Recourir à l'augmentation pour réduire la variabilité dans la production

En termes simples, la variabilité de fabrication correspond à la différence entre le résultat escompté d'une action ou d'une procédure dans votre processus de production et le résultat réel. Les sources de variabilité peuvent être difficiles à identifier, et elles sont tout aussi susceptibles d'être imputables aux matériaux, aux machines et aux équipements qu'aux performances humaines.

Comme vous pouvez l'imaginer, la réduction de la variabilité dans la production est une étape cruciale pour optimiser la valeur.

L'un des meilleurs moyens de réduire la variabilité tout au long du processus de fabrication consiste à mettre à la disposition des employés des technologies qui améliorent leurs performances. Ces technologies aident les employés à travailler de manière plus constante, à détecter rapidement les problèmes de qualité et leur fournissent les données nécessaires pour prendre des décisions éclairées.

Ce blog vous montrera comment les fabricants peuvent utiliser les technologies de l'Industrie 4.0 pour réduire la variabilité des processus et des résultats en renforçant leurs effectifs.

À bien des égards, les fabricants sont à la merci des stocks qui arrivent dans leurs ateliers. C'est le cas tant pour les fabricants qui transforment des matières premières que pour ceux qui travaillent en étroite collaboration avec des équipementiers (OEM). Détecter rapidement les variations est essentiel pour optimiser la valeur tout au long de la chaîne de valeur et pour établir des relations avec des fournisseurs de confiance.

Pour réduire la variabilité liée aux matériaux, il faut doter les travailleurs des outils nécessaires pour détecter les non-conformités avant qu’elles ne se propagent en aval. Dans ce contexte, les technologies d’assistance renforcent la capacité des travailleurs à déterminer si les matériaux répondent ou non aux normes de qualité définies.

On peut citer, par exemple, les contrôles qualité en ligne, qui utilisent des appareils IoT , tels que des balances, des pieds à coulisse et des caméras, afin d'aider les opérateurs à détecter les problèmes de qualité avant qu'ils n'entraînent des rebuts ou des retouches. D'autres exemples incluent Vision par ordinateur, qui peut aider les opérateurs à détecter les variations de matériaux, ainsi que les erreurs au niveau du processus.

La dégradation des équipements est une réalité inhérente à la production industrielle. Au cours de la durée de vie d'une machine, l'usure naturelle entraîne des variations de rendement. Si la dégradation des équipements suit des rythmes variables en fonction des conditions locales, les progrès réalisés dans le domaine des capteurs et de l'analyse prédictive ont permis d'améliorer la capacité à identifier les causes des non-conformités. Pour réduire la variabilité liée aux performances des actifs, il est essentiel d'avoir une vision globale de l'utilisation des machines et du cycle de vie des pièces.

Pour réduire la variabilité liée aux performances des équipements, soutenez les ingénieurs grâce au Suivi machine nécessaires pour mettre en place un programme de maintenance adapté aux conditions locales. Sans les données adéquates, les ingénieurs ne font en réalité que deviner quand et si une pièce doit être remplacée. Sans une vision détaillée des performances de la machine au fil du temps, ni un historique documenté de son utilisation, il est impossible d’identifier la cause première. Pour comprendre la variabilité des performances des équipements, il faut connaître les modes de défaillance tant humaines que mécaniques d’un équipement.

Le recours à l'analyse avancée permet aux ingénieurs de réduire les temps d'arrêt, de prolonger la durée de vie des équipements et d'optimiser la production.

La performance humaine est sans doute la principale source de variabilité dans le secteur manufacturier. Cependant, cette variabilité humaine doit être replacée dans son contexte. Selon des études récentes, la grande majorité des erreurs humaines dans les environnements industriels ne sont pas nécessairement imputables aux individus. Il s'agit plutôt de problèmes liés aux systèmes de travail qui placent les travailleurs dans des situations propices aux erreurs.

En d'autres termes, les postes de travail intelligents aident les employés en les protégeant contre les principaux facteurs de variabilité: tâches tropcomplexes, sollicitations multiples, processus peu intuitifs, formation insuffisante et gestion défaillante.

La meilleure façon de réduire la variabilité des performances humaines consiste à mettre à la disposition des travailleurs des outils technologiques qui simplifient les tâches qui leur incombent.

Par exemple, les instructions de travail numériques peuvent guider les employés dans la réalisation de tâches complexes, en simplifiant les procédures, telles que les assemblages à grande diversité de modèles et les changements de configuration complexes des machines, ce qui réduit ainsi le nombre de variables qu’ils doivent gérer. Les contenus multimédias tels que les photos et les vidéos, IoT et les éléments interactifs contribuent tous à rationaliser le travail de fabrication, permettant ainsi aux opérateurs d’effectuer plus facilement chaque étape correctement. Cela leur permet de se concentrer pleinement sur les aspects à valeur ajoutée de leur travail.

En fin de compte, la manière dont un fabricant choisira d'aider ses employés dépendra de la nature de ses activités et de la fréquence de certains types d'erreurs.

Pour réduire la variabilité, deux éléments sont indispensables. 1.) Comprendre que les erreurs humaines sont souvent des erreurs structurelles, et 2.) comprendre comment la technologie peut aider à soutenir les travailleurs. Qu'il s'agisse de variabilité liée aux matériaux, aux machines ou aux facteurs humains, il existe des solutions d'assistance pour y remédier.