Et la gestion des données ? Vous avez des données d’usine, mais en exploitez-vous tout le potentiel

La connectivité est le fondement obligé de TOUTE démarche de numérisation d’usine. Et si la connectivité fait beaucoup parler, le défi dont on parle moins est la gestion des énormes volumes de données recueillies en usine.

Ainsi, même si l’industrie de la fabrication électronique travaille depuis plus de six ans à rendre les usines plus intelligentes, bien des fabricants ont encore du mal à recueillir et à gérer les données à l’échelle de l’usine.

Connecter et recueillir les données

La plupart des fabricants de produits électroniques possèdent un parc d’équipements hétérogène, composé d’une vaste gamme de fournisseurs, de modèles et de générations. En général, chacun de ces fournisseurs (et même chaque génération chez un même fournisseur) impose des exigences différentes pour accéder à la source de données. Accéder à ces points de données essentiels n’est pas une mince affaire et exige habituellement une collaboration étroite avec les nombreux fabricants d’équipements.

Plutôt que de gaspiller des ressources internes à tenter de comprendre toutes les nuances et les exigences des différents types et générations de machines, mieux vaut compter sur des adaptateurs prêts à l’emploi pour accéder immédiatement aux données de production.

De nombreux fabricants, dont Jabil, se tournent vers la plateforme Co-NECT de Cogiscan pour connecter correctement et efficacement l’ensemble de leurs machines et accéder à leurs données. Forte de la plus vaste bibliothèque d’interfaces machines et logicielles, Cogiscan offre un accès inégalé aux sources de données les meilleures et les plus complètes, pour tout équipement SMT.

« Après que notre évaluation interne a démontré que la technologie Co-NECT de Cogiscan nous permettrait de connecter la majorité de nos équipements SMT en quelques mois, Cogiscan est devenue notre premier choix pour accélérer notre transformation numérique et évoluer vers un environnement plus prévisible. De plus, la plateforme Co-NECT offre les données les plus riches parmi les solutions que nous avons évaluées. »

Colin Reid, Senior Director of Digital Factory
JABIL

Traiter et gérer les données

Si seulement il suffisait d’accéder aux données – exportées brutes du plancher de production, elles doivent toujours être filtrées. Pour agir intelligemment, les données de l’usine devraient être regroupées dans un entrepôt central, enrichies d’une contextualisation propre au domaine, puis partagées au moyen d’une plateforme à architecture ouverte.

Les plus de 24 ans d’expertise de Cogiscan dans le domaine du SMT garantissent que les données recueillies sont contextualisées comme il se doit – qu’elles sont enrichies pour devenir utilisables. En donnant un sens aux données recueillies dans votre usine, cette étape vous assure de pouvoir analyser correctement les mesures et les indicateurs de performance (KPI) propres à vos besoins.

Cette étape est déterminante, car elle établit la « vérité » sur laquelle reposent les efforts de numérisation de l’usine – et les systèmes qui déclenchent les actions et prennent les décisions, dont les MES/MOM traditionnels et les outils ERP, doivent être alimentés avec exactitude.

Structurer les données pour alimenter les outils d’IA

Maintenant que l’IA occupe une place centrale chez bien des fabricants et fournisseurs d’équipements, tout le monde cherche fébrilement comment utiliser les données recueillies en usine pour alimenter ces systèmes intelligents. La plupart des fabricants de produits électroniques sont assis sur des trésors de données et veulent exploiter au maximum ce potentiel inutilisé pour mieux optimiser l’efficacité de la production. Comme pour tout ce qui touche la connectivité et les données dans notre industrie, il ne suffit pas de fournir les données telles quelles à l’outil d’IA : la structure et le format des données sont primordiaux.

Les données recueillies à l’échelle de l’usine doivent être structurées et formatées de façon que l’algorithme sache y accéder, les lire et les interpréter – autrement dit, pour que la plateforme d’IA sache à quoi s’attendre chaque fois. Ces systèmes intelligents ne sont efficaces que si l’information qui les alimente a du sens. Pour éviter un autre scénario de « Garbage in, garbage out », demandez-vous comment toutes les données recueillies en usine devront être structurées pour alimenter la plateforme d’apprentissage automatique.

Avec le bon système de gestion des données en place, les fabricants peuvent profiter de ces applications puissantes et intelligentes sur le plancher de production, en utilisant l’analytique avancée alimentée par l’IA pour détecter et prévenir les problèmes avant même qu’ils ne surviennent. Chez Cogiscan, quelques clients précurseurs utilisent déjà notre plateforme IIoT.Edge fondée sur l’IA dans des cas d’usage SMT précis, pour résoudre des défis de fabrication quotidiens – comme réduire les fausses alertes, corréler les données des imprimantes à pochoir aux résultats de SPI, prévenir les temps d’arrêt machine imprévus, ou encore tirer parti du SPC pour éliminer le gaspillage.

Ces technologies en évolution rapide continueront de transformer la façon de travailler des fabricants de produits électroniques – assurez-vous que votre stratégie de connectivité et de gestion des données est prête, afin de libérer vous aussi la puissance de l’IA sur votre plancher de production.