Étude de cas | Lean Manufacturing numĂ©rique pour une entreprise de produits industriels

Sujet fonctionnel
Transformation numérique du Lean Manufacturing
Industrie de projet
Produits industriels
Soutien nécessaire
1 Consultant Manufacturier
Durée
3 mois
Le défi

Un fabricant de produits industriels de premier plan au Royaume-Uni a fait appel Ă  Consultport pour mettre en Ɠuvre des pratiques de fabrication numĂ©rique allĂ©gĂ©e dans ses processus de production. Le client cherchait Ă  rationaliser les opĂ©rations, Ă  rĂ©duire les dĂ©chets et Ă  amĂ©liorer la productivitĂ© grĂące Ă  des outils numĂ©riques avancĂ©s, dans le but d’une transformation complĂšte pour amĂ©liorer l’efficacitĂ© globale. Pour mener Ă  bien le projet, ils avaient besoin d’un consultant expert possĂ©dant une vaste expĂ©rience de la transformation digitale lean.

RĂŽle de Consultport

Consultport a rĂ©agi rapidement, en prĂ©sentant une liste restreinte de trois consultants hautement qualifiĂ©s dans les 48 heures. Le fabricant a choisi un consultant en fabrication avec plus de 7 ans d’expĂ©rience dans la transformation lean spĂ©cifiquement adaptĂ© Ă  la fabrication industrielle. Le rĂŽle du consultant Ă©tait de concevoir et de mettre en Ɠuvre une stratĂ©gie de fabrication allĂ©gĂ©e intĂ©grant des donnĂ©es en temps rĂ©el et des analyses prĂ©dictives, assurant des processus de production optimisĂ©s et rĂ©duisant les dĂ©chets.

L’approche

L’approche du consultant s’est concentrĂ©e sur l’intĂ©gration de donnĂ©es en temps rĂ©el et d’analyses prĂ©dictives pour conduire la transformation numĂ©rique Lean :

  • Surveillance en temps rĂ©el : Ils ont commencĂ© par mettre en place des capteurs IoT dans l’ensemble de l’atelier de production pour suivre les machines, les niveaux de stock et les cycles de production en temps rĂ©el. Ces donnĂ©es ont Ă©tĂ© centralisĂ©es au sein d’un systĂšme ERP, ce qui a donnĂ© au client une visibilitĂ© immĂ©diate sur les indicateurs clĂ©s de performance et a permis des ajustements rapides pour augmenter l’efficacitĂ©.
  • Optimisation du flux de travail et des stocks : Le consultant a dĂ©veloppĂ© des systĂšmes Kanban numĂ©riques pour optimiser le flux de travail et gĂ©rer les stocks, en veillant Ă  ce que les matĂ©riaux soient disponibles « juste Ă  temps » pour la production.
  • Maintenance prĂ©dictive : Pour amĂ©liorer encore les opĂ©rations, des algorithmes de maintenance prĂ©dictive ont Ă©tĂ© intĂ©grĂ©s Ă  l’aide de l’apprentissage automatique pour dĂ©tecter les dĂ©faillances potentielles des Ă©quipements avant qu’elles ne se produisent, rĂ©duisant ainsi considĂ©rablement les temps d’arrĂȘt.
  • Simulations pilotĂ©es par l’IA : En utilisant des simulations pilotĂ©es par l’IA, l’équipe a pu analyser les goulets d’étranglement de la production et tester virtuellement les ajustements de processus, garantissant ainsi un flux de production optimal sans perturber les opĂ©rations en cours.

Cette approche structurée et multicouche a permis une transformation en douceur, combinant les principes Lean avec des solutions numériques de pointe pour améliorer la productivité.

Les résultats

Un an aprĂšs la conclusion du projet, le client a fait Ă©tat d’amĂ©liorations substantielles dans ses activitĂ©s de fabrication afin de mieux rĂ©pondre aux demandes de production et d’amĂ©liorer la rentabilitĂ©.

case study
RĂ©duction de 25 % des temps d’arrĂȘt
En mettant en Ɠuvre la maintenance prĂ©dictive et la surveillance en temps rĂ©el, le client a minimisĂ© les temps d’arrĂȘt non planifiĂ©s, renforçant ainsi la continuitĂ© opĂ©rationnelle.
case study
Augmentation de 15 % de l’efficacitĂ© globale de l’équipement (OEE)
L’amĂ©lioration de la gestion du flux de travail et des pratiques allĂ©gĂ©es a amĂ©liorĂ© l’utilisation de l’équipement, ce qui a entraĂźnĂ© une augmentation marquĂ©e de l’efficacitĂ©.
case study
Réduction de 30 % des coûts de détention des stocks
Le systĂšme Kanban numĂ©rique a optimisĂ© la gestion des stocks, ce qui a permis de rĂ©aliser d’importantes Ă©conomies en minimisant les stocks inutiles.
case study
20 % de réduction des coûts de maintenance
L’analyse prĂ©dictive a permis d’éviter des rĂ©parations coĂ»teuses et de prolonger la durĂ©e de vie des Ă©quipements, rĂ©duisant ainsi les dĂ©penses globales de maintenance.
case study
Le consultant nous a aidés à réaliser une transformation importante. Nous fonctionnons maintenant plus efficacement et sommes bien préparés pour les demandes futures. Nous sommes impatients de travailler à nouveau avec eux.
— Directeur du dĂ©veloppement des affaires
Recruter un consultant n’a jamais Ă©tĂ© aussi simple
Trouvez le consultant idéal en seulement 3 étapes.
case study
PrĂȘt Ă  accĂ©der aux meilleurs consultants ?
Contactez-nous
Masquer

« * » indique les champs nécessaires

Ce champ n’est utilisĂ© qu’à des fins de validation et devrait rester inchangĂ©.
Name*