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L'industrie manufacturière traverse une période charnière: les chaînes d'approvisionnement mondiales, la hausse des prix de l'énergie et la pression concurrentielle croissante exigent un haut degré d'efficacité, de flexibilité et de transparence de la part des entreprises manufacturières. La numérisation (industrie 4.0) en particulier ouvre de nouvelles voies aux entreprises manufacturières pour concevoir des processus de production plus intelligents et en réseau. Dans le même temps, cette transformation s'accompagne de défis à bien des égards. Le paysage des systèmes souvent fragmenté dans les entreprises de fabrication signifie que les informations restent isolées. Il n'existe pas d'approches permettant d'utiliser les données existantes spécifiquement pour améliorer les processus. Nous donnons un aperçu des méthodes éprouvées pour optimisation des processus de fabrication et montrer le rôle que joue le Process Mining dans la mise en œuvre de ces approches.
Tout d'abord: lorsque nous parlons de « production », nous ne faisons pas simplement référence au processus de fabrication physique lui-même. Les processus de production comprennent toutes les étapes nécessaires à la fabrication un produit. Cela comprend l'approvisionnement en matériaux, la fabrication, l'assemblage, le contrôle qualité, l'emballage et, le cas échéant, l'intralogistique.
Les bons processus de production se caractérisent par une répétabilité, une qualité constante et des temps de traitement courts. Ils sont transparents, efficaces et flexibles, même lorsque la demande fluctue ou que les exigences des produits varient. L'optimisation des processus de production peut être réalisée de différentes manières
Il existe différentes méthodes qui aident les entreprises à mettre en œuvre l'optimisation des processus de production. Nous présentons trois approches qui jouent un rôle important dans la fabrication moderne.
Ces méthodes offrent des approches précieuses pour l'optimisation des processus de production, mais atteignent rapidement leurs limites dans la pratique en raison de l'environnement de production de plus en plus complexe. Le Process Mining fournit un remède à ce problème — cette méthode innovante permet une vision objective des processus basée sur des données et soutient la mise en œuvre et l'efficacité des méthodes présentées. Le Process Mining est désormais utilisé dans la production dans de nombreux endroits, mais la technologie est également utilisée, par exemple, pour optimisation des processus dans le secteur de l'énergie.
Le Process Mining est une méthode d'analyse basée sur les données qui rend visibles les flux de processus réels. Il est basé sur ce que l'on appelle journaux d'événements — des traces numériques créées lors de l'exécution de processus dans les systèmes informatiques. Ces journaux d'événements contiennent des informations précieuses telles que les horodatages, les activités exécutées et les instances de processus, qui fournissent des informations détaillées sur déroulement réel des processus métier. Outils de Process Mining transformez ces données brutes en modèles de processus significatifs et faciles à comprendre, en créant une image objective et basée sur les données des processus du monde réel.
Cette vision objective est particulièrement importante dans le secteur manufacturier, où une grande variété de différents systèmes tels que l'ERP, le MES, le SCADA, etc. sont utilisés. Le Process Mining permet de combler ce paysage de systèmes fragmenté et de rassembler les données éparpillées dans ces systèmes. Le résultat vision globale de la chaîne de processus permet aux entreprises d'identifier les goulots d'étranglement dans la production, d'analyser les délais de production, de détecter les écarts par rapport au processus cible et d'optimiser ainsi les processus de production.
Les méthodes présentées sont toutes basées sur une connaissance précise des événements réels du processus, c'est pourquoi le Process Mining représente un une valeur ajoutée inestimable pour leur mise en œuvre. Dans le contexte de la production allégée, elle permet de localiser précisément les déchets en rendant visibles les temps d'attente inutiles ou la surproduction sur la base de données réelles. Pour TPM, Process Mining fournit des informations précieuses sur l'utilisation réelle de l'usine et facilite le calcul de l'efficacité globale des équipements (OEE) en analysant les données de disponibilité, de performance et de qualité. Dans le cadre de Six Sigma, le Process Mining soutient l'identification des écarts de processus et permet l'analyse ciblée des facteurs d'influence critiques.
La mise en œuvre du Process Mining est toujours considérée comme un défi dans de nombreuses entreprises. Les projets échouent souvent en raison d'une qualité de données insuffisante, d'un manque de soutien ou d'attentes irréalistes. À Science des processus, nous vous facilitons la tâche. La principale différence: nos solutions sont intégrées directement dans les plateformes de business intelligence existantes tels que Microsoft Power BI et Qlik Sense. L'intégration nécessite un effort minimal, n'a aucun impact sur les opérations en cours et peut être mise en œuvre à la fois sur site et directement dans des environnements cloud courants tels que Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) et Google Cloud Services. Avec nous, vous bénéficiez d'une solution puissante et pratique pour optimisation des processus de production.
