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La collecte automatique des données dans l’atelier

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Astn'go
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Rédaction

Depuis des dizaines d’années, nous voyons inchangé le parcours du combattant de ceux qui, chronomètre en main, stylo, feuille de papier ou tableaux Excel, tentent de collecter des données de production. Si la récolte s’avère déjà très complexe et chronophage, l’analyse l’est davantage. Peut-on vraiment tendre vers une efficience des moyens de production sans optimiser la récolte et le traitement des données de l‘atelier ? Compliqué…

Avant tout, pourquoi collecter de la donnée ?

En collectant les données de votre atelier, vous bénéficierez d’un flux d’informations qui vous permettra, après analyse, d’accéder à un niveau de compréhension et de connaissance toujours plus élevé. La nature et l’historique de toutes ces données feront apparaitre des tendances de productivité, et mettront en avant les causes de non TRS (les pertes).

Ces données permettent d’évaluer avec précision les différentes raisons qui expliqueraient un faible niveau de TRS, et aideront naturellement à identifier des solutions pour y remédier. Avec une bonne qualité de données suivie d’une bonne analyse, vous disposerez d’outils pour une prise de décision rapide et optimale. Très souvent, les managers se rendent compte qu’ils avaient sous les yeux l’équivalent d’une « deuxième usine » cachée et bridée par la non-productivité, qu’elle vienne d’erreurs matérielles, humaines, ou organisationnelles. La suppression (ou réduction) de ces erreurs permet d’augmenter considérablement la capacité réelle de production de l’atelier.

En collectant des données auprès des opérateurs, on observe souvent une montée en engagement de ces derniers. Ayant une vision claire de sa productivité, l’opérateur s’impliquera davantage dans la réalisation de ses missions, et gagnera en performance.

La collecte de ces données permet également d’établir, à posteriori, un historique complet des causes d’arrêt qui servira de base pour optimiser le processus de production en travaillant sur la maintenance préventive par exemple. Mieux encore, en comparant les données recueillies en temps réel à une situation connue, il est possible de détecter tous types de symptômes révélateurs d’une panne imminente.

Enfin, analyser les données de son atelier c’est avant tout pouvoir corriger les erreurs qui nuisent à la productivité, et ainsi répondre de manière plus efficace et plus rapide aux attentes de vos clients. Délais plus courts, meilleure qualité, confiance plus élevée, voici les facteurs qui vous garantissent un taux de satisfaction remarquable.

Finie la collecte manuelle des données

Alors que l’industrie s’est grandement digitalisée depuis quelques années, la collecte des données de l’atelier, elle, n’a pas suivi le rythme. Méthodes anciennes, déclarations manuelles, données peu fiables, perte de temps, insuffisance de régularité et de ponctualité, tout autant de raisons non exhaustives qui pourraient pousser toutes les entreprises à se digitaliser. Il n’en est rien. Trop nombreuses sont les usines qui souhaitent mettre en place une gestion digitalisée des données, mais se heurtent au prix souvent trop élevé des solutions existantes.

Astn’go se positionne comme la solution LA MOINS CHERE, pourtant éditée par le leader sur le marché du MES, Astrée Software.

La collecte de données manuelle est encore fortement utilisée dans les industries. Pas par volonté, mais faute de simplicité et d’accessibilité tarifaire des solutions existantes. Mais nombreux sont les inconvénients lorsque l’on utilise ce type de collecte des données.

  • Premièrement, « l’exactitude » des données récoltées manuellement est largement contestable. Plus souvent par habitude que par négligence, un opérateur saura au mieux déclarer les arrêts qu’il a constatés, les rebuts qu’il a comptés, et les causes de ces derniers. Cependant, nombreux seront les micros-arrêts non détectés et pourtant très handicapants, les sous-cadences non perçues, et tout un tas d’autres causes de non-performance.
  • Deuxièmement, la collecte manuelle rend impossible la mise à jour temps réel des données. Autrement dit, la période qui s’écoule entre le moment où les données sont recueillies et le moment où elles sont disponibles et étudiées est beaucoup trop longue pour pouvoir anticiper des problèmes sur la ligne. Souvent c’est à J+1, et il est trop tard. Le manager ne peut que constater sans pouvoir agir.
  • Troisièmement, ces données sont la plupart du temps restituées sur des fiches illisibles et indigestes, rendant « l’accessibilité » quasiment impossible. De fait, les données sont bien présentes mais ne peuvent pas être traitées et interprétées de manière correcte et sont bien souvent accumulées sans jamais être véritablement étudiées.
  • Enfin, « l’objectivité » de la déclaration des données est non seulement compliquée à vérifier, mais surtout compliquée à mettre en place. Pris dans son élan, si rien ne pousse l’opérateur à renseigner une donnée (par exemple une cause de rebut), l’expérience montre qu’il ne la renseignera pas au fil de l’eau. Il le fera sans doute en fin d’équipe mais avec des valeurs souvent approximatives.

En résumé, par une collecte manuelle, les informations de production sont souvent approximatives et manquent d’objectivité. Ce travail est une charge supplémentaire pour l’opérateur, qui n’accordera pas suffisamment d’attention à leurs déclarations. Malheureusement, elles sont généralement erronées et doivent être vérifiées et consolidées par les managers, qui en font une perte de temps supplémentaire.

Comment simplifier la collecte en l’automatisant ?

Dans une perspective d’augmenter la précision des données, leur véracité et leur disponibilité, l’utilisation d’Astn’go est indispensable. En effet, en connectant votre parc machines à Astn’go, vous aurez un regard omniscient sur ce dernier, grâce à des données justes, objectives et disponibles en temps réel sans effort.

En connectant facilement la machine à Astn’go avec l’IIoT, toutes les données essentielles seront accessibles :

  • Les arrêts de productions, les pannes et même les micros-arrêts, là où un opérateur ne s’attardera pas à tous les noter, les quantifier et les qualifier.
  • La performance réelle de vos lignes ou équipements de production.
  • Le TRS avec ses composantes et surtout les causes de pertes.

Outre les données collectées en total autonomie, Astn’Go simplifie fortement les déclarations opérateurs nécessaires pour apporter un complément d’information. Ces derniers pourront, sur leur terminal, déclarer en quelques clics des quantités rebutées avec leur cause. Lorsqu’Astn’go détecte un arrêt, l’opérateur pour en qualifier la cause.

Mais plus encore, l’utilisation d’Astn’go vous permet de mettre en place des actions d’amélioration continue, utiles pour mieux communiquer auprès de vos opérateurs. Parmi ces actions, l’AIC (animation à intervalle court) vous fournira une niche d’informations utilisables dans l’objectif d’améliorer votre processus de production.

Vous utiliserez ainsi l’ensemble de vos sources d’acquisition de données, votre environnement (machines, IIoT, automates…) et votre capital humain (opérateurs, managers, responsables maintenances, responsables équipes…).