Échange de données dans le réseau de production

Dans le cadre de la transformation numérique, on rencontre souvent l'affirmation suivante : les données sont le nouveau pétrole. L'importance particulière des données réside dans les possibilités technologiques de les générer, de les traiter, de les stocker et de les transporter. De plus, elles sont dématérialisées et mondialisées. Grâce à l'échange de données dans les réseaux de production, de nouveaux concepts sont possibles, qui devraient modifier durablement l'économie.

L'une des tendances est la numérisation de bout en bout de l'ensemble des processus de création de valeur. Moins d'erreurs, des temps de passage plus courts, des frais de traitement réduits, plus de transparence et même l'autogestion sont les moteurs de cette évolution. Mais de nouvelles offres de services deviennent également possibles et peuvent parfois influencer les modèles commerciaux. Une autre tendance est celle de la production décentralisée et des coopérations par projet.

Un premier pas

L'idée d'une mise en réseau complète est une vision qui ne deviendra peut-être jamais réalité. Mais des étapes concrètes peuvent être franchies. Ce projet partiel de l'initiative Wald & Holz 4.0 en est un.

Pour l'échange de données interne à l'entreprise, une méthode a été développée afin d'identifier et de prioriser les cas d'application. Il est ainsi possible de voir quelles activités génèrent quelle charge de travail et quelles activités présentent quel potentiel d'économie. La méthode a été appliquée dans le cadre d'ateliers et un premier benchmarking a été réalisé. L'outil d'analyse "Daten Check 4.0" est disponible sur le site Internet de l'Initiative Forêt & Bois 4.0.

Éviter les doubles saisies

Le cœur de l'échange de données est d'éviter les doubles saisies : Les données qui existent déjà quelque part dans un système, qu'elles soient internes ou externes à l'entreprise, ne doivent pas être générées une nouvelle fois. Ainsi, dans le cadre de la vérification des données 4.0, on analyse systématiquement dans un premier temps quelles saisies occasionnent quelle charge de travail. Un tableau de saisie a été élaboré à cet effet à partir du modèle de données d'entreprise biennois. Celui-ci permet d'estimer la charge de travail nécessaire pour chaque tâche de saisie de données dans l'entreprise.

Dans un deuxième temps, on estime en outre la part de la charge de travail qui pourrait être économisée grâce aux technologies actuellement disponibles. Cette estimation dépend entre autres fortement des connaissances préalables de l'évaluateur. Elle peut néanmoins fournir un point de repère, notamment un ordre de grandeur pour un éventuel investissement.

Utilisation à tous les stades de transformation

L'outil d'analyse a été testé dans le cadre d'ateliers réunissant au total 15 personnes issues de huit entreprises. Sept entreprises étaient issues du deuxième niveau de transformation, une entreprise du secteur forestier. L'instruction et le remplissage du tableau prennent environ deux heures. L'outil fonctionne très bien pour les entreprises du deuxième niveau de transformation, de la petite entreprise artisanale à la production industrielle. Pour le secteur forestier, l'outil peut fournir des points de repère. Toutefois, certaines des activités et des notions mentionnées ne correspondent pas parfaitement. Cela nécessite une abstraction de la part des évaluateurs ou une adaptation des termes au secteur forestier. Sur la base de ces expériences, on peut supposer que l'outil peut également être utilisé, avec de petites restrictions, pour le premier niveau de transformation.

Effort et potentiel d'économie

La charge totale de la saisie des données se compose de plus de 100 domaines de tâches estimés individuellement. Si l'on répartit la charge de travail au prorata des catégories sur le modèle de données des entreprises biennoises, l'échantillon fait apparaître trois points chauds, qui représentent ensemble 56 % de la charge de travail totale:

• 22 % de l'effort total de genèse des données est consacré à la vente,
• 18 % de l'effort total pour la genèse des données sont consacrés à la planification des produits,
• 16 % de l'effort total pour la genèse des données sont consacrés au développement des produits.

On constate une nette dispersion des entreprises. Les fournisseurs de produits standardisés (usine de meubles) ont une charge de travail plus importante dans le développement des produits, tandis que les fournisseurs de produits individuels (menuiserie) ont une charge de travail plus importante dans la planification des produits.

Les participants ont également estimé le potentiel d'économies pour chacun des plus de 100 domaines de tâches. Si l'on répartit cette valeur au prorata des catégories du modèle de données d'entreprise biennois, il s'avère qu'il serait possible d'économiser environ 20 % de la charge de travail liée à la création de données dans différentes catégories en utilisant les technologies et processus actuels.

Enseignements tirés de la vérification des données 4.0

Lorsqu'une entreprise utilise le Data Check 4.0, elle obtient les informations suivantes:

• Estimation systématique, pour l'ensemble de l'entreprise, des domaines d'activité et de l'effort nécessaire à la création de données.
• Estimation systématique, pour l'ensemble de l'entreprise, du potentiel d'économie par l'échange de données dans quel domaine d'activité en fonction de l'état actuel des connaissances et de la technologie.
• Comparaison de la charge de travail liée à la genèse des données dans les différents domaines d'activité de l'entreprise avec la moyenne de la branche.
• Comparaison du potentiel d'économie estimé dans les différents domaines d'activité de l'entreprise avec la moyenne de la branche.

Définir des projets

L'analyse de la situation de départ permet déjà de dégager une première priorité. Les domaines d'activité présentant un potentiel d'économies minimal ne doivent pas être examinés plus avant. Pour les domaines d'activité présentant un potentiel d'économie important, il est possible de définir des projets concrets. Un exemple typique serait la programmation du centre d'usinage CNC, qui demande beaucoup de travail et présente un potentiel d'économie considérable. Des projets possibles pourraient par exemple être une programmation via des constructions basées sur des règles et une mise en œuvre via la paramétrisation, la composition, la hiérarchisation ou une programmation à partir de la CAO via un module FAO.

Clarifier la faisabilité

Pour les projets concrets, la faisabilité peut maintenant être clarifiée. Il semble important d'examiner plusieurs dimensions : La faisabilité technique, personnelle et financière. En ce qui concerne la faisabilité technique, il convient de déterminer s'il existe des solutions éprouvées, quels sont les risques, quel est le lien avec un partenaire, si le système peut être mis à jour, s'il existe un service et si de nouveaux développements sont attendus.

En ce qui concerne la faisabilité au niveau du personnel, il faut se demander s'il y a suffisamment de savoir-faire et de ressources humaines, si les collaborateurs sont motivés et s'il n'y a pas de dépendance vis-à-vis de personnes individuelles. Enfin, en ce qui concerne la faisabilité financière, il convient d'examiner à combien s'élèvent les coûts d'investissement et d'entretien et quelle est l'évolution des prix en raison des changements technologiques.

Hiérarchiser les projets

Les étapes précédentes ont donné lieu à des projets avec une estimation de l'utilité et de la faisabilité. Il est probable que ces bases permettent déjà d'identifier les priorités sans analyse supplémentaire. Dans une étape ultérieure, les projets peuvent être inscrits sur un axe temporel. On obtient ainsi une feuille de route spécifique à l'entreprise pour la mise en réseau des données.

Là où il existe des solutions économiques, des projets peuvent être planifiés et mis en œuvre (voir ci-dessus). En outre, la question se pose de savoir quelles sont les activités qui entraînent des dépenses importantes pour la genèse des données, alors que les données existent entièrement ou partiellement dans d'autres systèmes et qu'il n'existe pas ou pas de solutions économiques pour les échanger. Il s'agit donc de développer de nouvelles solutions.

Auteurs : Rolf Baumann, Andreas Eigenheer, tous deux de la Haute école spécialisée bernoise BFH