Étude de cas | Lean Manufacturing numérique pour une entreprise de produits industriels
Un fabricant de produits industriels de premier plan au Royaume-Uni a fait appel à Consultport pour mettre en œuvre des pratiques de fabrication numérique allégée dans ses processus de production. Le client cherchait à rationaliser les opérations, à réduire les déchets et à améliorer la productivité grâce à des outils numériques avancés, dans le but d’une transformation complète pour améliorer l’efficacité globale. Pour mener à bien le projet, ils avaient besoin d’un consultant expert possédant une vaste expérience de la transformation digitale lean.
Consultport a réagi rapidement, en présentant une liste restreinte de trois consultants hautement qualifiés dans les 48 heures. Le fabricant a choisi un consultant en fabrication avec plus de 7 ans d’expérience dans la transformation lean spécifiquement adapté à la fabrication industrielle. Le rôle du consultant était de concevoir et de mettre en œuvre une stratégie de fabrication allégée intégrant des données en temps réel et des analyses prédictives, assurant des processus de production optimisés et réduisant les déchets.
L’approche du consultant s’est concentrée sur l’intégration de données en temps réel et d’analyses prédictives pour conduire la transformation numérique Lean :
- Surveillance en temps réel : Ils ont commencé 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 réel. Ces données ont été centralisées au sein d’un système ERP, ce qui a donné au client une visibilité immédiate sur les indicateurs clés de performance et a permis des ajustements rapides pour augmenter l’efficacité.
- Optimisation du flux de travail et des stocks : Le consultant a développé des systèmes 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 prédictive : Pour améliorer encore les opérations, des algorithmes de maintenance prédictive ont été intégrés à l’aide de l’apprentissage automatique pour détecter les défaillances potentielles des équipements avant qu’elles ne se produisent, réduisant ainsi considérablement les temps d’arrêt.
- Simulations pilotées par l’IA : En utilisant des simulations pilotées 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 opérations en cours.
Un an après la conclusion du projet, le client a fait état d’améliorations substantielles dans ses activités de fabrication afin de mieux répondre aux demandes de production et d’améliorer la rentabilité.
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