Contexte
Un site industriel spécialisé dans la fabrication de composants aéronautiques de haute précision cherche à optimiser ses flux de production en intégrant une solution d’intelligence artificielle (Machine Learning). Ce site, qui emploie plusieurs centaines de collaborateurs et opère dans un environnement fortement automatisé, souhaite exploiter ses données de production pour fluidifier ses opérations, réduire les temps de cycle et améliorer l’efficacité globale des lignes industrielles.
Dans ce cadre, le projet vise à développer un jumeau numérique et un calculateur de production intelligent capable d’optimiser l’ordonnancement des tâches en fonction des contraintes industrielles et des exigences de qualité. L’objectif est d’assurer une synchronisation optimale des charges de production et une meilleure anticipation des aléas, en s’appuyant sur des modèles de Machine Learning et des simulations avancées.
Objectifs du Projet
- Analyser et structurer les données de production pour en garantir la fiabilité et l’exploitabilité.
- Développer un modèle prédictif basé sur le Machine Learning pour optimiser les séquences de production.
- Modéliser un jumeau numérique permettant de simuler différentes configurations et d’explorer les scénarios d’optimisation.
- Automatiser le calcul des charges et l’ordonnancement des opérations en intégrant un algorithme de planification avancé.
- Assurer une interopérabilité avec les systèmes existants (ERP, MES, GMAO, etc.) pour une gestion fluide des données en production.
- Accompagner les équipes terrain dans l’adoption de ces nouvelles technologies pour garantir un déploiement efficace et une montée en compétence.
Méthodologie
-
Analyse des Processus et Structuration de la Stratégie Data
- Cartographie des flux de production et des données critiques.
- Identification des paramètres influents sur l’efficacité des lignes industrielles.
- Définition des sources de données nécessaires à l’optimisation et mise en qualité des données existantes.
-
Développement et Test du Modèle de Machine Learning
- Constitution d’un jeu de données exploitable en intégrant les historiques de production et les variables influentes.
- Sélection et entraînement d’un modèle d’apprentissage automatique pour prédire les séquences de production optimales.
- Validation du modèle à travers des tests en conditions réelles pour mesurer la pertinence des recommandations.
-
Modélisation et Exploitation du Jumeau Numérique
- Développement d’une simulation dynamique des flux industriels pour tester l’impact des nouvelles règles d’ordonnancement.
- Visualisation 3D et 2D des scénarios pour ajuster les paramètres et optimiser l’organisation des charges de travail.
- Intégration des résultats dans un outil d’aide à la décision pour assister les équipes de production en temps réel.
-
Déploiement du Calculateur de Production et Interconnexion avec les SI
- Développement d’un algorithme de planification intelligent capable d’adapter la production aux contraintes en temps réel.
- Connexion avec l’ERP et les outils de gestion industrielle pour automatiser l’intégration des données et des résultats.
- Test et validation en conditions réelles pour ajuster les paramètres avant un déploiement à l’échelle du site.
-
Accompagnement au Changement et Formation des Équipes
- Mise en place d’ateliers de formation pour garantir l’adoption du nouvel outil.
- Sensibilisation des opérateurs et managers aux bénéfices des solutions d’optimisation basées sur l’IA.
- Suivi post-déploiement pour ajuster la solution et maximiser son efficacité opérationnelle.
Résultats Attendus
- Amélioration significative du taux d’utilisation des équipements et réduction des temps d’attente.
- Optimisation des séquences de production, entraînant une augmentation de la capacité globale des ateliers.
- Automatisation du pilotage des charges pour une meilleure fluidité et une anticipation des contraintes industrielles.
- Meilleure traçabilité des opérations, grâce à une exploitation avancée des données de production.
- Gain de flexibilité dans l’ordonnancement des tâches, réduisant les temps de cycle et améliorant la réactivité face aux aléas.
- Adoption réussie des nouvelles méthodes par les équipes, avec un impact direct sur la performance industrielle.
Facteurs Clés de Succès
- Une gouvernance data structurée, garantissant la qualité et la cohérence des informations exploitées.
- Une approche progressive et agile, permettant d’adapter l’outil aux besoins réels du terrain.
- Une interconnexion fluide avec les systèmes d’information existants, pour une intégration efficace.
- Un accompagnement fort des équipes, favorisant l’appropriation des nouvelles technologies et des nouvelles méthodes de travail.