Analyse des processus de fabrication : une IA plus performante passe par des données d'exécution de meilleure qualité

Comment transformer les données d'exécution sur le terrain en informations exploitables par l'IA pour une production plus intelligente

Les données constituent le moteur de la transformation opérationnelle. De la maintenance prédictive aux analyses basées sur l'intelligence artificielle, en passant par la connectivité IIoT, les entreprises s'appuient sur l'analyse des données de production pour identifier des opportunités d'amélioration continue, améliorer la qualité et optimiser les performances de production.

Alors que les fabricants intensifient leurs investissements dans l'automatisation et l'intelligence artificielle (IA), la qualité de leurs données opérationnelles n'a jamais été aussi importante.

La valeur de l'IA dépend entièrement de la qualité des données dont elle dispose. Alors que les systèmes automatisés génèrent d'énormes quantités de données, les processus manuels —qui représentent encore plus de 70 % des tâches en usine— constituent souvent un angle mort et l'une des plus importantes sources inexploitées d'intelligence opérationnelle dans le secteur manufacturier.

Ces processus sont souvent à l'origine d'une variabilité et d'un manque d'efficacité, mais ils bénéficient rarement du même niveau de visibilité ni des mêmes analyses fondées sur les données que les systèmes automatisés.

La collecte de données d'exécution sur le terrain offre aux industriels une meilleure visibilité sur la manière dont le travail est effectué, tout en fournissant à l'IA les données structurées dont elle a besoin pour identifier les variations de processus, recommander des améliorations et optimiser la production.

C'est là que l'intelligence augmentée entre en jeu.

Loin de se substituer aux travailleurs, cette technologie renforce l'expertise humaine en associant les instructions fournies par la réalité augmentée (RA) à l'intelligence artificielle (IA), afin d'optimiser l'exécution des tâches manuelles complexes.

C'est cette approche qui sous-tend la plateforme « Augmented Intelligence » LightGuide, qui numérise les processus manuels, fournit des conseils en temps réel aux collaborateurs de première ligne et assure la connectivité au sein de l'entreprise grâce à la saisie automatisée des données.

En rendant l'exécution manuelle visible et mesurable, les fabricants identifient des informations opérationnelles qui transforment un angle mort de longue date en une source d'amélioration continue.

Imaginez pouvoir localiser avec précision l'endroit où se produisent les goulots d'étranglement ou les défauts, ou vous assurer que les opérateurs respectent systématiquement les procédures opérationnelles standard (SOP).

Poursuivez votre lecture pour :

• Découvrez pourquoi les données issues des processus manuels constituent un élément essentiel de l'analyse de la production et des opérations compatibles avec l'IA.
• Découvrez comment collecter et exploiter les données issues des processus manuels afin d'améliorer la qualité, la productivité, les performances du personnel et de favoriser l'amélioration continue.
• Découvrez comment la plateforme d’« intelligence augmentée » LightGuidefait le lien entre le travail manuel, l’IA et les systèmes de production d’entreprise.

DANS CET ARTICLE

De l'analyse des données de production à l'intelligence augmentée

6 façons d'utiliser l'intelligence augmentée pour améliorer les opérations de fabrication

Élaborer une stratégie d'analyse de la production adaptée à l'intelligence artificielle

Comment LightGuide les données d'exécution en intelligence augmentée

Relier l'exécution sur le terrain au fil numérique

De l'analyse des données de production à l'intelligence augmentée

L'analyse des données de production s'est traditionnellement concentrée sur la mesure des performances passées. Cependant, à mesure que les industriels investissent dans l'intelligence artificielle et les opérations connectées, ils ont besoin d'une visibilité opérationnelle plus approfondie sur la manière dont le travail est effectué afin d'identifier les opportunités de standardisation des tâches, de réduction de la variabilité et d'amélioration continue des performances.

L'intelligence augmentée étend l'analyse de la production au-delà des rapports historiques en collectant automatiquement les données d'exécution issues des processus manuels et en les reliant aux systèmes de production de l'entreprise.

Chaque étape menée à bien, chaque contrôle qualité, chaque temps de cycle et chaque interaction avec l'opérateur apporte un contexte opérationnel précieux qui aide les industriels à comprendre d'où proviennent les variations au niveau du personnel, des processus et de la production, mettant ainsi en évidence des tendances et des possibilités d'amélioration qui seraient autrement difficiles à identifier.

En collectant et en analysant automatiquement ces données d'exécution, LightGuide aux fabricants une visibilité en continu sur les opérations manuelles, générant ainsi les informations d'exécution nécessaires pour identifier des tendances, améliorer les flux de travail et prendre des décisions éclairées.

6 façons d'utiliser l'intelligence augmentée pour améliorer les opérations de fabrication

En collectant et en analysant automatiquement les données d'exécution issues des processus manuels, l'intelligence augmentée aide les équipes de production à répondre à des questions essentielles, telles que :

• Où les tâches manuelles ralentissent-elles la production, et pourquoi ?
• Quelles sont les étapes les plus chronophages ou sujettes aux erreurs, et comment peuvent-elles être repensées pour améliorer la qualité et le débit ?
• Y a-t-il des variations dans l'exécution entre les équipes ou les postes ?
• Comment l'adhésion aux procédures opérationnelles standard (POS) est-elle corrélée aux taux de défauts et aux temps de cycle ? Où se situent les écarts les plus importants ?
• Les agencements des postes de travail contribuent-ils aux inefficacités ou aux défis ergonomiques qui affectent la productivité des travailleurs ?
• Les programmes de formation sont-ils efficaces pour assurer la conformité aux POS et minimiser la variabilité ?

Répondre à ces questions permet aux fabricants de :

• Détecter et résoudre les défauts à la source grâce à l'analyse des causes profondes, afin de réduire les retouches et les rebuts
• Optimiser les séquences de tâches et les agencements des postes de travail pour améliorer l'efficacité
• Standardiser les flux de travail et améliorer l'adhésion aux POS entre les équipes et les sites
• Réduire la variabilité qui affecte la qualité et la productivité

Voici six exemples concrets illustrant comment les industriels utilisent l'intelligence augmentée pour améliorer leurs opérations de production :

1. Identifier les goulots d'étranglement et augmenter la productivité

Les processus manuels recèlent souvent des problèmes latents susceptibles de perturber le flux de production. La collecte de données issues de ces processus peut aider les fabricants à identifier les goulots d'étranglement, à rationaliser les opérations et à augmenter le débit.

Le suivi des temps par étape et par cycle permet d'identifier les tâches qui dépassent systématiquement les temps de référence, mettant ainsi en évidence les goulots d'étranglement et les possibilités d'optimisation des enchaînements de tâches.

Au niveau des postes de travail, les opérateurs peuvent utiliser des outils tels que le Data Hub LightGuidepour suivre ces indicateurs en temps réel, ce qui leur permet d'adapter leur rythme en conséquence. De leur côté, les responsables de ligne peuvent ainsi avoir une vue d'ensemble des tendances de performance sur l'ensemble des postes de travail.

L'impact : Identifier les goulots d'étranglement, optimiser le flux de production, réduire les temps de cycle et augmenter le débit.

Étude de cas : Découvrez comment L3Harris a éliminé les défauts liés à l'assemblage et réduit le temps de changement de ligne par variante en utilisant LightGuide le guidage et la validation sur des lignes à forte variation. Lisez l'étude de cas complète ici.

2. Réduire les défauts et améliorer la qualité

Les processus manuels sont souvent sujets aux erreurs dues à des omissions d'étapes ou à des écarts par rapport aux procédures opérationnelles standard (POS). Cette variabilité rend la standardisation difficile. Le suivi de chaque tâche en temps réel peut aider à faire respecter les POS, à réduire la variabilité et à assurer la cohérence entre les équipes.

Par exemple, les consignes de travail en réalité augmentéeLightGuide peuvent signaler en temps réel les étapes ignorées, ce qui permet aux opérateurs de corriger leurs erreurs et d’empêcher que des pièces défectueuses ne soient acheminées vers les étapes suivantes. Les analyses fondées sur les données garantissent également que les tâches sensibles en matière de qualité — telles que l’assemblage, l’inspection et les essais — respectent systématiquement les normes requises, transformant ainsi l’assurance qualité d’une approche réactive en une approche proactive.

L'impact : Détecter les erreurs à la source, réduire proactivement les défauts et minimiser les reprises coûteuses.

Étude de cas : grâce à l'utilisation de consignes de travail en réalité augmentée, ce fabricant a réduit le taux d'erreurs sur les systèmes de flexibles hydrauliques, passant de 769 pièces défectueuses par million à zéro, ce qui a permis aux équipementiers d'économiser des millions dans le cadre des calculs FTC pour l'assemblage final. Découvrez comment ici.

3. Standardiser les processus entre les équipes et les sites

La variabilité des processus manuels, notamment d'une équipe à l'autre ou d'un site à l'autre, constitue un autre défi courant qui entraîne un manque de cohérence en termes de performances et de qualité. En l'absence de processus standardisés, il devient difficile de garantir des résultats reproductibles.

En analysant les données issues des processus manuels, les fabricants peuvent identifier les incohérences dans l'exécution des tâches et garantir la standardisation entre les équipes et les sites.

Par exemple, le suivi des temps de cycle, des taux de défauts et du respect des processus peut mettre en évidence les écarts entre les équipes. Ces informations permettent des formations ciblées ou des ajustements de processus afin d'assurer la cohérence, en particulier dans les environnements à forte variabilité de produits ou à équipes multiples.

L'impact : Faire respecter les POS, réduire la variabilité et améliorer la qualité.

Étude de cas : Après avoir mis en œuvre LightGuide sur une ligne de production avec quatre postes de travail et près de 100 bacs de pièces, ce fournisseur de transmissions a éliminé la confusion des processus, réduisant considérablement le temps de cycle et améliorant la qualité de 100 %. Découvrez comment, ici.

4. Améliorer la performance de la main-d'œuvre

Alors que l'analyse des données de fabrication offre souvent aux dirigeants une vue d'ensemble des opérations, de nombreuses organisations négligent une opportunité cruciale : donner aux opérateurs des données en temps réel au point d'exécution du travail.

Traditionnellement, les opérateurs comptaient sur leurs superviseurs ou leurs ingénieurs pour identifier et mettre en œuvre les améliorations de processus. Cependant, l'accès à des retours d'information en temps réel, rendu possible par les données, permet aux opérateurs de s'autocorriger et de remédier aux inefficacités directement à la source. Par exemple, les consignes de travail projetées en réalité augmentée peuvent guider les opérateurs pas à pas dans des tâches complexes, garantissant ainsi efficacité et précision.

Selon le Manufacturing Leadership Council, la technologie de réalité augmentée peut améliorer la productivité des travailleurs de première ligne jusqu'à 50 % et réduire les erreurs humaines jusqu'à 90 %.

L'impact : Renforcer la prise de décision et la résolution de problèmes sur le site de production afin d'améliorer la productivité, la responsabilisation et l'amélioration continue.

5. Améliorer la formation

Les données des processus manuels jouent également un rôle essentiel dans l'amélioration de l'efficacité de la formation. En collectant et en analysant les données des processus manuels dans le cadre de stratégies d'analyse de fabrication plus larges, les entreprises peuvent :

• Identifier les lacunes en matière de compétences : Des métriques telles que les temps d'achèvement des tâches et les taux d'erreur aident à identifier les domaines où les travailleurs pourraient bénéficier d'une formation supplémentaire.
• Améliorer l'efficacité de la formation : Les informations sur les tendances de performance permettent aux organisations de concevoir des programmes de formation qui abordent de manière proactive les défis courants.
• Accélérer les courbes d'apprentissage : Le guidage par RA améliore la formation sur le tas en fournissant un retour d'information en temps réel. Cela réduit les délais de montée en compétence pour les employés nouveaux ou réaffectés, leur permettant d'atteindre plus rapidement les objectifs de productivité.

Selon une étude du Forum économique mondial, les entreprises ont indiqué que la réalité augmentée avait permis d'améliorer l'efficacité de la formation de près de 80 %.

L'impact : Améliorer la préparation de la main-d'œuvre et accélérer le perfectionnement des compétences tout en réduisant le temps et les coûts associés aux méthodes de formation traditionnelles.

Étude de cas : Grâce aux instructions de travail en réalité augmentée, cet innovateur de véhicules électriques a optimisé les processus de formation et d'assemblage pour réaliser des avancées en matière de qualité et de productivité, notamment une réduction de 50 % du temps de cycle et une diminution de 75 % du temps de formation. Découvrez comment ici.

6. Une allocation des ressources et une prise de décision plus judicieuses

Chaque décision prise en atelier — qu'il s'agisse d'optimiser les plannings de production ou d'améliorer la qualité — repose sur des données fiables et exploitables. Sans ces informations, les industriels passent à côté d'opportunités d'optimisation de leurs processus manuels.

En collectant les données des processus manuels dans le cadre de stratégies d'analyse de la fabrication plus larges, les entreprises peuvent mieux aligner la main-d'œuvre, les équipements et les matériaux sur les exigences de production, réduisant ainsi le gaspillage et maximisant le rendement.

L'impact : Des décisions de dotation plus intelligentes, une allocation optimisée des ressources, des temps d'arrêt minimisés et une meilleure efficacité opérationnelle.

ARTICLE CONNEXE : 6 utilisations de la réalité augmentée pour la fabrication dans toutes les industries

Élaborer une stratégie d'analyse de la production adaptée à l'intelligence artificielle

Alors que les fabricants accélèrent l'adoption de l'IA, de nombreuses entreprises pensent que le principal défi consiste à choisir la bonne technologie d'IA. En réalité, le plus grand défi réside dans la préparation des données.

L'intelligence artificielle ne peut pas améliorer les processus manuels qu'elle ne peut pas voir.

Sans avoir une vision claire de la manière dont les tâches manuelles sont effectuées, les fabricants limitent la valeur que l'IA peut apporter aujourd'hui, tout en retardant la mise en œuvre de fonctionnalités futures telles que les flux de travail adaptatifs, la qualité prédictive et l'optimisation intelligente des processus.

1. Renforcer la visibilité grâce aux flux de travail numériques

Contrairement aux équipements automatisés, les processus manuels ne disposent souvent pas des outils nécessaires pour collecter les données d'exécution en temps réel. Lorsqu'ils font l'objet d'une mesure, celle-ci s'effectue généralement par le biais d'observations manuelles ou de rapports a posteriori, ce qui signifie que les inefficacités et les problèmes de qualité ne sont souvent détectés qu'après avoir déjà eu un impact sur la production.

Sans visibilité en temps réel sur les opérations manuelles, les fabricants ne peuvent que deviner où surviennent les écarts, pourquoi des défauts apparaissent et où se trouvent les possibilités d'amélioration.

La numérisation des processus manuels à l'aide d'outils tels que les consignes de travail en réalité augmentée permet aux entreprises de collecter, au fur et à mesure de l'exécution des tâches, des données de production et des analyses compatibles avec l'IA, ce qui leur offre une meilleure visibilité sur des indicateurs clés tels que les durées des étapes, les temps de cycle, les taux de défauts, etc.

Au-delà de ces indicateurs de performance, LightGuide enregistre LightGuide les identifiants des opérateurs, les horodatages et les numéros de série. Ensemble, ces éléments constituent un registre numérique complet des opérations qui renforce la traçabilité, facilite la conformité réglementaire et fournit à l'IA le contexte opérationnel riche nécessaire pour alimenter des analyses avancées, des prévisions et les futures initiatives de fabrication intelligente.

Les fabricants bénéficient ainsi d'une meilleure visibilité sur les tendances en matière de performances au niveau des postes de travail, des cellules de production, des équipes et des sites, ce qui leur permet d'identifier les sources d'inefficacité, de normaliser les processus, d'optimiser la productivité à grande échelle et de prendre des décisions opérationnelles plus éclairées.

ARTICLE CONNEXE : Instructions de travail numériques expliquées : Le guide ultime

2. Privilégiez des données d'exécution propres et structurées

L'efficacité de l'intelligence artificielle dépend entièrement de la qualité des données opérationnelles qui lui sont fournies.

Alors que les équipements automatisés génèrent en permanence des journaux structurés, les processus manuels reposent souvent sur l'observation humaine ou la saisie manuelle de données, ce qui rend les comptes rendus d'exécution plus exposés aux incohérences, aux informations manquantes et aux erreurs humaines. Lorsque les comptes rendus d'exécution sont incomplets ou incohérents, les modèles d'IA héritent de ces inexactitudes.

Ce défi est encore aggravé par le volume considérable de données générées au sein même de l'usine. En l'absence d'une méthode standardisée pour collecter, organiser et analyser ces données d'exécution, les fabricants risquent de passer à côté d'informations opérationnelles précieuses, tout en limitant l'efficacité des analyses basées sur l'IA.

La plateforme « Augmented Intelligence » LightGuideréduit au minimum le recours à la saisie manuelle des données en collectant et en organisant automatiquement les indicateurs de performance clés, tout en détectant les anomalies afin de garantir la fiabilité de la modélisation des données par l'IA.

3. Intégrer les données d'exécution à l'échelle de l'entreprise manufacturière

Les environnements de fabrication impliquent souvent un mélange de systèmes hérités, d'automatisation moderne et de processus manuels. Cette complexité entraîne souvent des systèmes déconnectés et des silos de données qui entravent le flux d'informations transparent à travers les opérations.

Contrairement aux processus automatisés, qui bénéficient souvent d'une connectivité et de capacités d'analyse intégrées, les flux de travail manuels fonctionnent fréquemment de manière isolée. En l'absence d'outils ou d'infrastructures intégrés, l'intégration des données issues de ces flux de travail manuels dans des plateformes d'analyse de la production plus larges peut s'avérer un processus complexe et gourmand en ressources.

Il est essentiel de combler ce fossé, car une véritable intelligence opérationnelle nécessite une approche unifiée de la gestion des données. Par exemple, LightGuide de relier les données issues des processus manuels aux systèmes MES, ERP, PLM, QMS et aux plateformes d'analyse, ce qui permet aux industriels d'acquérir une vision plus complète de leurs opérations.

Lorsque les données d'exécution circulent entre ces systèmes d'entreprise, les fabricants bénéficient d'une vue d'ensemble complète de leurs opérations, ce qui favorise l'amélioration continue, l'analyse basée sur l'intelligence artificielle et une prise de décision plus éclairée.

ARTICLE CONNEXE : Instructions de travail numériques expliquées : Le guide ultime

Comment LightGuide les données d'exécution en intelligence augmentée

La plateforme « Augmented Intelligence » LightGuideconstitue la couche opérationnelle qui relie les collaborateurs de première ligne, l’IA et les systèmes de production de l’entreprise. En numérisant les processus manuels, en collectant des données d’exécution structurées et en fournissant des conseils en temps réel, LightGuide l’exécution sur le terrain en intelligence opérationnelle exploitable.

En intégrant les activités opérationnelles de première ligne au « fil numérique », LightGuide les données opérationnelles, les analyses basées sur l'IA et les conseils destinés au personnel de terrain au sein d'une plateforme opérationnelle unique, offrant ainsi aux industriels la visibilité nécessaire pour améliorer en permanence les performances humaines, renforcer les analyses basées sur l'IA et optimiser les opérations à l'échelle de l'entreprise.

Uniformiser l'exécution grâce à un accompagnement visuel en temps réel

L'intelligence artificielle permet d'identifier des tendances, de mettre en évidence des informations pertinentes et de recommander des actions, mais ces informations ne créent de la valeur que lorsqu'elles influencent la mise en œuvre. Conçu spécialement pour les collaborateurs de première ligne, LightGuide l'intelligence numérique et la mise en œuvre sur le terrain en apportant des informations issues de l'IA directement sur le lieu de travail.

Au lieu de se fier à des instructions sur papier, à leur mémoire ou à un savoir-faire empirique, les fabricants peuvent transformer leurs procédures opérationnelles standard en flux de travail intelligents et adaptatifs qui fournissent des conseils, des validations et des retours d'information en temps réel, afin d'aider les opérateurs à effectuer des tâches manuelles complexes avec davantage de cohérence et d'assurance.

Avec LightGuide, les analyses fondées sur les données s'intègrent directement au flux de travail. Plutôt que d'attendre les rapports de post-production, les opérateurs reçoivent des retours d'information et des indicateurs de performance en temps réel, au fur et à mesure de l'avancement des tâches, ce qui leur permet de maintenir le rythme et d'assurer une exécution cohérente. Les conseils peuvent également s'adapter de manière dynamique en fonction des exigences de production, de l'expérience de l'opérateur, de ses préférences linguistiques ou d'autres conditions opérationnelles, afin de fournir les conseils les plus adaptés à chaque situation.

En intégrant directement l'intelligence numérique dans le flux de travail, LightGuide les fabricants LightGuide uniformiser les processus d'exécution entre les opérateurs, les équipes, les sites et les variantes de produits, sans pour autant sacrifier la flexibilité. Les opérateurs reçoivent les conseils adaptés au moment opportun, tandis que le système de validation intégré permet de s'assurer que les étapes critiques sont correctement menées à bien avant que le travail ne se poursuive.

Il en résulte un personnel de production qui apprend plus rapidement, travaille de manière plus cohérente et produit des résultats de meilleure qualité dès la toute première fabrication.

Collecter les données d'exécution sur le lieu de travail

Chaque interaction avec un LightGuide génère automatiquement des données d'exécution structurées au fur et à mesure de l'avancement des tâches, notamment les identifiants des opérateurs, les numéros de série, les horodatages, les durées des étapes, les temps de cycle, les taux d'erreur et d'autres indicateurs pertinents.

Cela permet de créer un historique numérique complet des opérations, ce qui renforce la traçabilité, facilite la conformité réglementaire et fournit aux fabricants les données claires et structurées nécessaires à la création de modèles d'IA fiables.

En rendant les données de processus manuelles visibles et mesurables, LightGuide un angle mort de longue date dans le domaine de la fabrication en une source précieuse d'informations opérationnelles.

• Identifier les goulots d'étranglement et les causes profondes des ralentissements ou des défauts
• Suivre le respect des procédures opérationnelles standard (SOP) par les opérateurs, les équipes et les sites
• Identifier les étapes les plus chronophages ou sujettes aux erreurs
• Analyser l'agencement des postes de travail et l'ergonomie pour améliorer la sécurité et la performance
• Corréler l'efficacité de la formation avec les temps de cycle, la qualité et les taux de reprise

Relier l'exécution sur le terrain aux systèmes d'entreprise

La collecte des données d'exécution n'est qu'une première étape. C'est en exploitant ces informations à l'échelle de l'ensemble de l'entreprise de fabrication que l'on en tire toute la valeur.

Grâce à LightGuide, les données issues des processus manuels peuvent être partagées avec les systèmes d'entreprise ou exportées à des fins d'analyse par IA, ce qui facilite l'interconnexion entre les opérations de terrain et les systèmes MES, ERP, PLM, QMS, les plateformes d'analyse de la production ainsi que les initiatives d'amélioration continue.

Ce flux d'informations continu tout au long du « fil numérique » offre aux fabricants une vision plus complète de la production, en combinant les données d'exécution avec les systèmes d'ingénierie, de qualité et d'exploitation, afin de favoriser une meilleure prise de décision à tous les niveaux de l'organisation.

Les opérateurs bénéficient de conseils en temps réel, d'une validation de la qualité et d'un retour d'information sur leurs performances ; les superviseurs disposent d'une vue d'ensemble des tendances en matière de performances ; et les ingénieurs optimisent en permanence les flux de travail à l'aide de données d'exécution fiables.

À mesure que ce cycle se répète, chaque tâche menée à bien génère des données qui permettent d'améliorer la suivante, créant ainsi une boucle d'amélioration continue dans laquelle la mise en œuvre conduit à de meilleures décisions, à de meilleurs processus et à de meilleurs résultats à l'échelle de l'ensemble de l'entreprise manufacturière.

ARTICLE CONNEXE : L'opérateur connecté numériquement

Fonctionnalités clés de la plateforme d'intelligence augmentée LightGuide

Instructions de travail intelligentes et guidage par réalité augmentée

• Transformez les simulations de jumeaux numériques en instructions de travail numériques standardisées qui guident les opérateurs même dans les processus manuels les plus complexes.
• Fournissez des instructions visuelles en temps réel grâce à la réalité augmentée projetée, afin que les opérateurs reçoivent les consignes adéquates au moment opportun.
• Créez des flux de travail adaptatifs qui s'adaptent de manière dynamique aux exigences de production, aux interventions des opérateurs et aux données opérationnelles en temps réel.
• Accélérez la création de flux de travail grâce à LightGuide , en tirant parti d'une analyse assistée par l'IA pour optimiser les flux de travail, garantir la fiabilité des instructions de travail et générer des données d'exécution plus précises, permettant ainsi d'obtenir des informations fiables issues de l'IA.

Contrôle qualité et prévention des erreurs grâce à l'IA

• Détectez et prévenez les erreurs en temps réel en intégrant directement dans vos flux de production un système de contrôle qualité basé sur l'intelligence artificielle, grâce à la vision industrielle et aux capteurs 3D.
• Tirez parti des solutions de vision par IA de pointe, notamment celles de Cognex et Keyence, pour faciliter l'inspection en temps réel, la vérification de la qualité et la détection automatisée des erreurs.

Capture des données analytiques de production

• Automatisez la création de rapports et la collecte de données en planifiant la génération de rapports, en actualisant les modèles de données et en exportant les données de production à des fins de reporting d'entreprise et d'applications d'intelligence artificielle.
• Transformez les données d'exécution en informations exploitables grâce à des tableaux de bord intégrés, des rapports personnalisables et des analyses de performances qui identifient les tendances, mettent en évidence les goulots d'étranglement et révèlent des opportunités d'amélioration continue.
• Générez des durées standard par étape, calculées à l'aide de l'IA, en vous appuyant sur les données historiques des flux de travail et sur un filtrage intelligent des anomalies, afin d'établir des repères de performance précis.
• Assurez la propreté de vos données et leur compatibilité avec l'IA grâce à des outils intégrés de gestion des données, de détection des anomalies et de modélisation automatisée des données, qui organisent, nettoient et structurent les données de production en vue de l'analyse et de l'apprentissage automatique.
• Réalisez des instantanés de production et des enregistrements vidéo intégrant des données d'exécution afin d'améliorer la traçabilité, le dépannage, la formation et l'analyse des processus.

Connectivité d'entreprise

• Connectez-vous en toute transparence aux plateformes MES, ERP, PLM et QMS, afin d'étendre les données d'exécution à l'ensemble du fil numérique pour bénéficier de rapports avancés, d'une visualisation des données et d'analyses basées sur l'IA.
• Assurer un échange de données sécurisé et en temps réel à l'aide d'OPC UA et d'outils d'intégration d'entreprise afin de garantir la synchronisation des données d'exécution entre les différents systèmes de production.
• Élargissez les capacités de la plateforme grâce à notre SDK, à des outils « low-code » tels que Mendix et Node-RED, ainsi qu'au développement assisté par l'IA avec Python et JavaScript, afin de créer des flux de travail personnalisés et des intégrations d'entreprise.

CONTENU CONNEXE : Découvrez d'autres LightGuide

L'avenir de l'analyse dans le secteur industriel : relier l'exécution sur le terrain au fil numérique

La prochaine étape de la transformation numérique dans le secteur industriel ne se résume pas à la simple collecte d'un plus grand volume de données. Il s'agit de relier les personnes, les processus et les systèmes d'entreprise grâce à un fil conducteur numérique complet qui s'étend jusqu'à l'atelier de production.

Alors que les processus automatisés génèrent en permanence des données opérationnelles structurées, l'exécution manuelle reste l'un des aspects les moins visibles des opérations de fabrication. À mesure que les fabricants accélèrent l'adoption de l'IA, il devient de plus en plus important de combler ce manque de données d'exécution. Sans visibilité sur la manière dont le travail de terrain est réellement effectué, l'intelligence artificielle ne dispose pas du contexte opérationnel nécessaire pour générer des informations pertinentes.

En collectant des données structurées directement sur le lieu de travail, les industriels bénéficient d’une meilleure visibilité sur l’exécution des opérations sur le terrain, ce qui leur permet d’identifier l’origine des goulots d’étranglement, des variations de processus et des problèmes de qualité. À mesure que les capacités de l’IA continuent d’évoluer, ces données opérationnelles deviennent une source de plus en plus précieuse d’informations sur l’exécution, permettant des analyses plus avancées, des prévisions et une optimisation intelligente des processus.

La plateforme « Augmented Intelligence » LightGuidetransforme l’exécution des tâches sur le terrain en informations opérationnelles exploitables en reliant les collaborateurs, les systèmes d’entreprise et l’IA au sein d’une boucle de rétroaction continue. À mesure que les opérateurs effectuent chaque tâche, les données d’exécution sont automatiquement collectées, validées et partagées au sein de l’entreprise manufacturière, transformant ainsi les flux de travail manuels en une source d’informations opérationnelles.

Le résultat ? Un processus de fabrication dans lequel l'exécution sur le terrain ne se fait plus en dehors du fil numérique. Au contraire, chaque tâche génère les données nécessaires pour améliorer en permanence les performances humaines, permettre une prise de décision pilotée par l'IA et favoriser une fabrication plus intelligente.