Dans de nombreuses industries, le conditionnement ou l’assemblage des produits finis mettent en œuvre des installations complexes constituées de machines spécialisées traitant des séries volumineuses de pièces aux caractéristiques variées.
Ces processus de conditionnement et/ou d’assemblage sont critiques car ils conditionnent la performance finale des unités de production. Or leur constitution par nature hétérogène, la finesse des réglages nécessaires, la sensibilité à la qualité des composants en font des ensembles difficiles à maîtriser.
Les industriels, soucieux de leur performance, portent donc une attention particulière au bon fonctionnement de ces installations, et cherchent en permanence à améliorer leurs performances. Ce processus d’amélioration continue demande par conséquent :

  • La mise à disposition d’indicateurs temps réel, calculés à partir de données collectées directement au niveau des automatismes et des équipementsfactory
  • L’historisation des données de base et indicateurs, pour une exploitation a posteriori sur des fenêtres d’observation potentiellement très larges

La fonction de suivi des KPI (Key Performance Indicators), appelés encore OEE (Overall Equipement Efficiency), qui s’appuie souvent sur le fameux TRS (Taux de Rendement Synthétique), fait partie du périmètre normalisé des MES (Manufacturing Execution Systems).
Les logiciels de MES du marché possèdent pour la plupart un module fonctionnel de suivi de performance, apte à adresser les fonctions généralement requises.
Toutefois, le volet fonctionnel de ces applications peut devenir rapidement plus complexe qu’il n’y parait, lorsque les indicateurs doivent être suivis et analysés par produit ou famille de produit, par équipe, par type de machine, etc… et lorsque le périmètre s’enrichit du suivi des temps main-d’œuvre par exemple.

Acteur du domaine MES depuis plus de 15 ans, SPC possède toutes les compétences pour adresser ce type de projets :

  • Connaissance fonctionnelle et métier des problématiques de suivi de performances dans des secteurs variés (pharmacie, dispositifs médicaux, cosmétiques, agroalimentaire)
  • Connaissance pratique des outils de MES
  • Maîtrise des aspects de communication avec automatismes et machines d’une part, avec les ERP d’autre part.