"Le monde que nous avons créé est un produit de nos pensées.
Nous ne pouvons pas le changer sans changer notre manière de penser."

Albert Einstein

Synthese Real Time Performance Management

SYNTHESE REAL TIME PERFORMANCE MANAGEMENT®

Synthese Real Time Performance Management® est un modèle d’amélioration continue moderne et unique. C’est la première couche de management opérationnel de toute structure de gestion de production, et ceci dans tout type d’organisation industrielle qui veut exploiter avec efficacité les nombreuses possibilités du big data et de la digitalisation.

Dans ce modèle, nous transformons toutes vos données disponibles en temps réel en informations significatives et contextualisées, pour ensuite les actualiser et les hiérarchiser de manière dynamique et enfin les distribuer en temps réel aux noeuds critiques de tous vos processus.

Ce modèle permet une exploitation optimale des spécificités et des ressources de votre organisation, pour atteindre une maîtrise durable de l’amélioration continue de vos performances.

Il réduit à néant la résistance au changement habituelle, en s’appuyant sur des “quick wins” et sur l’accumulation des résultats positifs d’améliorations quotidiennes.

La mise en oeuvre de notre modèle comprend cinq étapes :

– Phase 1 : TRANSFORMATION DES DONNEES

– Phase 2 : VISUALISATION DYNAMIQUE DES DEVIATIONS

– Phase 3 : COMMUNICATIONS AUX NOEUDS CRITIQUES

– Phase 4 : ANALYSE DYNAMIQUE DES SENSIBILITES ET PRIORISATION

– Phase 5 : COACHING INTENSIF DU MODELE

Toutes les photos et graphiques présentés ci-dessous sont des exemples issus d’un système de management entièrement construit sur le modèle Synthese Real Time Performance Management® et implémenté dans un laminoir à chaud

Dans ce système, les informations visuelles sont mises à la disposition de tous via l’intranet de la société et via des écrans disposés à des endroits spécifiques.

Exemple d'un Processus de Production Standard

Afin d’illustrer notre concept, imaginons un processus de production en ligne, plusieurs machines dans différents ateliers ajoutent progressivement de la valeur à vos produits.

Les équipements (machines) sont généralement pilotés par des automates programmable (PLC  – Programmable Logic Controllers) ou commandes électriques ou électrohydrauliques. Nous qualifions ces systèmes locaux de pilotage de niveaux 1 (LEVEL 1).

Le processus de production complet est lui piloté par un MES (Manufacturing Execution System), que nous qualifions de niveau 2 (LEVEL 2).  Ce système relie entre elles les différentes machines et assure le suivi (Tracking) et la synchronisation  des opérations.

On peut également retrouver un système gérant les interactions et l’interfaçage avec le monde extérieur (sales, marketing, achat). On le qualifiera de niveau 3 (LEVEL 3).

Pendant les opérations normales, ces systèmes interagissent entre eux, échanges des informations.  Les systèmes de niveau 1 peuvent recevoir peu d’informations pour fonctionner, mais en générer de multiples dans leurs automatismes. Ces informations échangées sont toujours des données techniques, de réglage, de suivi de pièce ou matériau, de consommation d’énergie, ou encore des températures, pressions, couples, forces, signaux et impulsions de déclanchement, etc.

Si ces informations permettent de piloter et de suivre le déroulement des opérations de production en continu, c’est très souvent à l’issue d’une campagne, d’une journée, d’un poste que l’on peut examiner la “performance” des processus.

Notre modèle “Synthese Real Time Performance Management®” permet de connaitre et de visualiser en temps réel et agir à chaque instant sur la performance de la ligne de production. Voyons maintenant comment ces données sont collectées et utilisées dans ce modèle et reprenons le même processus de production en ligne.

Nous récoltons dans une base de donnée dynamique le maximum de ces informations échangées en temps réel entre les différents équipements (LEVEL 1) et les systèmes de suivi (LEVEL 2 et LEVEL 3). Lorsque des informations sont absolument nécessaires pour l’évaluation d’une performance, mais ne sont pas échangées et restent au niveau des automates d’une machine (LEVEL 1), on connecte, soit directement la base de données, soit le MES (LEVEL 2) via une carte de lecture locale.  Il peut être nécessaire de transformer une donnée analogique en information digitalisée le cas échéant via des cartes de conversion.

La fréquence de collecte dépend du type de production. Si un produit parcourt toute la ligne toutes les 20 secondes, nous collectons toutes les données attachées à ce produit, donc toutes les 20 secondes. La fréquence de collecte est donc de 180 paquets de données par heure.

Un premier travail est effectué sur les données entrantes afin d’en éliminer les perturbations, liées à des erreurs de mesures, des arrêts, des problèmes de connections, etc. C’est le REAL TIME DATA PROCESSING

Ces données collectées et “nettoyées” en temps réel alimentent une base de données, ou elles sont stockées intégralement pendant une durée moyenne, c’est la SHORT TERM DATA STORAGE database.  Cette base de données sera utilisée pour disposer off-line de l’intégralité des informations nécessaires pour reconstruire complètement les graphiques de performance d’une campagne de production quelconque dans un passé proche, afin de pouvoir en réaliser des analyse de phénomènes poussées.

Ces données seront ensuite stockées sous des formats plus compacts dans une base de données permanente, la LONG TERM PERFORMANCE & REFERENCE database.  On y retrouvera toutes informations moyennes stratifiées permettant de calculer les références utiles pour le modèle avec le module PERFORMANCE REFERENCE PROCESSING .

Les données en temps réel et les données de références sont alors utilisées dans un module GRAPHIC VISUALISATION PROCESSING afin de fabriquer les graphiques de visualisations des performances en temps réel.  La fréquence de rafraîchissement de ces graphiques est toujours inférieure à la fréquence de collecte des données afin d’afficher tous les changements en temps réel

Un dernier moteur de calcul, le SENSITIVITY PROCESSING, permet le calcul des sensibilités en temps réel et alimente le même moteur graphique, pour la

mise à jour et l’affichage du VALUE DRIVER TREE.  C’est à ce niveau de calcul que l’on met en évidence de manière dynamique (donc variable dans le temps) quels écarts par rapport aux références respectives provoquent les impacts les plus importants sur la performance globale, et qu’on le signale dans le VALUE DRIVER TREE.

A tout moment, on sait quelle partie du process ou sous-process nécessite une correction ou action immédiate.

Phase 1 - TRANSFORMATION DES DONNEES

Transformer les données en temps réel en informations exploitables

Toutes les données disponibles existantes en temps réel à toutes les étapes du processus et à tous les niveaux de l’organisation sont transformées en informations exploitables reformatées et accessibles à tous, principalement sous la forme d’informations graphiques utilisant des codes visuels simples et univoques montrant chaque paramètres de performance en continu et en temps réel.

Ces informations transformées parlent le langage de l’atelier et permettent aux travailleurs et à l’équipe de mieux comprendre leurs influences sur la performance des processus.

PHASE 2 - VISUALISATION DYNAMIque des deviations

Comparer en permanence les performances actuelles aux références

Toutes les données relatives aux performances sont stockées en permanence dans une base de données dédié. Des multiples références sont ensuite calculées, stockées et stratifiées au fil du temps en fonction des besoins de contrôle de la variabilité des processus.

Les valeurs typiques sont les moyennes annuelles. Cependant, la fenêtre d’analyse peut être adaptée à la capacité des ressources (trimestrielle, mensuelle, moyennes flottantes, etc).

Chacun des paramètres de performance des process et sous-process est ensuite affiché sous la forme d’un graphique préformaté très facilement lisible, où les écarts entre les performances actuelles et leur références respectives sont très aisément mis en évidence.

Exemple 1 : évolution du rythme de production (Beam Blank par heure) pendant une campagne de production. Les informations graphiques sont clairement compréhensibles, l’impact de nombreux arrêts sur la productivité finale après un très bon démarrage de campagne est évident.

Exemple 2 : évolution du rythme de production (Beam Blank par heure) pendant une campagne de production avec mélange de deux tailles de Beam Blank avec des références différentes (productivité moyenne annuelle), la référence mixte est recalculée en continu. 

Exemple 3 : évolution du rythme de production (Beam Blank par heure) pendant une campagne de production. Malgré la casse d’un cylindre de laminage après 3 heures, les performances finales dépassent les références. 

Exemple 4 : évolution du rythme de production (Beam Blank par heure) pendant une campagne de production. Malgré un début de campagne très difficile, les performances finales dépassent les références.

PHASE 3 - COMMUNICATION AUX NOeUDS CRITIQUES

Communiquer des informations contextuelles adaptées aux nœuds critiques du processus

Parallèlement aux informations techniques et opérationnelles standard qui sont affichées et mises à disposition via les HMI (Human Machine Interface), notre modèle ajoute des informations contextuelles relatives à la performance du processus en cours.

Ces informations supplémentaires sont essentielles aux opérateurs et superviseurs de production pour parfaitement comprendre comment leurs actions et décisions influencent la performance des processus dont ils ont la responsabilité du pilotage.

Exemple 1: Tous les graphiques en temps réel montrant toutes les composantes de la performance du laminoir sont disponibles dans le poste de contrôle central du Superviseur de production.

Exemple 2 : Un ensemble de quatre graphiques contextuels montrant au chef d’équipe les informations nécessaires pour piloter la performance de la découpe est disponible dans le poste de contrôle des scies à chaud.

Exemple 3 : Un ensemble de quatre graphiques contextuels montrant au chef d’équipe les informations requises pour gérer correctement les performances du four de réchauffe est disponible dans le poste de contrôle du four de réchauffe.

Example 4 : Un ensemble de quatre graphiques contextuels montrant :

– Couple de laminage Cage 1

– Température des Beam Blank (modèle numérique & mesure)

– Rythme de défournement en BB/hr

– Efficacité des scies à chaud en Coupes/hr

ces informations aident le superviseur du Four pour accélérer le rythme de défournement en parfaite connaissance des risques et des bottlenecks.

Example 5 : Un ensemble de quatre graphiques contextuels montrant :

– Couple de laminage Cage 1 (passe critique)

– Couple de laminage Cage 2 (2 passes)

– Couple de laminage Cage 3 (3 passes)

– Couple de laminage Cage 4 (3 passes)

ces informations permettent au chef lamineur de contrôler les effets des diamètres et usures des cylindres et de la température sur les couples moteur, afin de répartir les efforts de laminage sur les différentes passes.

Example 6 : Un graphiques contextuel montrant la consommation spécifique (nM3/ton) de gaz du Four de Réchauffe, combinée avec une visualisation du rythme de défournements (BB/hr).

ces informations aident l’opérateur du Four à agir en temps réel sur la régulation des zones du Four de réchauffe en fonction des rythmes de défournement adoptés et des arrêts de cadence rencontrés afin d’optimiser la consommation de gaz.

PHASE 4 - ANALYSE DYNAMIQUE DES SENSIBILITES ET PRIORISATION

Evaluer de manière dynamique les déviations par rapport aux références et leurs impacts sur la performance globale

Dans notre DYNAMIC VALUE DRIVER TREE (VDT), nous quantifions en temps réel et en continu l’impact sur le résultat global de tout écart positif ou négatif constaté, ceci pour chacun des paramètres d’un processus ou d’un sous-processus que vous avez décidé de suivre.

Les écarts par rapport aux références les plus significatifs sont mis en évidence de manière dynamique

Ils montrent SYSTEMATIQUEMENT l’endroit précis où une action immédiate est nécessaire pour améliorer les performances, ou du moins revenir à la performance standard.

Puisqu’il vous permet toujours d’agir sur les écarts de performance les plus critiques, le VDT est l’outil le plus puissant pour vous permettre d’optimiser l’utilisation de vos ressources.

PHASE 5 - Coaching intensif du modele

Tirer parti de la force de toute les équipes pour une performance durable

Ces décisions rapides prises par les opérateurs les plus proches des processus et ayant souvent une excellente compréhension des actions à entreprendre, conduisent à des améliorations tangibles et durables, tout en renforçant en même temps un profond engagement au sein des équipes.

Peu à peu, le rôle des dirigeants et des managers évoluera vers un rôle plus organisationnel : créer un environnement favorisant l’autonomie et l’initiative où les travailleurs peuvent agir, et le cas échéant échouer, en toute sécurité, bien d’avantage guidés par leur propre influence sur la performance que par de lourdes procédures.

Cela renforce les capacités professionnelles et améliore la compréhension des processus à tous les niveaux de l’organisation, tout en donnant aux travailleurs un fort sentiment d’appartenance, mais également en favorisant une préférence pour l’action

Synthese helps and guides you to implement our advanced and unique proprietary continuous improvement model.  It allows your teams and processes to reach their full potential by optimizing resources and making full advantage of all available data.

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Synthese vous aide et vous assiste dans l’implémentation de notre système d’amélioration continue unique et innovant. Il permet à vos équipes et processus d’atteindre leur plein potentiel en optimisant vos ressources et en exploitant l’intégralité de vos données disponibles.

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