Yield Management SMTD
Un système de yield management et un dashboard temps réel pour piloter la performance d’un parc de machines industrielles.
ClientSMTD
+0%
Productivité
Temps réel
Monitoring
0+
Machines connectées
24/7
Disponibilité
Un industriel qui pilotait à l’aveugle
SMTD exploite un parc de machines industrielles dont la performance conditionne directement la rentabilité. Chaque heure d’arrêt non anticipée est une heure de production perdue.
Avant le projet, la performance se constatait après coup, sur des relevés consolidés. Les décisions d’ajustement arrivaient donc toujours en retard sur les événements.
Faire parler des machines qui ne communiquaient pas entre elles
Le parc réunit des machines d’âges et de constructeurs différents, avec des protocoles hétérogènes. Les interroger de façon homogène supposait de normaliser des remontées qui n’avaient rien en commun.
S’ajoutait une contrainte de fréquence : un indicateur de production n’a de valeur que s’il est disponible pendant le poste, pas le lendemain matin.
Une couche de collecte, puis un pilotage en temps réel
Nous avons construit une couche de collecte normalisant les remontées machine, puis un dashboard qui restitue la performance en continu et met en évidence les écarts au moment où ils se produisent.
Collecte normalisée du parc
Les machines sont interrogées via une couche d’abstraction qui uniformise des protocoles hétérogènes, ce qui permet d’ajouter un équipement sans repenser la chaîne.
Dashboard temps réel
La performance est restituée en continu pendant le poste, avec mise en évidence des écarts. Les ajustements se décident sur des données vivantes plutôt que sur un rapport de la veille.
Indicateurs de yield par machine
Le rendement est calculé machine par machine, ce qui permet d’identifier les équipements réellement limitants plutôt que de raisonner sur une moyenne d’atelier.
Historisation et analyse
Les relevés sont conservés pour comparer les périodes et objectiver les gains, au-delà de la seule supervision instantanée.
Les technologies retenues
Une couche de collecte Node.js pour interroger et normaliser le parc, une interface React pour la restitution temps réel, et une base historisée pour l’analyse de tendance.
Node.js
React
IoT
API REST
Un pilotage qui précède les incidents
La performance se pilote désormais pendant la production plutôt qu’après. Les indicateurs sont disponibles en continu sur l’ensemble du parc connecté.
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