Accélérez la gestion des données pour accélérer la production

Source de l’image : iStock

Penser à l'avance. Investissez dans votre avenir. Bien que ce conseil proverbial s'applique à tous les aspects de la vie, nous explorerons sa pertinence pour les jeunes entreprises manufacturières et leurs besoins en matière de gestion de données à mesure qu'elles évoluent du statut de startup à celui de leader du marché. Un secteur qui mérite une attention particulière est celui de l’énergie propre. Alors que les réglementations et initiatives fédérales associées à l’énergie propre continuent de se formaliser dans le monde entier, l’argent du capital-risque a commencé à inonder le secteur en prévision de faire du stop vers la prochaine licorne. Cela montre l’afflux d’investissements dans les startups d’énergie propre au cours des dernières années. Les technologies des batteries, des énergies renouvelables, de l’hydrogène et de la fusion ont généré le plus d’investissements.

Dans les premières étapes du parcours de ces startups d’énergie propre, elles se concentreront sur l’innovation, le développement et être les premières sur le marché. Être une organisation agile, capable d'échouer rapidement et d'apprendre grâce à des itérations de conception, est bénéfique lorsque l'on tente d'établir une position de leader dans la chaîne de valeur d'un marché en croissance. Une méthode courante pour améliorer l'agilité en tant que jeune entreprise consiste à déprioriser les processus de fabrication et de gestion de la qualité alors que la production n'a pas encore commencé. Investir dans la gestion des processus et des données en mettant en œuvre des systèmes robustes d’exécution de la fabrication (MES) et de gestion de la qualité (QMS) risquerait d’étouffer le modèle Lean.

Les décisions d'achat de leurs équipements de test et de fabrication initiaux sont motivées par les besoins immédiats de l'entreprise, qui sont axés sur la R&D et hautement variables pour s'adapter à la progression de la conception. Lorsqu’ils sont installés sans systèmes de gestion de données auxquels s’intégrer, les équipements sont souvent configurés pour fonctionner dans un environnement localisé. Par conséquent, les pratiques de gestion des données liées à leur recherche de développement et aux premiers cycles de production ont tendance à impliquer la collecte, l’analyse et le stockage manuels des données. Les startups peuvent s’en sortir car le volume de données générées est relativement faible par rapport à une entreprise mature avec une production active. Mais à mesure que la demande du marché augmente et que les priorités commerciales passent de l’innovation à la production, le succès durable dépend de l’efficacité des outils de gestion des données utilisés pour surveiller et maintenir la qualité des produits.

Revenons à la production d’énergie propre et prenons comme exemple les fabricants de batteries lithium-ion. Même si la production de cellules de batterie n'est pas nouvelle, les engagements pris par de nombreux grands constructeurs automobiles mondiaux de déplacer leurs gammes de véhicules vers des véhicules électriques au cours des dix prochaines années ont contraint les fournisseurs de batteries à développer considérablement leurs activités du jour au lendemain. Les nouvelles gigafactories, lignes de production et équipements associés généreront d’énormes quantités de données. Les goulots d'étranglement créés par les systèmes de données localisés et l'engagement humain étoufferont les opérations. Les inefficacités et les coûts de correction se multiplieront à mesure que le problème restera ignoré. Les fabricants de batteries doivent ajuster leurs processus de gestion des données pour fournir au marché automobile un produit de haute qualité tout en maintenant une opération efficace, rentable et durable.

Comme mentionné précédemment, cette transition nécessitera généralement des investissements dans les systèmes MES et QMS. Un obstacle fréquemment rencontré lors de l’intégration de systèmes de gestion de données est l’intégration d’équipements tiers existants. Cet obstacle est créé sans prévoyance lors du processus d’achat initial de l’équipement.

Les machines d’essai universelles, ou UTM, peuvent fournir un exemple pratique. Les machines d'essai universelles sont utilisées par la plupart des industries manufacturières pour évaluer les propriétés physiques des matières premières, des composants ou des produits finis afin de garantir que les exigences sont respectées avant expédition. Les UTM sont largement connus pour leur utilisation principale comme testeurs de traction et de compression, mais ils peuvent également être configurés pour les tests de flexion, de torsion, de cisaillement, de pelage, de déchirure, de frottement et de perforation. La configurabilité d’un système unique pour s’adapter à de nombreux types de tests est à l’origine du nom « universel ». De nombreux tests sont prescrits par des organismes de normalisation, tels que ASTM International (anciennement connue sous le nom d'American Society for Testing and Materials) et ISO (Organisation internationale de normalisation). Cela garantit que les paramètres de test, tels que les dimensions de l'éprouvette ou la vitesse de traction, sont communs à tous les fournisseurs. Dans les secteurs établis où les coûts de défaillance des produits sont élevés, tels que les secteurs de l'automobile, de l'aérospatiale, des dispositifs médicaux et de la construction, les normes de test sont couramment utilisées pour réglementer et qualifier les fournisseurs tout au long de la chaîne d'approvisionnement.