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La digitalisation de la production ne consiste pas simplement à connecter des machines ou à automatiser davantage les ateliers. Elle vise à relier les équipements, les collaborateurs, les matières, les ordres de fabrication et les systèmes d’information afin de créer un flux de données continu, de la commande client jusqu’à la livraison et à l’analyse des coûts.
Dans une production digitalisée, les données sont captées et exploitées au plus près de l’endroit où elles sont générées. L’entreprise peut ainsi détecter plus rapidement un manque de matières, une panne de machine, un retard sur une opération ou un risque sur un délai de livraison.
L’ERP joue un rôle central dans cette organisation. Il relie les commandes clients aux nomenclatures, gammes, besoins en matières, stocks, approvisionnements, ordres de fabrication, coûts et délais. D’autres systèmes, comme l’APS, le MES ou les solutions de collecte des données de production et des machines, viennent compléter cet environnement en apportant des informations plus détaillées sur la planification et l’exécution des opérations.
La digitalisation de la production va donc bien au-delà de l’automatisation des équipements. Sa véritable valeur réside dans la capacité à connecter les données et les processus pour gagner en visibilité, en réactivité et en performance.
La digitalisation de la production consiste à connecter numériquement les différentes étapes et ressources qui participent au processus de fabrication. Elle concerne aussi bien les commandes clients et les données techniques que les achats, les matières, la planification, les équipements, le contrôle qualité, les stocks, la maintenance ou encore le contrôle de gestion.
L’objectif est de créer un flux d’information cohérent entre la planification, l’exécution et l’analyse de la production.
Concrètement, une entreprise peut mettre à disposition ses ordres de fabrication sous forme numérique, calculer automatiquement les besoins en matières, planifier ses équipements et ses postes de travail, transmettre des instructions directement dans l’atelier ou encore enregistrer les temps et quantités produits au fil des opérations.
Les données issues des machines peuvent également remonter automatiquement afin de suivre leur état, identifier les arrêts ou analyser les performances.
Pour autant, digitaliser une usine ne signifie pas nécessairement tendre vers une production entièrement autonome. Le niveau de digitalisation doit avant tout répondre aux besoins de l’entreprise. L’essentiel est de rendre les bonnes informations disponibles au bon moment, sans multiplication des ressaisies et des ruptures dans la chaîne d’information.
Ces notions sont proches, mais elles ne recouvrent pas exactement la même réalité.
Une entreprise n’a donc pas besoin de construire immédiatement une Smart Factory pour retirer de la valeur de sa transformation numérique. Digitaliser les ordres de fabrication, fiabiliser les remontées terrain et connecter les processus peut déjà produire des gains importants.
La digitalisation n’est pas un objectif en soi. Elle doit répondre à des problématiques industrielles concrètes et contribuer à améliorer la performance de l’entreprise.
La direction industrielle et les équipes de planification disposent d’informations plus actuelles sur l’état des commandes, l’avancement de la fabrication, la disponibilité des matières, les capacités ou les problèmes qualité. Les décisions ne reposent plus uniquement sur des remontées d’information tardives ou des échanges informels avec l’atelier.
Lorsqu’un équipement tombe en panne, qu’une matière manque ou qu'une opération prend plus de temps que prévu, l'impact sur les commandes peut être identifié plus rapidement. Les équipes peuvent alors revoir les priorités, réaffecter certaines ressources ou ajuster la planification avant que le retard ne devienne critique.
La digitalisation permet d'identifier non seulement le temps réellement consacré à la fabrication, mais aussi les attentes, arrêts et délais entre les différentes opérations. Ces informations offrent de nouvelles possibilités d'optimisation des flux.
Machines, collaborateurs, matières et outils peuvent être planifiés à partir des besoins réels et des capacités disponibles. L'objectif n'est pas nécessairement d'utiliser chaque équipement à 100 %, mais d'améliorer la performance globale du flux de production.
Lorsque les informations sont collectées au plus près de leur source, les doubles saisies et transferts manuels diminuent. Cette continuité réduit les risques d'erreur et accélère la circulation des informations entre l'atelier et les autres services.
En reliant les contrôles aux commandes, lots, numéros de série et opérations concernées, l'entreprise peut suivre plus précisément la qualité de ses produits et remonter plus rapidement à l'origine d'un problème. Enfin, les données réelles de consommation, de temps et de production permettent de comparer plus précisément le prévisionnel et le réalisé et d'améliorer l'analyse des coûts.
De nombreuses entreprises savent qu‘il est urgent de se digitaliser, mais éprouvent des difficultés à mettre en œuvre les nouveaux outils technologiques au sein de leur entreprise. Comment et pourquoi les nouvelles technologies disruptives vont-elles changer le quotidien d‘une entreprise de taille moyenne ? Et que peuvent faire les entreprises (en maintenant un budget réaliste) pour rester compétitives ?
La digitalisation de la production commence bien avant l'entrée d'une pièce dans l'atelier. Une commande client contient déjà des informations essentielles : produit, variante, quantité, date demandée, spécifications techniques ou exigences qualité. Ces informations doivent pouvoir alimenter directement les processus suivants.
Les données techniques issues de la conception et des méthodes précisent ensuite les nomenclatures, les gammes, les temps standards, les documents techniques, les outils nécessaires ou les caractéristiques à contrôler.
L'entreprise peut alors rapprocher les besoins en matières des stocks disponibles, des réservations et des commandes fournisseurs en cours. Elle sait quelles ressources sont disponibles et quand les composants manquants pourront être approvisionnés.
La planification détermine ensuite ce qui doit être produit, quand et avec quelles capacités. Les ordres de fabrication sont transmis à l'atelier avec les instructions de travail, les dessins, les priorités et les exigences qualité nécessaires.
Pendant l'exécution, les opérateurs et les équipements alimentent à leur tour le système en données réelles : temps passé, quantités produites, rebuts, consommation de matières, arrêts ou incidents.
L'information ne circule donc plus uniquement vers l'atelier. Elle revient également du terrain pour mettre à jour le suivi des commandes, les stocks, la planification, les coûts et les prévisions de livraison.
C'est cette boucle d'information qui transforme une succession de tâches digitalisées en un véritable processus industriel connecté.
Une machine peut connaître son état, sa cadence ou le nombre de pièces qu'elle vient de produire. Mais ces données, prises isolément, ne suffisent pas à piloter l'activité.
La machine ne sait pas nécessairement :
L'ERP apporte ce contexte métier et économique aux données de production.
Il relie la demande client aux besoins matières, aux approvisionnements, aux ressources, à la production et aux données financières.
Lorsqu'une commande est enregistrée, l'ERP permet par exemple de déterminer les besoins à partir des nomenclatures et des gammes, de vérifier la disponibilité des matières, de lancer les approvisionnements nécessaires puis de générer et planifier les ordres de fabrication. Les informations remontées du terrain actualisent ensuite l'état de la production. Elles peuvent également modifier les stocks, alimenter le calcul des coûts réels ou signaler un risque sur le délai de livraison.
Les équipes commerciales disposent ainsi d'une vision plus fiable de l'avancement des commandes, tandis que le contrôle de gestion peut comparer les consommations, quantités et temps réellement constatés aux données prévisionnelles.
L'ERP constitue donc le lien entre la réalité opérationnelle de l'atelier et le pilotage global de l'entreprise.
La digitalisation de la production ne repose pas sur un logiciel ou une technologie unique. Plusieurs solutions peuvent intervenir, chacune avec son propre rôle.
L'ERP constitue la colonne vertébrale du système d'information. Il relie les données commerciales, logistiques, industrielles et financières. Les fonctions de planification et de gestion de production peuvent être directement intégrées à l'ERP selon la solution utilisée.
Un APS (Advanced Planning and Scheduling) peut compléter la planification en tenant compte plus finement des contraintes de capacité, des goulots d'étranglement et des priorités.
Le MES (Manufacturing Execution System) intervient davantage dans l'exécution opérationnelle de la production. Il peut gérer la transmission des ordres aux ateliers, le suivi d'avancement, les remontées terrain ou certains contrôles qualité.
L'enjeu réside moins dans le nombre de systèmes utilisés que dans la clarté de leur rôle respectif. Une même information ne doit pas être maintenue dans plusieurs applications sans gouvernance claire.
Les solutions de collecte des données de production permettent d'enregistrer les temps, quantités, consommations, rebuts ou causes d'arrêt liés à une opération.
L'IIoT (Internet industriel des objets) et les systèmes de collecte des données machines permettent quant à eux de récupérer directement certaines informations techniques : état des équipements, cadence, durée de fonctionnement, température, consommations énergétiques ou alarmes.
Ces informations prennent toute leur valeur lorsqu'elles sont replacées dans le contexte du processus industriel et de la commande correspondante.
Une fois les données fiables et suffisamment structurées, leurs usages peuvent être étendus.
Les solutions de Production Intelligence permettent notamment d'analyser les événements de production, de détecter des tendances ou d'identifier les causes récurrentes de pertes de performance. L'intelligence artificielle peut aller plus loin en détectant des anomalies, en identifiant des corrélations complexes ou en apportant une aide à la prévision et à la prise de décision. Elle peut par exemple contribuer à l'analyse de la qualité, à la maintenance, à la planification ou à l'identification de causes récurrentes d'incidents.
D'autres technologies peuvent compléter cet environnement selon les besoins de l'entreprise : CAD/CAM pour la conception et la fabrication, PDM et PLM pour les données produits, jumeaux numériques, robotique ou fabrication additive. L'enjeu n'est toutefois pas d'accumuler les technologies. Chacune doit répondre à un cas d'usage clairement identifié.
La digitalisation accélère la circulation et le traitement des données. Mais elle ne corrige pas automatiquement les informations erronées.
Une donnée incorrecte traitée plus rapidement reste une donnée incorrecte.
Une nomenclature incomplète peut fausser les besoins matières. Une gamme obsolète perturbe la planification. Des temps standards irréalistes conduisent à de mauvaises estimations de capacité. Des informations remontées tardivement donnent une vision décalée de la production.
Avant d'automatiser davantage les processus, les entreprises doivent donc fiabiliser leurs données de référence :
La gouvernance des données est tout aussi importante. Pour chaque information stratégique, il doit être clair où elle est créée, quel système fait référence, qui en est responsable et dans quelles conditions elle peut être modifiée. Cette discipline est indispensable pour éviter qu'une multiplication des interfaces ne transforme la digitalisation en nouvelle source de complexité.
MyForterro.ai valorise les données de votre entreprise pour faire ressortir les informations qui comptent et accompagner vos équipes dans leurs décisions opérationnelles.
Identifiez plus rapidement les priorités et transformez vos données en actions concrètes.
Une entreprise n'a pas besoin de transformer simultanément l'ensemble de ses processus, applications et équipements. Une démarche progressive permet généralement de mieux maîtriser les risques et de mesurer plus facilement les résultats.
« Passer à l'Industrie 4.0 » n'est pas un objectif suffisamment concret. Les priorités doivent être exprimées en termes opérationnels : réduire les délais, disposer de données de production plus rapidement, limiter les saisies, améliorer la traçabilité, réduire les encours ou mieux comprendre les causes d'arrêt.
Il faut ensuite analyser le parcours réel de la commande jusqu'à la production et identifier les fichiers Excel, documents papier, ressaisies, transferts manuels ou informations manquantes. Ce travail permet également d'évaluer la qualité des nomenclatures, gammes, temps standards et autres données essentielles.
Une première étape concrète peut consister à mettre à disposition les ordres de fabrication, plans, instructions et données qualité directement dans l'atelier. Les collaborateurs peuvent ensuite saisir ou valider simplement les quantités produites, temps, rebuts, retouches ou consommations.
Toutes les machines n'ont pas besoin d'être connectées. Il faut déterminer quelles données sont réellement utiles et comparer les bénéfices attendus au coût de la connexion, notamment pour des équipements anciens.
Une fois les remontées terrain suffisamment fiables, l'entreprise peut améliorer la planification des capacités, analyser les goulots d'étranglement, simuler différents scénarios et réagir plus rapidement aux aléas.
Les données historiques permettent ensuite d'identifier les causes d'arrêt, les écarts récurrents, les problèmes qualité ou les pertes de performance. Des technologies plus avancées comme l'IA ou la maintenance prédictive peuvent alors être déployées sur une base beaucoup plus solide.
Pour savoir si la digitalisation produit réellement les résultats attendus, encore faut-il mesurer son impact.
Plusieurs indicateurs peuvent être particulièrement pertinents en production :
Ces indicateurs doivent toujours être interprétés dans le contexte global du processus. Une utilisation maximale de chaque machine, par exemple, n'est pas nécessairement souhaitable si elle génère des encours ou déséquilibre le flux de production.
Pour les PME et ETI industrielles, Abas ERP permet de relier les principaux processus de l'entreprise : ventes, achats, approvisionnements, gestion des matières, planification de production, fabrication, stocks, qualité, finance et contrôle de gestion.
Dans un environnement de production digitalisé, son rôle est de créer le lien entre la demande client, les matières, les capacités, les ordres de fabrication, les délais et les coûts.
Les données issues de la planification et de la production alimentent ainsi un même système d'information. Les entreprises disposent d'une meilleure visibilité sur l'avancement des ordres, les consommations de matières, les quantités produites et les écarts entre prévisionnel et réalisé.
Les fonctions complémentaires de planification avancée, de collecte des données de production et des machines ou de Production Intelligence peuvent enrichir progressivement cet environnement et rapprocher davantage l'ERP de l'atelier.
La digitalisation de la production consiste avant tout à créer une continuité entre les processus, les données, les opérations de terrain et le pilotage de l'entreprise.
L'ERP occupe une place centrale dans cette organisation en reliant commandes clients, matières, capacités, production, délais et coûts. Des solutions complémentaires comme l'APS, le MES, l'IIoT ou la Production Intelligence permettent ensuite d'affiner la planification, de capter les événements du terrain et d'exploiter plus efficacement les données industrielles.
Mais connecter une machine ou déployer une nouvelle technologie ne crée pas de valeur en soi. Une donnée machine ne devient réellement utile que lorsqu'elle peut être associée au bon ordre de fabrication et contribuer à actualiser un stock, un coût, un délai ou un indicateur de performance. Pour réussir leur transformation, les industriels ont donc intérêt à avancer progressivement : définir des objectifs métier, fiabiliser les processus et les données, digitaliser les flux prioritaires, puis déployer les technologies apportant une valeur mesurable.
La digitalisation devient alors moins une accumulation d'outils qu'un moyen de rapprocher l'atelier du pilotage de l'entreprise et de prendre des décisions plus rapides et mieux informées.
