Dans un environnement de fabrication concurrentiel et en constante évolution, les entreprises recherchent constamment des stratégies pour améliorer les processus de production grâce à un débit accru, une qualité améliorée et une réduction des déchets, tout en maximisant l’utilisation de la main-d’œuvre et des machines. Les systèmes d’exécution de fabrication (MES) et la gestion des opérations de fabrication (MOM) sont à l’avant-garde de ces stratégies organisationnelles, servant de fils numériques qui relient l’atelier aux opérations commerciales.

Seules, les systèmes MES et MOM automatisent les opérations de l’atelier et fournissent aux fabricants des données en temps réel utilisées pour surveiller et améliorer les activités de production, établissant les éléments de base du changement opérationnel. Infuser l’intelligence artificielle dans MES et MOM accélère la courbe de transformation, en débloquant des niveaux sans précédent de visibilité, de contrôle et d’efficacité, tout en habilitant la main-d’œuvre de fabrication avec des informations en temps réel et des informations exploitables.

Sept façons dont l’IA accélère la valeur MES/MOM

Les systèmes MES et MOM font face à des défis traditionnels tels que la connectivité, le nettoyage des dates, l’identification/la mise en œuvre des ICP, l’intégration des processus et les défis d’adoption par les utilisateurs finaux. La mise en œuvre de MES/MOM nécessite beaucoup de temps, de ressources et d’actifs, la réalisation des avantages étant souvent retardée en raison de la complexité du réseau, de la machine et des processus d’affaires.

Pour ceux qui remettent en question la valeur de l’intelligence artificielle dans les déploiements MES/MOM, il est plus que juste d’être sceptique, compte tenu des courbes de motivation des logiciels passées et actuelles qui n’ont pas répondu aux attentes pratiques même dans un délai réaliste.

La bonne nouvelle pour les entreprises manufacturières est que les systèmes MES/MOM compatibles avec l’IA ne sont pas seulement des projets de preuve de concept, mais des systèmes prêts à être mis au défi par les critiques les plus difficiles. Les principaux problèmes du point de vue de la conception et du déploiement sont facilement adoptés par les technologies émergentes de l’IA.

1. Automatisez la connectivité avec les écosystèmes de l’atelier, du niveau 0 (capteurs), niveau 1 (PLC), niveau 2 (Scada), niveau 3 (MES/MOM) au niveau 4 (ERP). \
2. Intégrer et nettoyer les sources de données variables au sein d’une plateforme unifiée sans étapes manuelles de mappage et de validation des données.
3. Identifier et définir rapidement les ICP par industrie, entreprise manufacturière, processus d’affaires et public cible grâce à des formats modélisés et des demandes de renseignements sur les dates en temps réel.
4. Intégrer les processus d’affaires et automatiser les processus de flux de travail, en créant des renseignements exploitables pour avoir un impact sur les processus de production en temps réel.
5. Augmenter l’adoption par les utilisateurs, minimiser les exigences de formation et habiliter le personnel de fabrication avec des outils et des accélérateurs d’IA conversationnels.
6. Livrer des mises en œuvre réussies en quelques semaines, et non en quelques mois, alors que les opérations commerciales résolvent des défis commerciaux critiques, réalisant rapidement un retour sur investissement.
7. Réduisez le coût total de propriété de MES/MOM, car le besoin de programmeurs spécialisés, de scientifiques des données et d’experts en connectivité diminue, car la plateforme devient autonome avec des outils adaptés aux utilisateurs finaux pour construire et maintenir leur propre paysage.

L’IA a le potentiel de transformer les opérations de fabrication en ajustant automatiquement les calendriers de production, en planifiant les bons de travail de maintenance et en poussant l’information dans différents services pour tenir les parties prenantes informées. Au lieu d’observer manuellement chaque service après un problème de production, l’IA peut automatiser la communication avec les principaux intervenants en identifiant l’impact du service par des algorithmes formés.

Bien que l’IA dans les systèmes MES/MOM ne soit pas parfaite et nécessite une expertise et une intervention en la matière, alors que le système apprend des nuances subtiles des opérations de fabrication, le potentiel de transformer l’environnement de fabrication existe. Au fur et à mesure que l’IA continue de se développer, elle identifie et offre une valeur commerciale.

Il suffit de penser au potentiel d’une entreprise de fabrication, fonctionnant 365x24x7, produisant 1 000 unités par heure sur deux quarts de travail par jour avec plusieurs chaînes de production et usines. L’optimisation de la productivité, la réduction des temps d’arrêt et le maintien des normes de qualité et de mise au rebut peuvent atteindre ou dépasser les objectifs de revenus et de coûts. Une réduction des déchets de 1 % ou une augmentation de la productivité de 1 % permettra d’atteindre rapidement les objectifs de revenus et d’économies, mais seulement si elle est identifiée en temps réel avec des données exploitables communiquées aux principaux intervenants pour avoir une incidence sur le processus.

Adopter les meilleures pratiques et les défis de mise en œuvre

Lorsqu’ils cherchent à mettre en œuvre une solution MES/MOM avec IA, les organisations doivent tenir compte de plusieurs pratiques exemplaires pour assurer le succès. Que vos objectifs organisationnels impliquent une augmentation du débit, un déploiement rapide du système, une visibilité sur la surface de vente, des améliorations de la qualité, une réduction des déchets, etc., l’identification des résultats souhaités est essentielle pour développer une solution sur mesure qui répond le mieux à ces besoins.

• Effectuer une évaluation des besoins : Identifier les objectifs clés tels que l’augmentation du débit, l’amélioration de la visibilité sur la surface de vente, l’amélioration du contrôle de la qualité, la réduction des déchets ou le déploiement rapide du système.
• Normaliser et nettoyer les données  : Les modèles d’IA reposent sur des données de haute qualité. Effectuer des vérifications pour assurer l’exhaustivité, la cohérence et l’intégrité afin de prévenir les erreurs dans les perspectives axées sur l’IA. • Intégrer aux anciens systèmes : Évaluer le matériel, les logiciels et les protocoles de communication existants pour atténuer les risques et éviter les problèmes de compatibilité.
• Les partenaires de mise en œuvre SAP les plus stratégiques Un fournisseur de services de confiance peut fournir un soutien d’expert, accélérer le délai de création de valeur et assurer une intégration transparente sans perturber les opérations.

Malgré les avantages, les fabricants font face à plusieurs défis en matière d’adoption de la gestion des services et des mamans :

• Coûts de mise en œuvre élevés : L’investissement initial peut être important, en particulier pour les petits et moyens fabricants.
• Intégration complexe avec les anciens systèmes : Une infrastructure plus ancienne peut nécessiter des modifications ou des mises à niveau pour fonctionner avec des solutions modernes de gestion de la sécurité et de gestion des appareils.
• Les lacunes en matière de compétences de la main-d’œuvre : La formation et le perfectionnement sont nécessaires pour s’assurer que le personnel peut gérer et maintenir efficacement les solutions de gestion de l’apprentissage et de la gestion des applications axées sur l’IA.

Les fabricants qui ne réussissent pas à investir dans le MES/MOM et l’IA risquent de prendre du retard. Sans la bonne technologie en place, les inefficacités persistent, les temps d’arrêt augmentent et l’optimisation de la production reste hors de portée. Les solutions MES/MOM axées sur l’IA améliorent non seulement les opérations, mais servent également d’avantage concurrentiel, accélérant le temps de valorisation et positionnant les entreprises pour le succès à long terme.

Quelles sont ’les prochaines étapes pour les fabricants? Associer l’IA aux solutions MES/MOM

Les systèmes d’exécution de fabrication et les solutions de gestion des opérations de fabrication sont le pilier de la fabrication moderne. Combinés à l’IA, ces systèmes vont au-delà des objectifs traditionnels d’efficacité, de qualité et de traçabilité, permettant aux fabricants de prédire les perturbations, d’optimiser les processus de façon dynamique et de maintenir un environnement de production de haute qualité.

Cependant, la technologie seule n’est pas suffisante — pour réussir la mise en œuvre, ce qui nécessite une exécution stratégique, une résolution de problèmes et une compréhension approfondie des personnes et des processus. Chez NTT DATA, nous nous spécialisons dans l’offre de solutions de gestion de la sécurité et de gestion de la mobilité adaptées aux besoins de l’entreprise. Nous ne mettons pas seulement en œuvre ’la technologie; nous travaillons en étroite collaboration avec les équipes pour assurer une intégration transparente, minimiser les perturbations et maximiser le rendement du capital investi. Grâce à une vaste expertise dans de multiples technologies et industries, nous rationalisons les processus d’affaires, éliminons les goulots d’étranglement et habilitons les fabricants à prendre des décisions fondées sur les données en toute confiance.

L’avenir de la fabrication est intelligent, agile et —NTT DATA alimenté par l’IA est là pour aider les fabricants à l’adopter.

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