Les 2 principales stratégies pour obtenir des investissements dans l’optimisation des actifs basés sur l’IA dans le secteur manufacturier

En tant que dirigeant du secteur manufacturier, vous devez probablement composer avec un grand nombre de propositions d’investissement. Souvent, les projets plus tangibles, comme la mise à niveau d’une chaîne de production, ont préséance parce que leurs avantages sont plus faciles à saisir. Alors, comment surmonter ce défi et obtenir du financement pour améliorer la maintenance des actifs? Dans ce billet de blogue, je présente des stratégies éprouvées pour vous aider à faire approuver vos propositions et à obtenir les ressources dont vous avez besoin.

Initiatives d’optimisation des actifs dans tous les secteurs d’activité

Les initiatives d’optimisation des actifs varient considérablement selon l’industrie, le type d’équipement et les objectifs précis de l’entreprise. Ces initiatives sont conçues pour améliorer l’efficacité, réduire les coûts et améliorer la fiabilité globale des actifs essentiels. Examinons des exemples de différents secteurs manufacturiers pour illustrer diverses approches.

1. Optimisation des prévisions d’usure dans la production de polyéthylène : un grand producteur de polyéthylène (PE) souhaite optimiser les schémas d’usure du tranchant des couteaux utilisés pour couper un nombre infini de brins de PE en petites granules. Le défi est de trouver le juste équilibre : réparer trop tôt, et les coûts augmentent inutilement; réparer trop tard, et la qualité du produit souffre de l’imprécision de la coupe. L’utilisation de techniques de maintenance prédictive peut vous aider.
2. Surveillance des aiguillages pour les exploitants ferroviaires nationaux : un exploitant ferroviaire national utilise un système de surveillance et de gestion des actifs pour les mises à jour en temps réel de l’état de 6 000 aiguillages et souhaite améliorer les capacités du système en intégrant des fonctions prédictives. Plus précisément, l’accent est mis sur la prévision de la durée de vie utile restante et des modes de défaillance des aiguillages. Une meilleure compréhension des tendances en matière de performance et des scénarios de défaillance potentielle peut aider à planifier plus efficacement l’entretien, à réduire les réparations imprévues et, ultimement, à prolonger le temps moyen entre les réparations, tout en optimisant les coûts et en améliorant la sécurité.
3. Amélioration de la qualité des produits et de l’entretien dans la fabrication de mousse : la mousse haut de gamme est fabriquée dans des fours verticaux, avec des plaques chauffantes pour transformer des feuilles de mousse en rouleaux de mousse fins. Lorsqu’une de ces plaques est défaillante, le problème n’est pas immédiatement visible. Toutefois, la qualité des produits se détériore, ce qui nuit à l’efficacité de production et à l’uniformité des produits. La surveillance de l'état des plaques chauffantes en temps réel nécessite des capteurs et une technologie de surveillance de l’équipement. De plus, l’intégration d’analyses prédictives peut aider à estimer la durée de vie utile des composants, ce qui permet des réparations plus rapides.

Complexité de la prise de décisions en matière d’optimisation des investissements

Selon la plus récente étude La voix de nos clients CGI, 38 % des hauts dirigeants du secteur manufacturier estiment que l’optimisation des investissements et des opérations est un défi important pour obtenir de meilleurs résultats. La complexité de l’optimisation d’un portefeuille d’investissement peut être attribuée à plusieurs facteurs, en particulier le paysage technologique qui évolue rapidement. Un défi de taille pour les fabricants est le volume considérable de nouveaux fournisseurs de technologies qui émergent avec des solutions susceptibles de révolutionner leurs activités. Voici quelques exemples.

1. Des solutions infonuagiques qui perturbent les systèmes traditionnels
   L’essor de la technologie infonuagique a rendu viables des solutions de rechange aux systèmes d’exécution de la fabrication (MES) traditionnels et aux systèmes informatisés de gestion de l’entretien. Ces fournisseurs de services infonuagiques jouent maintenant un rôle de plus en plus important dans l’environnement des systèmes de gestion des opérations manufacturières, offrant une extensibilité et une flexibilité que les solutions traditionnelles sur site peinent à égaler.
2. Les plateformes de données et d’analyse sont la nouvelle norme
   En raison de l’augmentation de la production de données, de nombreux fournisseurs de systèmes d’exécution de la fabrication et de nouveaux acteurs du marché mettent au point des plateformes spécialisées pour gérer les données de production et fournir des renseignements fondés sur l’intelligence artificielle. Ces plateformes offrent des fonctionnalités robustes et des capacités de libre-service sophistiquées qui permettent aux fabricants d’exploiter les données en temps réel, ce qui améliore la prise de décisions et l’efficacité opérationnelle.
3. Émergence de solutions en libre-service et qui nécessitent peu de codage
   L’utilisation croissante de plateformes en libre-service et nécessitant peu de codage, conçues pour les environnements de production, permet aux fabricants d’élaborer des flux de travail personnalisés et d’automatiser les processus sans qu’une expertise technique approfondie ne soit requise. Cette démocratisation du développement logiciel permet une mise en œuvre plus rapide et des réponses plus agiles devant l’évolution des besoins opérationnels.
4. Évolution du programme MES/MOMS
   Les fournisseurs traditionnels de solutions MES élargissent leur offre pour englober toute la gamme de solutions MOMS avec des capacités intégrées qui comprennent maintenant des outils d’IA adaptés à des cas d’utilisation précis. Cette évolution permet aux fabricants d’accéder à des solutions plus complètes qui unifient divers aspects opérationnels, du suivi en temps réel à la maintenance prédictive.
5. Intelligence artificielle : de la frénésie à la réalité
   Les fabricants vont au-delà des applications théoriques de l’IA et même de l’IA générative pour prioriser des déploiements tangibles et axés sur les cas d’utilisation. La disponibilité de solutions fondées sur l’IA qui sont non seulement ambitieuses, mais aussi évolutives offre des améliorations mesurables en matière d’efficacité de production, de maintenance prédictive, de contrôle de la qualité, et plus encore.

Quels sont certains des défis réels de mise en œuvre?

Les investissements dans les systèmes informatisés de gestion de l’entretien et des actifs d’entreprise entrent souvent en concurrence avec des projets qui offrent des rendements plus rapides et plus tangibles, comme de nouvelles machines ou le développement de produits. Bien que ces options puissent sembler plus avantageuses à court terme, la mise en œuvre efficace des systèmes informatisés de gestion de l’entretien et des actifs d’entreprise améliore ultimement la disponibilité des actifs, la qualité de la production, l’efficacité opérationnelle et la rentabilité à long terme.

1. Coûts initiaux élevés : les petits fabricants sont souvent découragés par les investissements initiaux importants requis pour mettre en œuvre des systèmes de gestion de l’entretien et des actifs d’entreprise, qui comprennent les licences logicielles, l’intégration et l’infrastructure matérielle. De plus, le coût total de propriété peut augmenter, notamment en raison des personnalisations, des mises à niveau de systèmes et de l’intégration de matériel comme des capteurs et des appareils connectés à l’Internet des objets.
2. Complexité de l’intégration : les incohérences dans les données, les systèmes existants et les données cloisonnées d’un service à l’autre peuvent rendre complexe et coûteuse l’intégration de systèmes informatisés de gestion de l’entretien et des actifs d’entreprise à d’autres systèmes d’entreprise comme le système de gestion intégré (ERP), l’inventaire et les plateformes d’Internet des objets. De plus, le processus d’intégration peut entraîner des perturbations opérationnelles qui doivent être gérées avec soin.
3. Manque de personnel qualifié : l’exploitation de solutions modernes de gestion de l’entretien et des actifs d’entreprise nécessite une expertise dans des domaines comme l’analyse de données, l’Internet des objets et la gestion des TI, ce qui manque actuellement aux fabricants. De plus, les équipes de maintenance, habituées aux méthodes manuelles traditionnelles, peuvent résister à la transition vers des systèmes numériques de gestion de l’entretien et des actifs d’entreprise, ce qui nécessite des investissements dans la gestion du changement, la formation et la promotion d’une culture d’adoption du numérique.
4. Qualité et disponibilité des données : des données incohérentes ou désuètes sur l’état des machines, les historiques de maintenance et les cycles de vie des actifs peuvent limiter considérablement l’efficacité d’un système informatisé de gestion de l’entretien et des actifs d’entreprise. Pour qu’un tel système offre une valeur maximale, les données doivent être normalisées pour toutes les machines et tous les actifs. Toutefois, les formats de données incohérents entre les différents services ou sites peuvent compliquer l’intégration de celles-ci et réduire l’efficacité du système, ce qui nécessite des efforts importants en matière de nettoyage et de normalisation des données.
5. Préoccupations en matière de cybersécurité : les fabricants craignent que les systèmes informatisés de gestion de l’entretien et des actifs d’entreprise, s’ils ne sont pas correctement sécurisés, les exposent à des cybermenaces, mettant en danger des données opérationnelles sensibles et l’intégrité des actifs. De plus, le respect des exigences de conformité en matière de cybersécurité et de protection des données peut s’avérer complexe et exiger beaucoup de ressources.
6. Difficulté à démontrer le rendement du capital investi (RCI) : les entreprises sont souvent confrontées à une courbe d’apprentissage et ont besoin de temps pour réaliser pleinement les avantages de ces systèmes, ce qui complique la quantification rapide du RCI. De plus, la mesure de la valeur ajoute à la complexité. La quantification de la disponibilité des actifs et des améliorations de la performance, comme la réduction des temps d’arrêt ou l’augmentation de la qualité des produits, nécessite une analyse détaillée qui peut être difficile à réaliser à court terme.

Stratégies pour aller de l’avant avec l’optimisation de la performance des actifs

La sécurisation de votre budget pour la maintenance et l’optimisation des actifs exige une approche stratégique qui harmonise vos efforts avec les objectifs organisationnels plus larges, tout en mettant l’accent sur l’éventail complet des avantages que l’optimisation des actifs peut offrir.

Stratégie 1 : Rechercher des synergies avec d’autres initiatives de transformation numérique

Lorsque les dirigeants priorisent les propositions d’investissement, ils les alignent généralement sur les principaux vecteurs ou objectifs stratégiques de l’entreprise. Souvent, les initiatives d’optimisation des actifs sont promues à l’interne, principalement en fonction de leur incidence sur les coûts de maintenance. Bien que cela soit généralement suffisant pour justifier un bon rendement du capital investi, l’obtention du budget nécessaire exige souvent la démonstration d’avantages supplémentaires plus larges.

Il faut tenter de cerner les synergies entre les efforts de gestion des actifs et d’autres objectifs stratégiques, qui pourraient généralement aller du développement durable et de la réduction des coûts à l’agilité de la chaîne d’approvisionnement, à la qualité de la production, à la sécurité des produits et à la conformité à l’environnement, à la santé et à la sécurité. Cette approche globale peut accroître l’efficacité et le rendement du capital investi, ce qui facilite l’obtention du budget nécessaire pour les initiatives futures.

Stratégie 2 : Démontrer les avantages au-delà de la disponibilité des actifs

Au-delà des économies liées à la maintenance, l’optimisation des actifs entraîne une réduction importante des coûts de production. Grâce à une fiabilité accrue des machines et à une disponibilité plus prévisible, les fabricants peuvent planifier la production plus efficacement et atteindre un meilleur taux de rendement global de l’équipement. L’optimisation des actifs permet également de réduire le gaspillage. Grâce à une surveillance proactive, il est possible de prévoir et de prévenir les pannes, ce qui réduit au minimum les pertes de produits et maximise le rendement. De plus, l’optimisation des actifs permet d’obtenir une production de meilleure qualité. En veillant à ce que les machines fonctionnent de manière à offrir une performance maximale, plus près de leurs réglages optimaux, les fabricants peuvent obtenir des tolérances plus strictes et une qualité de produit plus uniforme.

Adopter une approche stratégique en matière d’investissement dans la maintenance des actifs

Assurer des investissements pour la maintenance et l’optimisation des actifs peut être difficile, mais c’est loin d’être impossible. En intégrant votre proposition à des initiatives numériques plus larges et en quantifiant les résultats d’affaires globaux, vous pouvez présenter des arguments convaincants en faveur de votre stratégie de maintenance des actifs. Une telle approche stratégique, qui harmonise vos objectifs avec les priorités de l’entreprise, permettra d’assurer l’efficacité optimale des actifs de votre usine tout en obtenant les ressources nécessaires à la réussite à long terme.