire complète de la machine? (Cela peut impliquer des ensembles de données provenant de quelques machines fonctionnant pendant quelques années ou des ensembles de données provenant de nombreuses machines fonctionnant pendant une période plus courte).

–Pouvons-nous accéder à ces données depuis l’usine? (Par exemple, pouvons-nous télécharger des données historiques ou connecter des machines via des passerelles IoT pour commencer à publier les données?)

-Avons-nous d’autres sources de données qui peuvent augmenter ces données; telles que des fichiers journaux; des enregistrements de maintenance ou des données météorologiques?

–Avons-nous des experts disponibles qui peuvent décrire les schémas de réussite ou d’échec d’une machine particulière?

-Quel est le résultat commercial souhaité? (Par exemple, notre objectif est-il d’augmenter les marges; de réduire les temps d’arrêt ou de proposer de nouvelles offres aux clients?)

2. Agréger et organiser les jeux de données pertinents

Une fois votre cas d’utilisation défini, l’étape suivante consiste à agréger vos données dans un emplacement centralisé. 

Ce processus comprend généralement deux phases: 

-La première consiste à télécharger des ensembles de données historiques pour remplir les modèles. Ces données peuvent vivre dans divers endroits et nécessitent généralement un effort unique pour chaque ensemble de données. 

-La deuxième phase consiste à mettre en place les systèmes pour afficher les données en continu. En fonction de la connectivité, cela peut être fait par lots ou par lectures au fur et à mesure.

3. Explorez les données pour des perspectives

Il est maintenant temps de commencer à explorer les questions auxquelles vous pouvez répondre avec vos ensembles de données. 

Ainsi, La présence d’experts en la matière est essentielle ici, car personne d’autre ne connaîtra mieux le comportement des machines. Travaillez avec eux pour établir quels modèles peuvent être représentés par les données en question et déterminez quels problèmes du monde réel rencontrés par vos experts peuvent être aidés ou même résolus en disposant d’un modèle prédictif.

4. Développer, tester et répéter des modèles d’apprentissage machine de machine learning ML

Une fois que vous avez défini votre cas d’utilisation et que vous avez posé les questions nécessaires sur vos données, vous pouvez commencer à développer des modèles d’apprentissage automatique, tester ces modèles et répéter ce processus pour autant de scénarios que possible. 

En effet, le résultat de cette phase peut être de réaliser que les questions posées aux données ne sont pas appropriées pour les modèles prédictifs, ou il peut s’agir de découvrir un modèle qui mérite d’être testé sur une machine en direct.

5. Déployer vers un groupe contrôlé de machines

Il est maintenant temps de valider le succès de votre modèle de machine learning en le déployant sur un groupe de machines. Selon ce que vous cherchez à prouver; cela peut impliquer quelques modèles s’exécutant sur plusieurs groupes ou le même modèle s’exécutant sur un seul groupe. 

Ainsi, quelle que soit l’apparence du processus de déploiement, il est essentiel d’avoir un résultat mesurable.

Notamment, gardez également à l’esprit que l’objectif de la création d’un pilote PdM ne doit pas être simplement de produire un modèle de machine learning déployable. Il devrait plutôt aider à affiner les processus internes nécessaires pour transformer des concepts ou des idées en modèles réels; il y aura sans aucun doute d’autres projets dans le futur de votre entreprise qui nécessiteront le développement de plus de modèles d’apprentissage automatique pour d’autres cas d’utilisation.

6. Mettez votre modèle de maintenance prédictive en production

Après avoir parcouru les étapes ci-dessus pour terminer votre projet pilote et obtenir des indicateurs de réussite pour votre modèle d’apprentissage automatique, il est temps de déployer votre modèle d’apprentissage automatique sur toutes les machines de votre organisation. 

Ensuite, vous commencerez à recevoir des informations exploitables qui peuvent avoir un impact direct à la fois sur les tâches quotidiennes et les objectifs à long terme.

En fonction de la quantité de données machine historiques disponibles et de la complexité des questions auxquelles vous souhaitez répondre.

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Comment le Lean manufacturing et l’industrie 4.0 sont-ils connectés?

Comment le Lean manufacturing et l’industrie 4.0 sont-ils connectés?

Comment le Lean manufacturing et l’industrie 4.0 sont-ils connectés?

Lean manufacturing

Le Lean manufacturing est largement reconnu et acceptée dans le milieu industriel. Il concerne la stricte intégration de l’humain dans le processus de fabrication, une amélioration continue et se concentre sur des activités à valeur ajoutée en évitant le gaspillage. 

Cependant, un nouveau paradigme appelé Industrie 4.0 ou la quatrième révolution industrielle a récemment émergé dans le secteur manufacturier. Il permet de créer un réseau intelligent de machines, de produits, de composants, de propriétés, d’individus et de systèmes TIC dans toute la chaîne de valeur pour avoir une usine intelligente.

L’objectif commun du Lean manufacturing et de l’industrie 4.0 c’est l'excellence opérationnelle

Depuis plusieurs décennies, les fabricants utilisent des principes et des outils lean pour réduire la complexité opérationnelle et améliorer la productivité. 

D’abord, L’approche lean jette les bases de l’excellence opérationnelle en standardisant les processus; en inculquant une culture d’amélioration continue et en responsabilisant les employés dans l’atelier. 

Ensuite, compte tenu de la complexité croissante des opérations; de nombreuses entreprises ont constaté que la gestion lean ne suffit pas à elle seule à relever leurs défis opérationnels. 

Récemment, un ensemble de technologies numériques avancées connues sous le nom -d’Industrie 4.0- a émergé pour offrir de nouvelles approches pour gérer la complexité et améliorer la productivité. 

Donc, en déployant la bonne combinaison de technologies; les fabricants peuvent augmenter la vitesse, l’efficacité et la coordination et même faciliter les opérations d’autogestion de l’usine. Les deux approches ont le même objectif qui est l’excellence opérationnelle.

Différentes approches, pour un objectif commun

Lean manufacturing

Le lean management et l’Industrie 4.0 soutiennent les objectifs d’excellence opérationnelle; mais ils utilisent différents types d’outils pour atteindre ces objectifs. 

En effet, l’approche de gestion Lean réduit la complexité et les coûts en éliminant le gaspillage et les activités sans valeur ajoutée tout au long d’un processus ou d’une chaîne de valeur. Elle fournit des techniques pour impliquer tous les employés dans l’examen et l’amélioration continus de l’efficacité. L’approche repose sur des techniques de gestion telles que la réduction des déchets.

Industrie 4.0

L’industrie 4.0 («La quatrième vague d’avancée technologique dans le secteur manufacturier») repose sur neuf technologies fondamentales: fabrication additive, robotique avancée; réalité augmentée; big data et analytique; cloud computing; cybersécurité; intégration de systèmes horizontale et verticale; Internet industriel; et simulation. 

En effet, les capteurs; les machines; les pièces et les systèmes informatiques sont connectés le long d’une chaîne de valeur qui s’étend au-delà d’une seule entreprise. Ces systèmes connectés peuvent interagir et analyser les données pour prédire les pannes; se reconfigurer et s’adapter au changement. Les fabricants peuvent atteindre de nouveaux niveaux de performance opérationnelle. Donc, ils peuvent passer de la maintenance préventive à la maintenance prédictive; ce qui signifie que les tâches de maintenance ne sont effectuées que lorsque cela est nécessaire.

Ainsi, l’industrie 4.0 permet également aux entreprises de partager les avantages de la technologie d’automatisation plus largement au sein de l’organisation; par exemple en équipant et en formant les employés de ligne pour qu’ils reçoivent et appliquent des informations en temps réel sur leurs machines. 

Dans l’ensemble, en augmentant la transparence; en améliorant la prévisibilité et; en fin de compte, en permettant des systèmes autocontrôlés; l’Industrie 4.0 favorise des processus plus rapides, plus flexibles et plus efficaces. Les fabricants peuvent appliquer ces avantages pour atteindre les objectifs plus larges: produire des produits de meilleure qualité et réduire les coûts.

Lean industrie 4.0

Les fabricants qui cherchent à optimiser leurs opérations doivent comprendre l’interaction entre la traditionnelle gestion Lean et l’industrie 4.0. 

notamment, plusieurs études sur les programmes d’excellence opérationnelle au cours des dernières années ont vu les entreprises générer des synergies précieuses en mettant en œuvre le lean management et l’industrie 4.0 de manière holistique, plutôt qu’indépendante ou séquentielle. 

En effet, dans la plupart des cas; l’application intégrée de la gestion Lean et de l’Industrie 4.0 – que nous appelons Lean Industrie 4.0 – est le moyen le plus efficace d’atteindre le prochain niveau d’excellence opérationnelle. 

Par conséquent, les fabricants qui ont déployé avec succès le Lean Industry 4.0 peuvent réduire les coûts de conversion jusqu’à 40% en cinq à dix ans – bien mieux que les réductions obtenues par le meilleur déploiement indépendant de Lean ou Industry 4.0. Pour tirer le meilleur parti des avantages; un fabricant doit adapter l’application du Lean Industry 4.0 pour relever ses défis spécifiques tout au long de la chaîne d’approvisionnement et au niveau de l’usine.

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Le guide infaillible d’utilisation de MTTR, MTBF et MTTF

Le guide infaillible d’utilisation de MTTR, MTBF et MTTF

Le guide infaillible d’utilisation de MTTR, MTBF et MTTF

MTBF

Introduction aux mesures des défaillances

Avant de rentrer dans les explication du MTBF, MTTR et le MTTF. Il faut savoir que les mesures de performance des actifs sont essentielles pour toute organisation dont les opérations dépendent de l’équipement. Ce n’est qu’en suivant les éléments susceptibles de tomber en panne qu’une entreprise peut maximiser la disponibilité et réduire au minimum les interruptions.

Les mesures de performance des actifs sont essentielles pour toute organisation dont les opérations dépendent de l’équipement. Ce n’est qu’en suivant les éléments susceptibles de tomber en panne qu’une entreprise peut maximiser la disponibilité et réduire au minimum les interruptions.

Le suivi de la fiabilité des actifs est un défi auquel les responsables de l’ingénierie et de la maintenance sont confrontés au quotidien. Bien que les mesures d’échec puissent être très utiles dans ce contexte, pour les utiliser efficacement, vous devez savoir quelle signification se cache derrière leurs acronymes, comment les distinguer, comment les calculer et ce que cela vous dit sur vos actifs.

Même les équipes de maintenance les plus efficaces subissent des pannes d’équipement. C’est pourquoi il est essentiel de les planifier.

Mais d'abord, à quoi ressemble une panne d'équipement ?

La défaillance existe à des degrés divers (par exemple, une défaillance partielle ou totale), mais dans les termes les plus élémentaires; une défaillance signifie simplement qu’un système; un composant ou un appareil ne peut plus produire les résultats spécifiques souhaités. Même si un équipement de fabrication est toujours en cours d’exécution et produit des articles; il a échoué s’il ne livre pas les quantités attendues.

Une gestion correcte de l’échec peut vous aider à réduire considérablement son impact négatif. Pour vous aider à gérer efficacement les échecs; il existe un certain nombre de mesures critiques qu’il faut surveiller. Comprendre ces mesures éliminera les conjectures et donnera aux responsables de la maintenance les données concrètes dont ils ont besoin pour prendre des décisions éclairées.

Quelles sont les indicateurs de défaillance qui doivent être suivis ?

Dans tous les secteurs et applications, nous avons constaté que ce sont MTTR, MTBF et MTTF. Nous discuterons de la signification de chacun de ces acronymes et de la manière dont vous pouvez les utiliser pour améliorer vos opérations.

L'importance de données fiables

Mais avant cela, nous devons discuter d’une chose qui est souvent négligée : l’importance de disposer de données fiables derrière vos indicateurs de défaillance.

Afin d’apporter des améliorations basées sur les données en cas de défaillance des équipements, il est crucial de collecter les bonnes données et que ces données soient exactes.

Les statistiques de défaillance de haut niveau nécessitent une quantité importante de données significatives. Comme nous le montrerons dans les calculs des indicateurs de maintenance ci-dessous; les entrées suivantes doivent être collectées dans le cadre de votre historique de maintenance :

  • Heures de travail consacrées à la maintenance
  • Nombre de pannes
  • Temps de fonctionnement

Bien qu’aussi fastidieux que puisse être l’enregistrement des chiffres de maintenance; c’est un élément essentiel de l’amélioration des opérations. Ce processus peut prendre beaucoup de temps lorsqu’il est effectué manuellement, mais il est simplifié grâce à une GMAO ou grâce à l ‘industrie 4.0. qui vous permet d’enregistrer rapidement et facilement des données fiables pour les heures de travail et les temps d’arrêt sur votre téléphone ou un écran dédié pendant que vous effectuez des tâches de maintenance.

Ainsi, une collecte de données inexactes peut entraîner de nombreux problèmes. Les techniciens de maintenance qui peuvent parfois écrire le mauvais chiffre n’en est qu’un exemple. Un problème potentiellement beaucoup plus important est de négliger l’enregistrement des tâches, ce qui conduit à des données incomplètes.

Si des données sont manquantes ou inexactes, vos mesures d’échec seront inutiles pour éclairer les décisions sur l’amélioration des opérations. Pire encore, si vous ne savez pas que les données ne sont pas fiables, vous pourriez finir par prendre des décisions opérationnelles qui pourraient en fait être contre-productives et nuisibles.

Maintenant que nous l’avons éliminé, concentrons-nous sur les choses pour lesquelles vous êtes réellement venu.

Définition du MTTR temps moyen de réparation

Le temps moyen de réparation (MTTR) fait référence au temps nécessaire pour réparer un système et le restaurer à toutes ses fonctionnalités.

L’horloge MTTR commence à clignoter au début des réparations et continue jusqu’à ce que les opérations soient restaurées. Cela comprend le temps de réparation, la période de test et le retour à l’état de fonctionnement normal.

Calcul du temps moyen de réparation MTTR

Pour calculer le MTTR, divisez le temps total de maintenance par le nombre total d’actions de maintenance sur une période donnée.

Imaginez une pompe qui tombe en panne trois fois au cours d’une journée de travail. Le temps passé à réparer chacune de ces pannes totalise une heure. Dans ce cas, le MTTR serait de 1 heure / 3 = 20 minutes.

Quelques points à noter :

En règle générale, chaque instance d’échec varie en gravité. Ainsi; alors que certains incidents nécessitent plusieurs jours pour être réparés; d’autres peuvent prendre quelques minutes à peine. Par conséquent, le MTTR donne une moyenne de ce à quoi s’attendre.

Pour obtenir des résultats fiables; il est important d’effectuer chaque réparation par un personnel compétent et formé qui peut suivre des procédures bien définies.

Chaque système de maintenance efficace doit toujours chercher à réduire le plus possible le MTTR. Cela peut être fait de différentes manières.

Une approche consiste à suivre les pièces de rechange et les niveaux de stock (économisant ainsi les temps d’arrêt lors de l’approvisionnement en pièces).

Une autre façon consiste à mettre en œuvre des stratégies de maintenance proactive comme la maintenance prédictive. La maintenance prédictive (PdM) vous permettra; entre autres; de mieux surveiller l’état des équipements en service et de prédire plus précisément les pannes potentielles en utilisant des capteurs de surveillance d’état; montés directement sur les composants susceptibles de tomber en panne.

Ces capteurs peuvent vous alerter longtemps à l’avance quand il faut s’attendre à une panne. À ce stade; la réparation n’est plus réactive mais prédictive; car le responsable de maintenance a suffisamment de temps pour organiser toutes les ressources nécessaires à l’exécution du travail.

Pourquoi le MTTR est-il utile ?

Prendre trop de temps pour réparer un système ou un équipement n’est pas souhaitable; car cela peut avoir un impact très négatif sur les résultats commerciaux. C’est notamment le cas pour les processus particulièrement sensibles à l’échec. Cela entraîne souvent des arrêts de production; des délais manqués; une perte de revenus, etc.

Comprendre et appréhender correctement le MTTR est un outil important pour toute organisation; car il vous indique avec quelle efficacité vous pouvez répondre et réparer tout problème avec vos actifs. La plupart des organisations cherchent à réduire le MTTR avec une équipe de maintenance interne soutenue par les ressources; les outils; les pièces de rechange et les logiciels de GMAO nécessaires.

Les responsables de la maintenance peuvent utiliser le MTTR pour éclairer les décisions de maintenance telles que :

  • Quand réparer ou remplacer des actifs
  • Quantité de pièces et inventaire à avoir sous la main
  • S’il faut louer ou acheter du matériel

Temps moyen de réparation vs temps moyen de récupération

Il existe plusieurs termes couramment utilisés pour l’acronyme « MTTR ». Les deux plus courants sont le « temps moyen de réparation » (décrit ci-dessus) et le « temps moyen de récupération ».

Le temps moyen de récupération est une mesure du temps entre le moment où la panne est découverte pour la première fois et le moment où l’équipement revient en fonctionnement. Ainsi; en plus du temps de réparation; de la période de test et du retour à un état de fonctionnement normal; il capture le temps de notification des pannes et le diagnostic.

Bien que les deux termes soient souvent utilisés de manière interchangeable; le besoin de distinction devient important dans le contexte des accords de niveau de service et des contrats de maintenance.

Par conséquent, toutes les parties dans de tels contrats devront s’entendre sur ce qu’elles mesurent exactement.

 

Définition du temps moyen entre les pannes MTBF

Définition du temps moyen entre les pannes MTBF

Le deuxième indicateur de panne que nous aborderons est le temps moyen entre les pannes. Le MTBF mesure le temps prévu qui s’écoule entre une défaillance précédente d’un système mécanique / électrique et la défaillance suivante en fonctionnement normal. En termes plus simples; le MTBF vous aide à prévoir combien de temps un actif peut fonctionner avant la prochaine panne non planifiée.

L’espoir qu’une défaillance se produira à un moment donné est une partie essentielle du MTBF.

Bien que le terme MTBF est utilisé pour les systèmes réparables; mais il ne prend pas en compte les unités qui sont à l’arrêt pour une maintenance programmée de routine (réétalonnage; entretien; lubrification) ou le remplacement préventif de pièces de rechange. Il capture plutôt les pannes qui se produisent en raison des conditions de conception qui obligent à mettre l’unité hors service avant de pouvoir la réparer.

Ainsi, alors que le MTTR mesure la disponibilité; le MTBF mesure la disponibilité et la fiabilité. Plus le chiffre du MTBF est élevé, plus le système fonctionnera probablement longtemps avant de tomber en panne.

Calcul du temps moyen entre les pannes MTBF

Exprimé mathématiquement, les laps de temps d’une panne à l’autre peuvent être calculés en utilisant la somme du temps de fonctionnement divisé par le nombre de pannes.

En regardant l’exemple de la pompe que nous avons mentionnée sous MTTR, sur le temps de fonctionnement prévu de dix heures, elle a fonctionné pendant neuf heures et a été en panne pendant une heure, répartie sur trois fois. Donc, MTBF = 9 heures / 3 = 3 heures.

Comme vous pouvez le voir dans l’exemple ci-dessus, le temps de réparation n’est pas inclus dans le calcul du MTBF.

Outre les conditions de conception mentionnées précédemment, d’autres facteurs communs ont tendance à influencer le MTBF des systèmes sur le terrain.

L’un des principaux facteurs est l’intervention humaine. Par exemple; un MTBF faible pourrait indiquer une mauvaise manipulation de l’actif par ses opérateurs ou un travail de réparation mal exécuté dans le passé.

Pourquoi le MTBF est-il utile ?

Le MTBF est un marqueur important de l’ingénierie de la fiabilité et à ses racines dans l’industrie aéronautique, où une panne d’avion peut entraîner des décès.

Pour les actifs critiques tels que les avions, les équipements de sécurité et les générateurs, le MTBF est un indicateur important des performances attendues. Par conséquent; les fabricants l’utilisent comme mesure de fiabilité quantifiable et comme outil essentiel lors des étapes de conception et de production de nombreux produits. Il est couramment utilisé aujourd’hui dans la conception de systèmes mécaniques et électroniques; l’exploitation sûre des usines; l’approvisionnement en produits, etc.

Même les décisions quotidiennes telles que l’achat d’une marque particulière de voiture ou d’ordinateur sont affectées par le désir de l’acheteur d’un produit avec un MTBF plus élevé que ce que la marque suivante a à offrir.

Bien que le MTBF ne considère pas la maintenance planifiée; il peut toujours être appliqué pour des choses comme le calcul de la fréquence des inspections pour les remplacements préventifs.

Même si l’on sait qu’un actif fonctionnera probablement pendant un certain nombre d’heures avant la prochaine panne, l’introduction d’actions préventives telles que la lubrification ou le recalibrage peut aider à maintenir cette panne au minimum et à prolonger la durée de fonctionnement de l’actif.

Qu'est-ce que le temps moyen avant la panne MTTF ?

Le temps moyen de défaillance (MTTF) est une mesure très basique de la fiabilité utilisée pour les systèmes non réparables. Il représente la durée de fonctionnement attendue d’un élément jusqu’à ce qu’il tombe en panne.

Le MTTF est ce que nous appelons communément la durée de vie de tout produit ou appareil. Sa valeur est calculée en examinant un grand nombre d’éléments du même type sur une période prolongée et en voyant quel est leur délai moyen de défaillance.

Dans l’industrie manufacturière; le MTTF est l’une des nombreuses mesures couramment utilisées pour évaluer la fiabilité des produits manufacturés. Cependant; il y a encore beaucoup de confusion dans la différenciation entre MTTF et MTBF car ils sont tous deux quelque peu similaires dans leur définition. La bonne nouvelle est que cela est facilement résolu en se rappelant que si le MTBF n’est utilisé que pour désigner des articles réparables; le MTTF est utilisé pour désigner des articles non réparables.

Lors de l’utilisation du MTTF comme mesure de défaillance, la réparation de l’actif n’est pas une option.

Comment calculez-vous le MTTF ?

Le MTTF est calculé comme le nombre total d’heures de fonctionnement, divisé par le nombre total d’articles suivis.

Supposons que nous ayons testé trois pompes identiques jusqu’à ce qu’elles tombent toutes en panne. Le premier système de pompe est tombé en panne au bout de huit heures, le deuxième à dix heures et le troisième à douze heures. Dans ce cas, le MTTF serait de 

(8 + 10 + 12) / 3 = 10 heures.

Cela nous conduit à conclure que ce type et ce modèle particuliers de pompe devront être remplacés, en moyenne, toutes les 10 heures.

Le seul moyen infaillible d’augmenter le MTTF est de rechercher des articles de meilleure qualité fabriqués à partir de matériaux plus durables.

Pourquoi le MTTF est-il utile ?

Le MTTF est un indicateur important utilisé pour estimer la durée de vie des produits qui ne sont pas réparables. Des exemples courants de ces produits vont d’articles tels que les courroies de ventilateur dans les automobiles aux ampoules électriques dans nos maisons et bureaux.

Le MTTF est important en particulier pour les ingénieurs de fiabilité, lorsqu’ils ont besoin d’estimer la durée de vie d’un composant dans le cadre d’un équipement plus grand. Cela est particulièrement vrai lorsque l’ensemble du processus métier est sensible à la défaillance de l’équipement en question.

Dans de tels cas, le MTTF devient le principal indicateur de la fiabilité de l’équipement; dans l’intention de maximiser la durée de vie des actifs. Un MTTF plus court signifie des temps d’arrêt et des interruptions plus fréquents.

Dernière réflexion

L’une des principales priorités des responsables de la maintenance est d’assurer une disponibilité opérationnelle maximale de leurs équipements; ainsi que de garantir la sécurité et l’efficacité des opérations de l’équipement. Comprendre les calculs et l’utilisation des indicateurs de défaillance permettra aux professionnels de la maintenance de déterminer avec une plus grande précision le moment où un actif critique sera le plus susceptible de tomber en panne.

Sur la base de leurs conclusions, ils peuvent développer de meilleures stratégies de gestion des actifs et améliorer leurs processus de maintenance globaux.

En calculant les indicateurs de défaillance et en planifiant la maintenance en fonction de ces résultats; ils peuvent également réduire la dépendance de leur organisation à la maintenance réactive au profit d’une maintenance planifiée (prédictive); qui peut être exactement ce dont ils ont besoin pour stimuler la croissance de leur entreprise.

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L’industrie 4.0 fait entrer la TPM à l’ère numérique

L’industrie 4.0 fait entrer la TPM à l’ère numérique

L’industrie 4.0 fait entrer la TPM à l’ère numérique

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Avant de parler TPM, vous devez savoir que l’industrie 4.0 révolutionne la fabrication sur plusieurs fronts – du débit de production; de la maintenance prédictive et de la qualité à la gestion de la chaîne d’approvisionnement et des stocks.

En effet, bien que cette vague d’innovation soit accueillie avec beaucoup d’enthousiasme par une industrie traditionnellement conservatrice; il est nécessaire d’adopter une stratégie claire de déploiement et de gestion continue pour adopter avec succès les technologies de l’Industrie 4.0.

Donc, la maintenance productive totale (TPM) est une approche de fabrication au plus juste – développée au Japon en 1971 et largement utilisée aujourd’hui – elle est proposée comme une stratégie bien adaptée à l’usine intelligente et à ses cas d’utilisation de l’IoT.

Dans cet article, nous allons couvrir:

  • -Les principes fondamentaux de la maintenance productive totale
  • -Comment le TPM est amélioré par les technologies de l’Industrie 4.0
  • -Choisir un pilote pour l’implémentation du TPM dans l’usine intelligente
  • -Qu’est-ce que la maintenance productive totale?
  • -Ainsi, la Maintenance Productive Totale est un système permettant d’optimiser la maintenance et d’atteindre un état de parfaite efficacité en production.

-Donc, la TPM se concentre sur la conduite de l’efficacité par des moyens organiques, c.-à-d. en utilisant les ressources existantes de l’entreprise

Enfin, Les principaux objectifs de la Maintenance Productive Totale sont:

  • -Pas de micro arrêts ni de cadences de production sous-optimales
  • -Aucun défaut
  • -Pas de temps d’arrêt imprévu
  • -Aucun accident

Les origines de la TPM

L’approche TPM est attribuée à Nippondenso (connue aujourd’hui sous le nom de Denso Corp.), une entreprise qui a créé des pièces pour Toyota.

Du fait qu’ils étaient iInsatisfait des méthodes de maintenance préventive transférées des États-Unis dans les années 1960; Seiichi Nakajima; considéré comme le fondateur de TPM; a promu l’idée que les ouvriers des usines devraient assumer un plus large éventail de responsabilités concernant l’entretien des machines.

En effet, au lieu que chaque machine / ligne de production ait des employés séparés pour l’exploitation et la maintenance; les employés seraient formés avec les outils et les connaissances nécessaires pour faire les deux; ce qui leur donnerait une approche plus holistique pour assurer la santé de la machine.

La méthodologie TPM crée une responsabilité partagée entre les travailleurs d’usine et une augmentation du moral et de la fierté de l’efficacité et de l’état des machines et de la production.

5S - Le fondement du Lean TPM

TPM a pour fondement une autre méthodologie de gestion, également originaire du Japon, connue sous le nom de 5S.

5S se concentre sur l’organisation de l’environnement de travail pour améliorer l’efficience et l’efficacité à travers 5 activités principales:

1ère activité : Trier (Seiri)

  • Action – Trier les  équipements et le matériel dans chaque zone de travail, les articles inutiles étant déplacés vers une autre zone ou éliminés.
  • Résultat – la réduction de l’encombrement facilite l’inspection, libère de l’espace disponible et facilite la recherche.

2ème activité : Mettre en ordre (Seiton)

  • Action – Placer les outils et l’équipement d’une manière qui convient au travail. Les outils les plus fréquemment utilisés sont les plus faciles à atteindre, et le stockage est marqué pour faciliter le retour des articles à leurs emplacements désignés.
  • Résultat – Un flux de travail plus fluide.

3ème activité : Brillance / balayage (Seiso)

  • Action – Nettoyage et inspection régulière des zones de travail, des outils et des machines.
  • Résultat – Détérioration plus lente des équipements et des infrastructures et amélioration de la sécurité.

4ème activité : Standardiser (Seiketsu)

  • Action – Formation détaillée des employés des différentes procédures et leur mettre à disposition un calendrier organisé, des instructions claires et les aides visuelles nécessaires sur place sous forme de marquages, de photographies et d’illustrations.
  • Résultat – Les procédures couvrant les 3 premières pratiques «S» sont planifiées, exécutées régulièrement et surveillées.

5ème activité : Sustain / Auto-discipline (Shitsuke)

  • Action – Mise en place de sessions de formation et d’un suivi régulier pour assurer la conformité.
  • Résultat – La méthodologie 5S est suivie non pas parce que les travailleurs sont invités à le faire, mais parce qu’ils le souhaitent, en initiant des améliorations supplémentaires par l’expérience.

Industrie 4.0 et les 8 piliers de la TPM​

Avec 5S comme base, TPM propose une approche en 8 piliers qui vise à couvrir tous les aspects possibles de la maintenance dans le cadre de la fabrication industrielle.

Tout d’abord, voici un aperçu de ces 8 piliers ainsi que de la manière dont l’Industrie 4.0 peut pousser encore plus loin cette approche:

Pilier 1 : Maintenance autonome

Probablement la caractéristique la plus unique de TPM; l’idée ici est de rendre les personnes qui travaillent quotidiennement avec une machine; les plus «en phase» avec son comportement et ses performances.

En effet, la formation des opérateurs à revendiquer la «propriété» de leurs machines; s’occupant des activités d’entretien de routine telles que la propreté; la lubrification et l’inspection; et devraient être les premiers à tenter de résoudre les problèmes dans le cadre de leur formation; avant de faire appel à des techniciens experts.

Ainsi, avec l’Industrie 4.0: Au fur et à mesure que les machines deviennent plus automatisées; que la surveillance s’améliore et que les tableaux de bord sont plus faciles à lire; le fonctionnement devient moins complexe; rendant la «propriété» suggérée par TPM beaucoup plus simple et donc plus accessible aux travailleurs.

Pilier 2 :Maintenance planifiée

La maintenance prévient les dysfonctionnements tandis que les interventions par des techniciens de haut niveau sont soigneusement planifiées afin de minimiser les temps d’arrêt pour toute mise à jour logicielle ou remplacement de pièce.

finalement, avec l’industrie 4.0: En utilisant la maintenance prédictive au moyen de l’apprentissage automatique; les activités de maintenance ne sont effectuées que lorsque cela est nécessaire et peuvent être chronométrées pour éviter complètement les temps d’arrêt.

Pilier 3 :Gestion de la qualité

Formation et encouragement des travailleurs à identifier les problèmes de production qui conduisent finalement à des défauts et à des problèmes de qualité.

Donc, avec l’industrie 4.0: entrez la «qualité prédictive» – les données des capteurs et l’apprentissage automatique aident à identifier les anomalies dans le comportement de la machine; en alertant les opérateurs; qui peuvent ensuite effectuer une analyse ciblée des causes profondes. Les problèmes peuvent être corrigés beaucoup plus tôt que ce qui était auparavant possible; ce qui réduit les dommages financiers liés à la détérioration de la qualité et aux défauts.

Pilier 4 :Amélioration ciblée

Encouragement de la constitution des équipes inter fonctionnelles et une implication proactive. 

Les problèmes affectant la production sont abordés par les travailleurs qui commencent par les principaux obstacles / obstacles, pour passer à des inefficacités plus mineures.

Ainsi, avec l’Industrie 4.0: grâce à une collecte de données organisée et à l’application d’algorithmes d’intelligence artificielle (par exemple; des réseaux de neurones artificiels); des corrélations moins évidentes entre les défauts et les causes profondes peuvent être exposées. Les informations d’inspection et les hypothèses peuvent être partagées à l’échelle de l’entreprise; ce qui permet une collaboration mieux synchronisée et plus réussie.

Pilier 5 : Gestion du nouveau matériel

Les processus de conception et d’installation des nouveaux équipements doivent être planifiés sur la base des expériences précédentes pour garantir que les objectifs de performance sont atteints rapidement avec un minimum de problèmes de démarrage et pour une sécurité améliorée.

Donc, avec l’industrie 4.0: les données de production dans les systèmes historiques peuvent être analysées pour identifier les meilleures pratiques des installations / conceptions précédentes tout en tenant compte des conditions actuelles de l’usine / usine.

Pilier 6 : Éducation et formation

Voir Pilier 1 – les opérateurs reçoivent une formation leur donnant les compétences nécessaires pour entretenir les machines et identifier les problèmes. À leur tour; les techniciens de maintenance apprennent des approches pour un travail plus proactif tandis que les gestionnaires sont encouragés à améliorer leurs compétences en leadership.

Ainsi, avec l’Industrie 4.0: Les solutions SYRAM offrent une excellente opportunité de découvrir les complexités de la fabrication à tous les niveaux; des composants et des machines aux lignes de production et à la gestion globale des installations.

Finalement, le contenu éducatif peut être en ligne et disponible aux employés 24/7. Le personnel novice peut être affecté à des mentors expérimentés qui peuvent avoir accès à leurs activités et être disponibles pour répondre aux questions.

Pilier 7 : Sécurité, santé et environnement

Un environnement de travail plus sûr est créé en identifiant les risques pour la santé et les dangers potentiels et en s’efforçant de les éliminer. Les conditions inconfortables nuisent à la productivité et les employés ne devraient pas être productifs lorsqu’ils sont à risque.

Enfin, avec l’industrie 4.0: les capteurs peuvent mesurer la qualité de l’air; le rayonnement; la température et d’autres conditions environnementales susceptibles d’affecter la santé et les performances; tandis que la détection précoce des gaz nocifs; des surtensions électriques et des incendies peut sauver des vies et éviter d’endommager l’équipement.

Pilier 8 : Administration

L’approche TPM peut être appliquée aux systèmes qui ne sont pas directement impliqués dans la fabrication; y compris l’administration. L’intérêt d’inclure les fonctions administratives comme l’un des huit piliers est que ce niveau de gestion – traitement des commandes; planification; gestion du personnel; comptabilité – doit être synchronisé avec les autres facettes de l’installation grâce à une communication efficace, à la transparence et à des protocoles éprouvés.

donc, avec l’Industrie 4.0: les algorithmes d’Intelligence Artificielle sont très bien adaptés aux processus d’analyse et de prise de décision; ce qui rend cette technologie extrêmement avantageuse pour la direction.

finalement, Selon l’approche de la TPM; atteindre l’excellence dans chacun des 8 piliers mentionnés ci-dessus est la vérification qu’une usine de fabrication produit des résultats de «classe mondiale».

OEE/TRS et TPM

Le TPM a donné naissance à l’un des indicateurs de performance clés les plus utilisés dans le secteur de la fabrication: le taux de rendement synthétique TRS (OEE).

En effet, l’OEE est une métrique importante du TPM, utilisée pour évaluer l’efficacité globale de l’installation.

Ainsi, si nous examinons les objectifs que nous avons précédemment décrits pour la TPM, il devient évident comment ils s’alignent pour le calcul de l’OEE:

Les objectifs de la TPM​ Le calcul du TRS​
Pas d’arrêt de production Taux de disponibilité
Pas de micro-arrêts Taux de performance
Pas de défaut de fabrication Taux de qualité

Finalement, lors de votre mise en œuvre du TPM dans l’industrie 4.0; il est judicieux de commencer par une preuve de concept; d’analyser; puis de relever des défis plus importants. Le choix du bon pilote est une première étape importante du processus de mise en œuvre.

3 niveaux de complexité a prendre en compte lors du choix d'un pilote TPM pour votre projet

1èr niveau : Améliorations simples

  • Avantages : Initier une petite amélioration est une bonne opportunité de remporter une «victoire» en peu de temps et ne nécessite pas un niveau approfondi de connaissances TPM. C’est un bon type de pilote pour recruter des parties prenantes et renforcer la confiance dans le processus dès le départ.
  • Les inconvénients : N’apporter qu’une petite amélioration se traduira par un retour sur investissement relativement faible pour le projet et ne produira pas autant d’informations sur le processus TPM.

2ème niveau : Optimisation

  • Avantages : En résolvant un goulot d’étranglement dans votre ligne de production ou en allégeant une contrainte; vous constaterez une augmentation immédiate de la production totale.
  • Les inconvénients : L’optimisation ciblée peut nécessiter un certain temps d’arrêt planifié pour l’expérimentation et l’analyse et il existe un risque que vous n’obteniez pas une amélioration mesurée sur le taux de sortie d’origine.

3ème niveau : Résolution d'un problème

  • Avantages : La résolution d’un problème de longue date avec une machine / un processus bénéficiera d’un soutien pour la mise en œuvre du TPM et sera bien accueillie par les opérateurs.
  • Les inconvénients : Le retour sur investissement peut être relativement faible. En outre; un problème complexe peut être trop difficile comme point de départ, ce qui fait perdre de l’élan au projet.

L'impact de l'industrie 4.0 sur la total productive maintenance

À mesure que l’industrie 4.0 progresse, perturbant davantage la façon dont les produits et les matériaux sont fabriqués et le marché lui-même, de nouveaux problèmes de gestion des usines / usines se poseront.

Dans le but de relever ces défis; les gestionnaires feraient bien d’utiliser des méthodologies telles que le TPM pour faciliter la transition vers l’Industrie 4.0 et pour garantir un impact sur les résultats grâce à une amélioration des taux de production; de la qualité et de la satisfaction client.

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Le TRS / OEE est-il un indicateur magique?​

Le TRS / OEE est-il un indicateur magique?​

Le TRS / OEE est-il un indicateur magique?

TRS

TRS/OEE est-il magique?

Le Taux de Rendement Synthétique TRS (OEE en anglais) est une mesure de la performance, de la disponibilité et de la qualité en un seul chiffre.

En effet, en utilisant cet indicateur, les opérateurs et les gestionnaires peuvent voir rapidement les performances d’une machine. Beaucoup de gens croient que le TRS est un chiffre magique et, une fois mis en œuvre correctement, vos opérations s’améliorent comme par magie. Dans cet article, nous discutons de la manière dont le TRS peut aider et de ce qu’il faut surveiller. Je vous laisse le soin de décider si c’est magique.

Comment le TRG et le TRS aident les fabricants?

Comme je l’ai mentionné ci-dessus, le TRS a trois composants: disponibilité, performance et qualité. Vous trouverez ci-dessous une définition de chacun et comment ils créent une visibilité critique sur une machine ou une cellule.

Disponibilité

La disponibilité est un nombre unique représentant la durée d’exécution d’une machine. Cet indicateur prend en compte la maintenance planifiée et non planifiée, les attentes, les changements et le manque d’approvisionnement. 

L’utilisation de codes anomalie pour suivre les temps d’arrêt des entreprises peut déterminer les causes profondes et développer des actions correctives pour empêcher ces problèmes de se produire à l’avenir.

Performance

La partie performance du calcul du TRS est une mesure des pièces réellement produites par rapport à la norme. La norme est le nombre idéal de pièces qu’une machine peut produire en un certain laps de temps. Comme la plupart des machines sont programmées selon la norme, il s’agit d’une mesure importante. 

Si la machine produit trop en dessous de la norme, le calendrier ne sera pas respecté. S’il produit au-dessus de la norme, vous pouvez avoir une capacité excédentaire.

Qualité

La mesure de la qualité est la plus simple des trois, c’est le rapport des bonnes pièces aux mauvaises pièces. 

6 grosses pertes

En utilisant les trois mesures ci-dessus, les entreprises peuvent utiliser le taux de rendement synthétique pour aider à découvrir les 6 grandes pertes. Ces pertes sont les raisons les plus courantes d’une efficacité et d’une capacité réduites dans une usine. 

  • Arrêts : Maintenance non planifiée, pannes, ….

  • Réglages: Changement de série, réglages, ajustements mineurs

  • Démarrage: Qualité du premier produit, rebuts, …

  • Micro-arrêts: Obstructions, ajustements, …

  • Baisse de vitesse: Efficacité de l’opérateur, vieillissement des équipements, …

  • Défauts de fabrications: Rebuts, Retour de matériel, ….

Le TRS pourrait-il être trompeur?

Le calcul du TRS se fait avec la formule Disponibilité x Qualité x Performance, l’un de ces facteurs peut varier et produire le même taux de TRS. Par exemple:

 

Disponibilité

Performance 

qualité

TRS

Jeudi

75%

80%

90%

54%

Vendredi

90%

70%

85%

54%

En tant que responsable de production, si vous ne voyez que les chiffres TRS ci-dessus, vous supposeriez que tout va bien. En réalité, les fluctuations quotidiennes ne sont pas ce que vous voulez voir. comme manager, vous devez vous concentrer sur les tendances.

A l’inverse, les opérateurs, comprennent mieux ce qui se passe avec la machine et ce qui fait varier certains taux. Pour cette raison, le TRS en temps réel est très utile à un opérateur. Cela les aide à comprendre comment ils se comportent par rapport aux normes et où ils peuvent s’améliorer.

Tendances TRS

En tant que responsable de production, préférez-vous avoir une machine qui fonctionne à un taux de TRS constant de 54% avec des temps d’arrêt planifiés ou une machine qui un jour tourne à 75% le lendemain à 45% et a beaucoup de maintenance non planifiée? En examinant les tendances et en plongeant dans les détails, la direction peut prendre des décisions plus éclairées sur ce qui convient à son entreprise et définir une stratégie d’amélioration.

TRS manque un ingrédient important, le coût!

La mesure du TRS est une excellente chose et la visibilité qu’elle crée peut aider à améliorer l’efficacité des équipements dans toute l’usine. Mais le calcul manque un élément critique, le coût. Le taux de rendement synthétique n’est pas une mesure de la rentabilité d’une machine. Dans certaines situations, vous pouvez avoir un TRS très bas de 30% mais la machine est rentable, l’inverse peut être vrai aussi une machine peut fonctionner à 80% TRS mais pas être rentable. 

Malheureusement, la plupart des entreprises ne disposent pas de fonds illimités pour créer l’environnement de fabrication idéal. En effet, les entreprises doivent faire un compromis entre être efficace et rentable. Par exemple; le moyen le plus efficace d’exécuter une certaine pièce avec plusieurs opérations est via une cellule. Mais si cette partie n’est exécutée qu’une semaine sur deux, l’entreprise ne peut pas justifier la mise en place d’une cellule dédiée. Ainsi, les machines qui exécutent cette partie auront un taux de rendement synthétique inférieur en raison de la configuration, du changement et du temps de démarrage, mais seront toujours rentables.

Alors, TRS est-il le nombre magique?

 La réponse est: c’est l’un des indicateurs de performances magiques mais pas le seul à suivre. 

Enfin, La visibilité qu’il crée aidera l’entreprise à s’améliorer et à mesurer son succès. donc, le TRS doit être utilisé pour suivre les tendances et comme point de départ pour analyser les problèmes de performance, de disponibilité et de qualité. Les entreprises qui déploient le TRS doivent disposer d’outils pour analyser les indicateurs qui composent le calcul global.

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