Pourquoi nous avons besoin d’un changement de culture dans la collecte de données ?

Selon l’expert en logiciels TechJury, chaque personne sur Terre a créé 1,7 Mo de données par seconde en 2020. Le volume de données générées par les smartphones et les tablettes a augmenté de façon exponentielle. Quand cela sera-t-il également vrai pour la fabrication ? Mike John, directeur technique chez le fournisseur de métrologie Le groupe Sempre explique pourquoi le secteur manufacturier doit passer de la collecte de données réglementaires à une analyse proactive et automatisée des données.

La fabrication britannique est aux prises avec l’idée de s’éloigner de la saisie manuelle de données dans des documents distincts tels que des feuilles de calcul Excel ou des ordinateurs portables. Le risque d’erreur humaine dans la collecte de données par l’équipement de métrologie est plus élevé, ce qui rend plus difficile la localisation des données historiques et crée des lacunes dans les données. Cela rend le processus difficile à retracer.

C’est parce que la collecte de données est considérée comme un exercice de conformité avec les réglementations de l’industrie qu’il y a eu une lente adoption de la technologie numérique. Les entreprises ne peuvent pas réaliser les avantages potentiels d’un système automatisé de collecte de données pour leurs entreprises si elles considèrent la collecte de données comme une paperasserie réglementaire.

Comment rechercher une bonne solution ?

De nombreux fabricants négligent leur logiciel de collecte de données parce qu’il remplit les rapports nécessaires pour prouver la conformité. Cependant, il ne s’agit pas d’être compétitif. Les fabricants récolteront les avantages d’une meilleure traçabilité et de rapports approfondis s’ils investissent dans des systèmes entièrement automatisés et unifiés.

Ceci est un exemple. Cet exemple montre comment une cellule de 20 machines peut avoir un grand volume et un chiffre d’affaires élevé de pièces qui alimentent quelques machines de métrologie. Les tests de qualité peuvent devenir un goulot d’étranglement. Les machines stockent les données, puis les transfèrent manuellement vers Excel. Cependant, le personnel est sujet aux erreurs et aux fautes de frappe. Comme tous les composants ne sont pas vérifiés, il n’y a pas assez de données pour montrer le nombre de composants qui sont produits chaque jour. Il est difficile de recouper des données provenant d’autres machines et il n’y a aucune garantie que les données collectées seront exactes.

Le fabricant peut informer un client qu’un composant a été marqué comme entièrement conforme à la fin de la production lorsqu’il l’atteint, mais rien d’autre. Le client se plaint de la qualité du produit. Cependant, en raison de données statistiques limitées, le fabricant ne peut pas prouver ou réfuter statistiquement cette allégation. Par conséquent, le fabricant doit rembourser le client et le remplacer.

Le fabricant n’est pas en mesure d’analyser le processus de fabrication afin de déterminer la cause profonde du problème, ce qui le expose au risque que le problème se reproduise. Cela aurait été formidable si l’entreprise avait mis en place un système de contrôle de la qualité entièrement automatisé dans son processus de fabrication. Il aurait été possible d’évaluer la réclamation et de recalibrer, ou un service proactif, les machines pour éliminer le problème.

Comment rechercher une bonne solution ?
Comment rechercher une bonne solution ?

Comment se projeter grâce à une planification future ?

L’industrie britannique doit faire passer son approche de collecte de données d’une approche strictement axée sur la conformité à une approche qui ajoute de la valeur. Le moment est venu d’investir dans la collecte de données. Les entreprises peuvent apprendre à utiliser efficacement les données, à augmenter leur capacité et à prospérer face à la demande croissante au cours des prochaines années. Ceux qui le font seront en avance sur leurs concurrents et prospéreront dans un monde de l’Industrie 4.0. Ceux qui ne le font pas seront l’équivalent des non-utilisateurs de téléphones intelligents aujourd’hui.

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