Ătude de cas | Lean Manufacturing numĂ©rique pour une entreprise de produits industriels
Un fabricant de produits industriels de premier plan au Royaume-Uni a fait appel Ă Consultport pour mettre en Ćuvre 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 dâune transformation complĂšte pour amĂ©liorer lâefficacitĂ© globale. Pour mener Ă bien le projet, ils avaient besoin dâun consultant expert possĂ©dant une vaste expĂ©rience de la transformation digitale lean.
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 dâexpĂ©rience dans la transformation lean spĂ©cifiquement adaptĂ© Ă la fabrication industrielle. Le rĂŽle du consultant Ă©tait de concevoir et de mettre en Ćuvre 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.
Lâapproche du consultant sâest concentrĂ©e sur lâintĂ©gration de donnĂ©es en temps rĂ©el et dâanalyses 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 lâensemble de lâatelier 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 dâun 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 lâefficacitĂ©.
- Optimisation du flux de travail et des stocks : Le consultant a développé des systÚmes Kanban numériques pour optimiser le flux de travail et gérer les stocks, en veillant à ce que les matériaux soient disponibles « juste à 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 lâaide de lâapprentissage automatique pour dĂ©tecter les dĂ©faillances potentielles des Ă©quipements avant quâelles ne se produisent, rĂ©duisant ainsi considĂ©rablement les temps dâarrĂȘt.
- Simulations pilotĂ©es par lâIA : En utilisant des simulations pilotĂ©es par lâIA, lâĂ©quipe a pu analyser les goulets dâĂ©tranglement de la production et tester virtuellement les ajustements de processus, garantissant ainsi un flux de production optimal sans perturber les opĂ©rations en cours.
Un an aprĂšs la conclusion du projet, le client a fait Ă©tat dâamĂ©liorations substantielles dans ses activitĂ©s de fabrication afin de mieux rĂ©pondre aux demandes de production et dâamĂ©liorer la rentabilitĂ©.



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