Récemment, j'ai eu la chance d'animer un webcast avec Yoel Rivera, fondateur et PDG d'Ultimate Solutions, partenaire de Systech, et Joe Lipari, directeur de la gestion du cycle de vie des produits chez Systech.
Le sujet était l'industrie 4.0, c'est-à-dire les 4th Révolution industrielle. Cette étiquette couvre un large champ, bien au-delà de la portée du travail de Systech, mais c'est aussi un moteur essentiel pour les progrès de notre activité. L'industrie 4.0 implique l'intégration de technologies avancées telles que le mobile, l'informatique en nuage, l'IdO, l'IA et l'automatisation des processus robotiques afin d'automatiser davantage de processus de fabrication et de chaîne d'approvisionnement à travers les appareils, les machines et les organisations. Comme les autres "révolutions", l'industrie 4.0 vise à améliorer la qualité et la productivité, à réduire les coûts, à accroître l'efficacité et à rendre les organisations plus souples et plus agiles.
Bien qu'elle soit encore en évolution, l'industrie 4.0 a déjà un impact significatif sur les activités de nos clients en permettant des usines plus intelligentes et en aidant les fabricants à garantir la qualité des produits tout au long de leurs chaînes d'approvisionnement. Les informations fournies par ces technologies de pointe peuvent aider à rationaliser les opérations de fabrication, à connecter les chaînes d'approvisionnement, à éclairer la prise de décision et à permettre un temps de réponse plus rapide aux événements imprévus de la chaîne d'approvisionnement.
L'emballage des produits est un excellent exemple d'un domaine où l'industrie 4.0 fait déjà la différence.
De nombreux fabricants sont confrontés à des répétitions et à des retouches sur leurs lignes d'emballage. Il s'agit d'un facteur de coût important - jusqu'à 30% pour certains. Il n'est pas irréaliste de consacrer 15 minutes à la mise en place de systèmes et de dispositifs de vision de ligne. Cela peut inclure la mise en place d'outils de vision, la formation et d'autres aspects. Il est probable qu'une personne consacre les mêmes 15 minutes à chaque fois qu'elle le fait.
Pour les besoins de la discussion, supposons qu'une entreprise gère 10 000 lots d'emballage par an. Ce chiffre n'est pas rare pour une entreprise pharmaceutique et peut même être inférieur pour certaines grandes entreprises. Cela équivaut à 2 500 heures par an, ce qui représente beaucoup de temps et d'argent.
L'industrie 4.0 modifie fondamentalement cette équation. Grâce à l'IA et à l'apprentissage automatique, vous pouvez former le système d'inspection par vision sur votre ligne d'emballage. Il continue d'apprendre et d'améliorer sa capacité à identifier ce qu'est un emballage défectueux et pourquoi les emballages échouent. Ainsi, non seulement vous gagnez du temps sur la configuration de la ligne à chaque fois, mais le système est également capable de mieux anticiper et identifier les défauts d'emballage.
Systech applique cette capacité avec notre Solution d'optimisation de la ligne d'emballage UniSeries. Notre suite logicielle utilise l'inspection intelligente par vision industrielle pour fournir aux fabricants des informations exploitables afin d'améliorer en permanence les performances de leurs processus d'emballage. Les clients peuvent ainsi réduire les activités de surveillance du système jusqu'à 80%, réduire le temps de collecte manuelle des données jusqu'à 60%, et effectuer la vérification et la libération à distance pour réduire les délais de notification de libération des lots jusqu'à 25%.
L'amélioration de la visibilité des données relatives aux lignes d'emballage peut aider les fabricants à réduire le temps nécessaire à l'identification des défauts et à éliminer de nombreux travaux de reprise et de répétition. Tout aussi important, les données qu'elle fournit peuvent également aider l'organisation à être plus réactive face aux changements de la demande du marché, aux exigences réglementaires ou à d'autres défis liés à l'environnement de l'emballage. Ce n'est qu'un exemple des domaines dans lesquels l'industrie 4.0 a un impact positif significatif.
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