DIGITALISATION MAINTENANCE
Face à l’explosion des contenus numériques et la montée des exigences clients il est primordial de renforcer ses performances en permanence.
Enguerran CHARLOPAIN, Product Manager de l’éditeur Algo’Tech nous livre son expertise sur un sujet d’actualité et hautement stratégique: la continuité numérique de la donnée.
Acteur de la transformation numérique des métiers de la maintenance et de l’électricité, Algo’Tech propose des logiciels, une expertise et des services de haut niveau dans les domaines de :
⦁ la conception, l’exploitation et la gestion des schémas électriques
⦁ la gestion des données, documents et processus techniques des métiers de la maintenance
Enguerran, quels sont les enjeux de la continuité numérique de la donnée ?
Aujourd’hui les entreprises et les administrations publiques doivent faire face à l’explosion du volume de données et contenus numériques, non structurés ou semi-structurés, et à leur diversité, qu’ils soient issus de documents bureautiques (textes, tableaux), d’applications métiers (portails, intranets, extranets, sites, macro Excel, Access et autres ERP), de documentations techniques, de procédures à ressaisir dans les applications métier.
Dans notre économie moderne, nous devons donc pouvoir gérer des informations numériques de toute nature. De plus, les différentes règles et normalisations qui régissent le bâtiment et l’usine 4.0 demandent que l’on comptabilise des informations touchant au capital intellectuel de l’entreprise. Il est donc nécessaire de structurer les données des entreprises, qui sont à la base de la création de valeur.
Quelle définition donnerais-tu à la continuité numérique ?
La continuité numérique pour l’usine 4.0, est sa capacité à disposer de l’ensemble des informations et flux numériques d’un produit, d’un système ou d’une infrastructure. Ceci doit se faire de manière pérenne au cours de toute la durée du cycle de vie. Il faut donc que les informations soient complètes, disponibles et ainsi utilisables.
L’approche doit être « de bout en bout » : le cycle de vie d’une machine, par exemple, ne se termine pas lorsque celle-ci est livrée au client. Pour optimiser le cycle global, la pérennité de l’information ne doit pas s’arrêter au bon vouloir d’un manager qui n’y accorde pas d’importance, lors d’un déménagement ou d’un changement de propriétaire.
Quel lien établis-tu entre le Lean et la continuité numérique ?
Parce que les entreprises font face à la fois à une concurrence de plus en plus ardue et à des exigences clients toujours plus complexes, elles sont dans la nécessité de renforcer leurs performances en permanence.
Comme nous avons pu le voir dans ce blog, mettre en place un processus d’amélioration continue, permettant de valoriser l’équipe et donc l’humain, cela répond à un premier impératif au cœur duquel se trouvent déjà les données terrain. Faire accepter aux collaborateurs l’intérêt de valoriser les données qui les entourent chaque jour doit également être un des objectifs de Lean Management.
Ces informations rapportées par les opérateurs permettent d’identifier les difficultés et donc de connaître les foyers de réajustement pour que la production puisse en profiter tant en qualité qu’en quantité. En effet, on ne peut opérer aucun changement sans disposer de fondations solides et de supports de référence. Ce sont les données terrain qui incarnent cette fonction clé dans les entreprises industrielles.
Le recueil de données terrain permet de trouver une réponse à ces exigences. Les différentes observations, difficultés rencontrées, les écarts dans les indicateurs ou encore les informations liées au correctif sont autant de données précieuses qu’il conviendra d’interpréter pour pouvoir réagir efficacement : modifications à apporter dans les processus, nouvelles manières de communiquer avec les collaborateurs (expert à distance, vidéos, réseaux sociaux), formations à prévoir, etc.
Il apparaît ainsi nécessaire de capitaliser sur la documentation et l’information ainsi que tous les changements successifs ou encore les décisions liées pour optimiser le cycle de vie dans sa globalité. Par exemple, dans le cas d’une machine complexe, c’est permettre une vision exhaustive de la composition du matériel, de l’ensemble de l’information nécessaire à son exploitation et de tout ce qui l’a mené à son état actuel (« qui, quoi, comment, où, pourquoi »).
Les cahiers des charges des systèmes, demandent de plus en plus de s’engager sur un coût de maintenance. Impossible s’il y a une rupture de la continuité de l’information après la livraison, ou au cours de la vie de la machine (perte de classeurs, crash documents, Etc.).
