Pilote automatique APS et résilience

La planification industrielle de précision est au cœur d'un changement considérable

Une nouvelle génération de solutions APS (Advanced Planning and Scheduling) est prête, basée sur l'IA et la science des données pour une réactivité et donc un rendement nettement plus élevé et des délais d'exécution plus courts. Dans l'interview, Daniel Poodratchi, Chief Product Officer chez le spécialiste APS Anacision, aborde les questions de savoir ce qui est déjà possible dans ce domaine dans l'environnement SAP et quelles conditions de base doivent être remplies. 

L'IA dans la production, où et comment la technologie est-elle utilisée ?

Daniel Poodratchi, Anacision : Il y a d'abord la maintenance prédictive, c'est-à-dire la maintenance préventive par analyse de données basée sur l'IA - un thème récurrent de ces dernières années qui n'a pas répondu aux attentes, car le rapport coût/bénéfice est souvent inexistant. Dans la plupart des approches, l'adaptation individuelle des solutions à chaque type d'équipement est très coûteuse. C'est pourquoi il n'existe généralement pas de cas d'application, en particulier pour les exploitants d'installations qui utilisent des moyens d'exploitation très hétérogènes. En revanche, l'inspection optique automatique fonctionne très bien dans certains domaines.

"Cela permet de faire passer le contrôle qualité à un niveau supérieur sans intervention humaine.“

Daniel Poodratchi,
Chef de produit, Anacision

Leur potentiel a encore considérablement augmenté, par exemple dans le domaine du "test de fin de ligne". Il est ainsi possible de porter le contrôle qualité à un niveau supérieur sans intervention humaine. Et enfin, il y a le domaine de la planification fine. Ce qui est particulier ici, c'est que si vous tournez les bonnes vis de réglage, cela produit souvent un effet d'optimisation considérable. Après tout, il ne s'agit pas seulement d'une machine ou d'une ligne, mais de la planification fine de tout un site de production. 

Dans quelle direction le sujet évolue-t-il selon vous ?

Poodratchi : Prenez d'abord conscience de l'évolution de notre monde. Il est plus complexe que jamais et de plus en plus d'événements à court terme, impossibles à planifier, sollicitent les planificateurs dans leur tâche quotidienne. Les commandes en constante évolution, le manque de personnel et la baisse du niveau d'éducation des employés de l'usine rendent la tâche encore plus difficile. Dans ce contexte, il est clair que les entreprises doivent devenir nettement plus flexibles dans leur production pour pouvoir relever ces défis. Et pour cette flexibilité, une planification fine performante est indispensable, sans quoi le véritable potentiel de la production reste inexploité. Les nouvelles approches technologiques des solutions APS ouvrent ici d'énormes possibilités. En même temps, les coûts de projet pour l'implémentation sont nettement inférieurs à ceux des solutions APS classiques.

Quelles sont les approches technologiques qui ouvrent de nouveaux potentiels dans la planification fine de la production ?

Poodratchi : Trois thèmes jouent un rôle à cet égard : premièrement, les nouveaux algorithmes issus de l'environnement de l'IA, associés à la disponibilité du cloud computing. Ils permettent de calculer en quelques secondes des plans hautement efficaces pour des structures de production individuelles.

Deuxièmement, la mise en réseau tout au long de la chaîne d'approvisionnement, voir SAP IBP, Integrated Business Planning, et dans la production, par exemple via IoT, MDE et BDE, ne cesse de croître. La prise en compte de ces données dans la planification détaillée ouvre des possibilités sans précédent en termes de réactivité, d'automatisation et d'optimisation.

Troisièmement, l'utilisation accrue de l'IA aide à perfectionner la planification fine par auto-apprentissage. D'ailleurs, dans ce contexte, nous avons aussi un objectif clair : toute la solution fonctionne finalement comme un système de navigation dans une voiture. Elle indique donc l'itinéraire idéal vers la destination de production, prévoit l'heure d'arrivée (date de livraison), réagit directement aux événements divergents et calcule ensuite un nouvel itinéraire idéal en quelques secondes.

Quelles sont les fonctions qui caractérisent votre solution et où se situe sa valeur ajoutée opérationnelle ?

Poodratchi : En fin de compte, l'APS consiste toujours à considérer les processus de production dans leur ensemble afin de pouvoir réaliser les potentiels d'optimisation les plus efficaces. Nous parlons donc d'un levier très puissant pour des indicateurs de performance clés comme le débit, le respect des délais de livraison ou le temps de passage. Ce sont des domaines dans lesquels les optimisations - et donc le succès de notre solution - peuvent être mesurées très précisément.

Concrètement, que reçoit le client ?

Poodratchi : Les clients ne reçoivent pas de boîte noire. Nous examinons au préalable les données de production historiques d'une période et les utilisons comme base pour élaborer un plan optimal. Un tel plan test permet ensuite de visualiser très concrètement les optimisations KPI réalisables ainsi que les économies potentielles. En outre, les entreprises peuvent vérifier la faisabilité des plans. En bref, cela permet de voir si la solution en vaut vraiment la peine. Pour donner une idée de l'ampleur de la tâche : Dans la pratique, nous avons par exemple réussi à augmenter le rendement d'un fabricant de matières plastiques de 17% et le taux d'utilisation d'un fabricant de capteurs de 10%.

Merci pour cette conversation.