Factory Insights : 25 ans d’expertise des données réunie dans une seule plateforme d’analytique conçue pour le PCBA

Introduction

L’analytique d’usine va bien au-delà de la simple visualisation de données et des tableaux de bord. Ces outils apportent certes de la valeur, puisqu’ils donnent une vue en direct de l’usine, mais une véritable plateforme d’analytique doit offrir beaucoup plus que de jolis graphiques. Pouvoir analyser correctement les tendances, comparer la performance des lignes ou des machines, mettre facilement au jour les problèmes de performance cachés et approfondir l’analyse des problèmes : voilà ce que devrait viser votre plateforme d’analytique. C’est toutefois bien plus facile à dire qu’à faire.

Forte d’une réputation bâtie depuis 25 ans comme spécialiste des données manufacturières, l’équipe de Cogiscan a appliqué cette vaste expertise à un domaine étroitement lié, l’analytique d’usine, ce qui a mené à la création d’un nouveau produit : Factory Insights. Plateforme d’analytique de la performance, Factory Insights recueille les données de tout l’écosystème de production – machines, capteurs, outils de traçabilité (information sur les matières et les procédés) – et, grâce à un moteur de gestion de données sous-jacent, transforme cette riche matière en indicateurs de performance porteurs d’intelligence exploitable. Avec Factory Insights, Cogiscan continue de mettre à profit tout ce savoir-faire et cette expérience des données pour aider les fabricants à exploiter une usine plus efficace, plus ponctuelle et donc moins coûteuse.

Distinguer l’analytique de la visualisation

Certains indicateurs de performance se lisent directement sur la machine, mais beaucoup exigent une contextualisation supplémentaire pour être calculés avec justesse. C’est particulièrement vrai lorsqu’on cherche à obtenir des indicateurs pertinents à l’échelle de la ligne et de l’usine. La plupart des plateformes d’informatique décisionnelle visualisent bien les données, mais dans un secteur aussi complexe que la fabrication électronique, il leur manque le contexte, ou la capacité de valider correctement la vraisemblance des données.

Prenons l’exemple de Google Analytics, la plateforme d’analytique la plus utilisée en marketing. Ce qui rend Google Analytics nettement supérieure à la concurrence, c’est qu’elle sait parfaitement d’où viennent les données et comment il faut les interpréter… parce qu’il s’agit, selon toute vraisemblance, de l’entreprise qui a créé et extrait ces données au départ. Ses tableaux de bord sont sans aucun doute excellents, mais ce qui la distingue vraiment, c’est sa capacité à donner un sens aux immenses volumes de données qu’elle reçoit et à présenter des analyses claires et compréhensibles.

Il en va de même pour la fabrication de PCBA : un gouffre sépare la visualisation de données de l’analytique de données. Cogiscan est bien placée pour contextualiser et enrichir les données de production, puisqu’elle connecte, consulte, traite et partage les données du plancher de production en fabrication électronique depuis 1999. Entièrement consacrée à la fabrication électronique, Factory Insights comprend un moteur d’enrichissement des données et de calcul des indicateurs conçu expressément pour l’assemblage de circuits imprimés. Installée tout près du plancher de production, Factory Insights se distingue des autres solutions par sa capacité à transformer des données structurées et non structurées en indicateurs à la fois sensés et lisibles par l’humain. À partir de là, tout devient possible : vous pouvez utiliser et modifier les tableaux de bord préconstruits de Factory Insights, ou encore alimenter n’importe quel autre outil d’analytique ou d’informatique décisionnelle tiers avec les indicateurs pertinents.

Expertise du domaine et importance de la normalisation

Comme nous l’avons mentionné, la plupart des solutions d’analytique génériques n’arrivent pas à saisir toutes les nuances propres à la fabrication de PCBA, ce qui rend les rapports à la fois peu fiables et inexploitables. Autrement dit, disposer de données est un excellent point de départ, mais l’essentiel reste ce qu’on peut en faire. Comme vous le savez, les mesures de référence sont influencées par une foule de détails (PCBA double face, double voie, recettes, reprises d’AOI, etc.) : la normalisation est donc de la plus haute importance, surtout lorsqu’on veut comparer ou provoquer le changement. Par exemple, il est intéressant de savoir qu’une ligne a produit deux fois plus vite qu’une autre, mais cela ne signifie rien si ces lignes assemblaient des types de produits complètement différents. Et ce genre de constat n’est accessible que si votre plateforme d’analytique comprend les données sous-jacentes. De fait, toute comparaison entre lignes ou entre sites n’est possible que si votre plateforme d’analytique reconnaît la définition d’une ligne ainsi que la configuration de toutes les machines et de tous les types de produits.

Les comparaisons dans le temps souffrent du même problème. Savoir que l’OEE de la machine de placement atteint maintenant 84 % est utile, mais connaître la tendance générale de cette machine vaut bien davantage. Ce 84 % est-il un hasard ? Et dans quelle direction va-t-on, vers le haut ou vers le bas ? Autre exemple : comparer le taux de défauts entre deux commandes sur une même ligne ne donne rien si les calculs sous-jacents n’ont pas été faits de la même façon. Bref, la normalisation est la clé de toute comparaison, et elle découle de la capacité de contextualiser et d’interpréter les données dans des situations variées. Nous avons tous entendu la formule : « on peut faire dire n’importe quoi aux chiffres ». C’est vrai, mais nous savons tous que ce n’est pas ce qu’il nous faut. Les indicateurs doivent être ancrés dans la même source de VÉRITÉ. Et pour y arriver correctement, l’énorme volume de données que vous recueillez dans l’usine doit être normalisé et contextualisé.

Le moteur sous-jacent de Factory Insights a été conçu pour gérer toutes les subtilités de la fabrication de PCBA, tout en permettant de corréler les données avec d’autres systèmes tiers comme un MES/MOM ou la plateforme TTC.

Les maux de tête du multiplateforme

Les outils d’analyse de données au niveau de la machine apportent beaucoup de valeur pour comprendre les subtilités de la performance et des capacités de cette machine, mais vus de façon trop étroite, ils passent souvent à côté de l’incidence que l’ensemble de la ligne peut avoir sur certaines mesures prises à la machine. Par exemple, si un AOI de la ligne 2 affiche un faible OEE, il faut considérer que plusieurs facteurs bien au-delà de l’AOI lui-même peuvent en être la cause : un goulot d’étranglement à la machine de placement, voire au four de refusion.

Lorsqu’il faut passer d’un outil d’analytique à un autre, par exemple d’un outil d’analyse propre à une machine à celui d’une autre machine, on se heurte aux problèmes de normalisation et de comparaison décrits plus haut. Factory Insights offre une seule plateforme pour recueillir les données de tous les types de machines, puis corréler et enrichir ces données, ce qui vous permet de passer de l’OEE global jusqu’à la performance de placement d’une buse précise sur une machine donnée, sans jamais quitter la plateforme.

Le multiplateforme rend aussi l’analyse des causes fondamentales lourde et très manuelle. Nous savons tous à quel point les enquêtes qualité exigent des ressources et, sans visibilité sur les motifs récurrents ni sur la façon de les prioriser, on perd un temps précieux à naviguer entre plusieurs systèmes et rapports. Avec Factory Insights, les ingénieurs qualité interrogent facilement des données consolidées et créent des rapports personnalisés : loin de se limiter aux données en temps réel, les comparaisons et les analyses historiques sont aussi au menu. Avec une source unique de vérité dans une seule plateforme, le temps requis pour régler les plaintes qualité et les retours sous garantie peut diminuer radicalement.

Bien poser les fondations – connecter et recueillir les données

Nous savons tous à quel point il est difficile d’accéder aux données des équipements. La fabrication électronique compte une multitude de technologies et de normes de communication machine propriétaires, ce qui engendre d’importants défis d’interopérabilité. S’y ajoute la difficulté de décoder tous les différents fichiers de sortie des machines, puis de les normaliser dans un format unique facile à partager et à exporter… C’est précisément ce casse-tête de la connectivité qui pousse les fournisseurs EMS mondiaux à se tourner vers des partenaires externes pour accéder aux données machine.

Des solutions comme Co-NECT offrent des interfaces logicielles prêtes à l’emploi, taillées sur mesure pour des machines et des logiciels hôtes précis. Fonctionnant « à la périphérie » (installé directement sur le PC de la machine, sur l’hôte de ligne du fournisseur, ou sur un PC ou un serveur d’interface dédié), Co-NECT puise dans plusieurs sources de données sur chaque machine (ou plateforme hôte). Grâce à une architecture souple, Co-NECT permet aussi de transmettre simultanément les données d’une même machine vers divers systèmes et d’autres machines, chacun utilisant des protocoles différents. Pour la communication de machine à système ou de système à machine, Co-NECT utilise des API REST pour envoyer et recevoir des commandes, ce qui favorise un flux unifié de données et d’information.

Une analytique d’usine conçue expressément pour les fabricants de produits électroniques

En somme, l’analytique d’usine doit dépasser la simple visualisation de données et les tableaux de bord pour devenir une solution complète, dont Factory Insights de Cogiscan est l’incarnation. Cette plateforme évoluée d’analytique de la performance, bâtie sur des décennies d’expertise, ne se contente pas d’afficher des données : elle exploite intelligemment l’information issue de tout l’écosystème de production pour révéler et analyser les tendances, comparer la performance et repérer les inefficacités cachées. L’engagement continu de Cogiscan envers l’innovation en gestion et en analytique des données garantit à ses clients les constats dont ils ont besoin pour se démarquer et exceller dans un environnement extrêmement concurrentiel.