L'analyse de la chaîne de valeur est transférée à l'ère numérique

L'analyse de la chaîne de valeur classique semble être un vestige d'une époque révolue. Pourtant, une équipe de recherche du Fraunhofer IPA, en collaboration avec iFAKT GmbH, développe un logiciel qui, à l'avenir, doit interroger automatiquement et en temps réel toutes les données de production, et les présenter de manière claire. © Université de Stuttgart IFF/Fraunhofer IPA, Photo : Rainer Bez, Heike Quosdorf

Des chercheuses et chercheurs du Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA numérisent, en collaboration avec le fournisseur de logiciels de Stuttgart iFAKT, l’analyse de la chaîne de valeur. L’objectif est que cette méthode d’optimisation éprouvée puisse à l’avenir être réalisée avec beaucoup moins d’efforts et presque en temps réel.

À l’ère de l’industrie 4.0 et de l’intelligence artificielle, l’analyse classique de la chaîne de valeur ressemble à un vestige d’un temps révolu. Depuis plus de 40 ans, elle se déroule de la même manière et reste jusqu’à aujourd’hui profondément analogique : un prestataire externe ou une ingénieure de planification interne parcourt toutes les stations de production avec un carnet et une montre, interroge les employés et mesure la durée de chaque étape de travail. À partir de ces notes, une vue d’ensemble est ensuite créée manuellement, représentant l’interaction de tous les processus de production sur une feuille DIN-A3. Car ce n’est qu’une fois que l’état actuel de la production est connu en détail que l’on peut révéler où des optimisations sont possibles.

« En réalité, l’analyse de la chaîne de valeur n’est qu’un instantané, et la majorité des entreprises ne réalisent cet effort qu’au moins une fois par an », explique Markus Böhm du département Planification d’usine et Gestion de la production au Fraunhofer IPA. Mais le système de production évolue souvent plusieurs fois au cours d’une année : de nouveaux produits sont fabriqués, d’autres matières premières que précédemment sont traitées, et peut-être de nouvelles machines sont acquises. Les potentiels d’optimisation restent donc longtemps non détectés.

Logiciel analysant les données de production, de machines et de capteurs

La collecte des données et la création de la vue d’ensemble pourraient bientôt prendre beaucoup moins de temps. En effet, une équipe de recherche dirigée par Böhm travaille avec la société iFAKT GmbH sur un logiciel qui, à l’avenir, pourra interroger et présenter de manière claire toutes les données de production de manière automatisée et presque en temps réel, à partir du système ERP (Enterprise Resource Planning) et d’autres sources de données disponibles.

Cependant, dans la pratique, des bases de données comme le système ERP sont souvent imprécises ou incomplètes. Il manque donc des données importantes pour l’analyse de la chaîne de valeur. C’est pourquoi les chercheurs analysent également des données de machines — et doivent faire face à des interfaces hétérogènes : matériel incompatible, langages de programmation spécifiques au fabricant, formats de fichiers différents. Dans de nombreux cas, les machines sont conçues de manière à ce que seul le fabricant puisse accéder aux données.

Les chercheuses et chercheurs n’ont donc souvent pas accès aux données des machines ou ne peuvent pas les lire. Ils doivent donc se les procurer autrement : via des capteurs. Par exemple, l’équipe de recherche installe des capteurs de localisation sur des chariots de livraison, ce qui leur permet de suivre en temps réel les stations traversées par une commande client dans l’assemblage et la durée du traitement à chaque étape.

Applications illustrant les connaissances acquises

Tous les événements survenant lors du traitement d’une commande sont représentés dans l’analyse numérique de la chaîne de valeur sous forme de points de données. À partir de ces points, des applications calculent des indicateurs. Par exemple, si une machine tombe en panne lors d’une étape du processus, ces applications indiquent non seulement le moment précis et la durée de la panne, mais fournissent aussi des informations telles que la fréquence de panne de la machine concernée ou le pourcentage de processus s’effectuant sans erreur. Ces données sont illustrées par les applications sous forme de tableaux et de graphiques.

« Il revient toutefois à un planificateur de production professionnel d’interpréter l’analyse de la chaîne de valeur et de déterminer les mesures appropriées », explique Böhm. Les applications ne proposent pas encore de suggestions. À long terme, l’optimisation des processus de production pourrait également être automatisée par un logiciel.

Cela reste cependant de la science-fiction pour l’instant. Actuellement, l’équipe de recherche, en collaboration avec des chercheurs de la ESB Business School de l’Université de Reutlingen, construit un démonstrateur pour pouvoir présenter de manière concrète l’analyse numérique de la chaîne de valeur lors de salons. Parallèlement, le logiciel sera mis à disposition des entreprises souhaitant standardiser leur analyse de la chaîne de valeur avec des outils numériques.

Contexte : Projet de recherche ECOWERT

Le projet de recherche « Analyse de la chaîne de valeur en temps réel pour l’optimisation durable de la production » (ECOWERT) est prévu pour une durée d’un an et se déroule jusqu’au 31 août 2022. Le ministère de l’Économie, du Travail et du Tourisme du Bade-Wurtemberg finance le projet à hauteur d’environ 300 000 euros, provenant du programme de subventions Invest BW.