L'évaluation de l'état de maturité de votre entreprise en matière d'automatisation est une étape cruciale dans le processus de transformation digitale et fournit une indication utile des étapes qu'il reste à franchir pour tirer parti des avantages de la transformation digitale. Trop souvent, les dirigeants d'usines et les industriels savent qu'ils veulent augmenter leur efficacité, mais ils ne parviennent pas à élaborer un plan réalisable, et font plutôt des efforts non coordonnés pour améliorer leurs processus.
Au cas où vous l'auriez manqué, vous pouvez retrouver certains avantages de la transformation digitale dans notre 1er blog sur la maturité de l'automatisation.
Il ne suffit pas d'être bien préparé
Vos décisions opérationnelles sont-elles entravées par le cloisonnement des informations, ou certaines données sont-elles disponibles mais ne sont pas partagées efficacement entre les équipes ? Votre entreprise gère-t-elle des processus quotidiens, mais elle a du mal à normaliser ses efforts et à atteindre les principaux indicateurs de performance opérationnels ou commerciaux ? Si la réponse à l'une de ces questions est "oui", votre entreprise se situe probablement au niveau "préparé".
Votre entreprise a décidé d'investir dans des systèmes d'information d'usine axés sur les données pour échapper au mode de survie des opérations, et vous avez peut-être déjà retiré les process papier, réduit les fonctions manuelles et introduit l'agrégation automatisée des données. Cependant, la visibilité globale reste quelque peu limitée dans l'ensemble de l'entreprise. Les données de processus, les données de gestion de la vie de l'usine et les données financières et d'ordonnancement de l'entreprise sont probablement déconnectées, ce qui rend difficile de voir l'image globale de l’état de votre installation et les corrélations spécifiques entre la production et le profit.
À ce niveau, le personnel d'exploitation peut répondre intelligemment aux crises au niveau de la machine car l'enregistrement des données est en place. Cependant, il est difficile d'avoir une vue d'ensemble pour déterminer les causes profondes car les informations sont dispersées dans de multiples référentiels. L'extraction d'informations nécessite beaucoup de travail manuel et d'analyse, et parce que cela peut être si fastidieux, la production continue généralement sans ajustement jusqu'à ce que des problèmes surviennent. Les silos d'informations rendent presque impossible le recours à des efforts de surveillance et d'optimisation pour éviter les temps d'arrêt.
Ces silos conduisent à une prise de décision localisée, produisant des résultats non-optimaux pour l'entreprise. Le temps et les efforts consacrés à l'accès, au nettoyage et à la corrélation des données provenant de plusieurs systèmes finissent par coûter plus cher que la valeur obtenue à partir des informations limitées que les données déconnectées peuvent fournir.
Bien que les rapports soient générés automatiquement dans les entreprises de niveau "préparé", ils ne contiennent pas toujours des informations complètes, permettant de prendre des décisions commerciales et opérationnelles en temps réel. Par exemple, il peut être impossible d'établir des liens entre les procédures financières et opérationnelles, en utilisant uniquement les données d'un Historian de la machine locale, laissant le personnel faire ses meilleures suppositions sur la corrélation en se basant sur son instinct et son expérience.
Les systèmes déconnectés se traduisent par des exigences complexes en matière de formation opérationnelle et de gestion informatique, car les utilisateurs doivent comprendre une multitude de systèmes d'automatisation présents dans une seule usine. Cette situation peut aggraver les temps d'arrêt en raison des délais d'intervention et de réparation, et présenter des risques pour la sécurité lorsque du personnel moins expérimenté doit résoudre des problèmes liés à des systèmes peu familiers.
Les utilisateurs peuvent se retrouver à saisir les mêmes données dans plusieurs systèmes - une expérience frustrante qui augmente la probabilité d'entrées erronées et rend plus difficile le suivi de l'endroit où certaines données sont stockées et utilisées. Ces possibilités peuvent également créer des inefficacités opérationnelles si elles ne sont pas gérées avec prudence.
Aller de l'avant
Pour dépasser le stade de la préparation, les entreprises doivent prendre des mesures pour centraliser et intégrer les données entre leurs différents systèmes dans un référentiel commun à toute l'organisation. Cela évite de dupliquer les efforts de saisie des données et peut améliorer considérablement l'efficacité de l'analyse des données, de la visualisation des tendances et du partage des informations. L'interopérabilité entre différents systèmes, même ceux créés par divers industriels ou établis à des époques différentes, réduit la charge de formation du personnel.
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