Une utilisation importante des données machine consiste à calculer différents indicateurs clés de performance (KPI) pour mesurer les performances et le comportement des machines ou des processus. Ces KPI peuvent être utilisés notamment pour obtenir un statut instantané et pour suivre le comportement dans le temps afin de s’assurer que celui-ci ne dévie pas de ce qui est attendu. Les KPI sont également utiles pour évaluer l’impact des changements d’optimisation qui ont été introduits.
L’Edge analytics est un outil parfait, à la fois pour collecter les données pertinentes et calculer ces KPI, mais aussi pour déclencher des actions lorsqu’un comportement anormal est détecté. En étant proche des sources de données, les résultats sont disponibles le plus rapidement possible et les réponses peuvent être rapides.
Des actions peuvent être prises directement, tandis que les valeurs réelles des indicateurs clés de performance peuvent être transmises à des systèmes sur site ou en Cloud pour une visualisation directe et/ou un stockage pour l’analyse des tendances. Si des mesures doivent être prises sur la base de l’analyse des tendances, la périphérie peut être complétée par une base de données de séries chronologiques pour permettre une analyse locale qui utilise également les données historiques.
KPI opérationnels et TRS ou OEE
L’idée d’un KPI est de présenter un chiffre unique qui quantifie une caractéristique pertinente du système observé. Il peut s’agir d’une valeur absolue, comme le nombre d’unités produites au cours de la dernière heure, mais dans de nombreux cas, il est préférable d’utiliser des chiffres relatifs où la mesure est comparée aux résultats optimaux.
Les valeurs relatives sont généralement présentées sous forme de pourcentage : 100 % indiquant un comportement optimal. Les indicateurs clés de performance peuvent être basés sur une seule mesure, mais aussi sur une combinaison de plusieurs mesures, comme le TRS (Taux de rendement Synthétique) ou OEE (Overall Equipment Efficiency).
Le TRS combine trois KPI en une seule valeur : Disponibilité, Performance et Qualité.
Calculer le TRS avec Crosser Flow Studio
Avant d’aborder les KPI plus complexes tels que le TRS, examinons quelques KPI simples. De nombreux KPI peuvent être générés soit en comptant les occurrences, soit en mesurant le temps passé dans certains états, accumulé sur une période de temps fixe, par exemple :
- Si nous recevons un signal chaque fois qu’un nouveau produit est terminé, nous pouvons générer l’ICP (Indicateurs Clés de Performance) >> Produits fabriqués par heure.
- Si nous recevons un signal qui est vrai lorsqu’une machine est en marche et faux lorsqu’elle ne l’est pas, nous pouvons calculer l’indicateur clé de performance “Temps de fonctionnement”, présenté sous la forme d’un pourcentage.
Les indicateurs clés de performance comme celui-ci peuvent être utilisés tels quels et présentés, par exemple, sur un tableau de bord pour un statut en direct ou un graphique pour une analyse des tendances. Ils peuvent également être utilisés pour générer des déclencheurs lorsqu’ils s’écartent trop des valeurs attendues, en les comparant à une valeur seuil. Ces déclencheurs peuvent ensuite être envoyés aux ingénieurs sur le terrain ou aux responsables qui doivent prendre des mesures.
TRS : trois KPI en un
En combinant des KPI simples, nous pouvons générer des KPI plus complexes qui donneront une image plus complète de la situation. Prenons l’exemple du TRS.
Si vous souhaitez en savoir plus sur la façon de calculer le TRS, consultez : https://www.oee.com/calculating-oee.html.
L’indicateur clé de performance TRS est une combinaison de trois composantes : Disponibilité, Performance et Qualité. Chaque composant est une valeur comprise entre 0 et 100%, où 100% correspond à un comportement optimal.
Abordons-les un par un !
Disponibilité
La disponibilité est une mesure du temps disponible pendant lequel une machine a fonctionné (effectué un travail utile) et est définie comme suit :
Le temps de fonctionnement peut être mesuré si nous disposons d’un signal nous indiquant quand la machine fonctionne. Le temps de production planifié doit être fourni comme entrée statique. Par exemple, si la machine est censée fonctionner en continu pendant 8 heures par jour, le temps de production planifié sera de “8 heures par jour” et nous ne devrons mesurer le temps d’exécution que pendant cette fenêtre du temps de production planifié.
Performance
La performance est une mesure de l’efficacité d’une machine lorsqu’elle est active, en matière de nombre d’unités produites. Elle peut être calculée en comparant le nombre d’unités produites dans la fenêtre de temps planifiée avec le nombre optimal d’unités que la machine devrait être capable de produire.
Encore une fois, nous pouvons mesurer le nombre d’unités produites si nous recevons un signal lorsque chaque nouvelle unité est terminée. Le nombre attendu d’unités doit être fourni comme entrée statique, par exemple “1000 unités par heure”.
Qualité
La qualité mesure le rendement, c’est-à-dire la proportion de produits fabriqués qui peuvent effectivement être utilisés sans nécessiter de retouches ou être mis au rebut.
Si nous disposons d’un signal nous indiquant l’état de chaque produit fabriqué, bon ou mauvais, ce chiffre peut être calculé sans aucune information supplémentaire.
Le calcul de vos KPIs avec Crosser Streaming Analytics
Sur la base des démonstrations ci-dessus, nous voyons que de nombreux KPI peuvent être calculés par quelques opérations courantes appliquées aux données de la machine. La solution Crosser Edge d’analyse continu est la plateforme parfaite pour effectuer ces calculs à côté des machines, pour une utilisation immédiate afin de générer des actions rapides ou fournir des informations aux tableaux de bord, locaux ou distants.
La bibliothèque de modules Crosser comporte un ensemble de modules ciblant spécifiquement les calculs des KPI. Combiné avec des modules pour collecter les données des machines et fournir les résultats à différents systèmes sur site et dans le Cloud, un pipeline analytique complet basé sur les KPI peut facilement être mis en œuvre.
Quelques exemples de modules KPI sur Crosser ?
Planificateur – Utilisé pour définir quand les mesures des KPI doivent être actives, par exemple en définissant les heures de travail. Génère un message “Start” au début d’une période active et un message “Stop” à la fin de la période. Un nombre quelconque de périodes actives peut être défini, en se référant à l’heure de l’horloge murale.
Compteur de messages – Compte les messages sur une période de temps définie, par exemple 1 heure. A la fin de chaque période, un message contenant les informations suivantes est délivré :
- Nombre total de messages reçus au cours de la dernière période de temps.
- Nombre de messages pour chaque valeur d’une propriété spécifiée. Par exemple, si le message contient une propriété indiquant si un produit fabriqué est “bon” ou “mauvais”, le message indiquera le nombre de messages où cette propriété a été définie comme “bonne” et le nombre de messages où elle a été définie comme “mauvaise”.
- Nombre relatif de messages pour chaque valeur d’une propriété spécifiée. En utilisant la même propriété et les mêmes résultats que ci-dessus, mais en divisant chaque valeur par le nombre total de messages reçus. En utilisant le même exemple, nous obtiendrons le “rendement” et le “taux de rebut”. Ce module ne comptera les messages que lorsqu’il est dans un état actif, déclenché par un signal “Start”, par exemple depuis le module “Scheduler”.
Compteur de temps – Mesure le temps passé dans différents états, en regardant un signal sélectionné, par exemple “Machine en marche/arrêt”, mesuré sur une période de temps. A la fin de chaque période de temps, un message est délivré contenant le temps absolu et relatif passé dans chaque état (valeur du signal d’entrée). Ce module ne mesure que le temps passé dans un état actif, déclenché par un signal “Start”, par exemple du module “Scheduler”.
Sur cette image : Utilisation de modules pré-intégrés pour créer facilement des calculs TRS à partir des données de la machine et publication du TRS sur des tableaux de bord combinés à des notifications par message en fonction de seuils.
Résumé
Augmentez vos connaissances et votre capacité à agir en temps réel sur les changements de signaux avec Crosser Edge Analytics, améliorez votre performance globale du TRS… les modules prédéfinis pour le calcul des indicateurs clés de performance (KPI) facilitent plus que jamais la mise en œuvre d’une compréhension plus approfondie de vos processus de production et la prise de conscience est le point de départ de l’amélioration.
Contactez-nous pour discuter de la pertinence de Crosser et de la manière dont vous pourriez vous lancer grâce aux capacités de self-service de la plateforme.