Comment optimiser la consommation de matières premières dans une usine de tôlerie

Auteur : Luis Galo, Data Scientist

Imbrication

La clé pour optimiser l’utilisation des matières premières est le nesting, c’est-à-dire l’imbrication. Il s’agit du positionnement des pièces à l’intérieur de la plaque d’origine afin d’occuper le minimum d’espace possible en optimisant son utilisation et en tirant le meilleur parti de ce qui reste après la découpe. Ce qui permet également de réutiliser les chutes pour un autre type de commande, pour des pièces plus petites par exemple. L’objectif est de générer le moins de ferraille ou de rebuts possible.

Ce procédé n’est pas simple et nécessite une connaissance approfondie dans l’utilisation des outils CAD/CAM et des caractéristiques des machines de découpe. Pour atteindre l’efficacité et la précision de la manière la plus simple possible et pour permettre la connexion à tous types de machines, il est nécessaire d’utiliser un programme d’imbrication de pièces, comme Lantek Expert qui permet de créer des imbrications optimales et gère les chutes de matériau réutilisable grâce à un unique programme pour toutes les machines de découpe de l’atelier.  Les outils logiciels Lantek permettent à sa clientèle de réaliser des économies annuelles de consommation en matières premières de plus de 8 %.

Lantek MES

L’optimisation de l’usine passe également par une autre couche, celle d’un programme de gestion de la production : Manufacturing Execution System (MES). Il permet de visualiser chaque étape du processus de fabrication, d’évaluer la valeur ajoutée et de détecter les points faibles, afin d’intervenir le cas échéant. De la phase de conception jusqu’à l’imbrication, en passant par la budgétisation ainsi que le contrôle des stocks.

En ce sens, dans le droit fil de l’imbrication, Lantek MES permet de planifier la production et de contrôler la matière première restante qui demeure en stock. Grâce à l’Intelligence Artificielle, il sera alors possible de la réutiliser avec une plus grande précision, comme nous allons le voir. Car il ne sert à rien d’accumuler les chutes si nous n’en avons pas un inventaire et si nous ne maîtrisons pas les coûts de leur réutilisation.

ANALYSES

Il convient d’ajouter aux étapes précédentes une nouvelle couche, celle des analyses. Il s’agit d’Intelligence Artificielle et d’Apprentissage Automatique, afin que les intervenants puissent évaluer en temps réel le comportement de leur usine, à la fois en termes de quantité de production et de charge de travail d’une machine, de la production de rebuts ou de la consommation d’énergie. De cette façon, les meilleures décisions pourront être prises, car elles seront fondées sur des données objectives.

Ainsi, la visualisation des données en temps réel optimise encore plus les processus de production, et la supervision de l’état de l’usine en temps réel permet d’obtenir des informations essentielles pour la planification de la production ainsi que pour la budgétisation.

Grâce aux services de l’intelligence artificielle (IA) et aux services tels que le cloud CAD/CAM nous accompagnons notre clientèle le long de tous les processus complexes de l’industrie de la tôle. C’est le cas pour la budgétisation (Iquoting Lantek), par le biais d’un premier calcul prenant en compte les chutes générées, les durées de découpe, les coûts de consommation énergétique ainsi que les délais de livraison, le tout afin de simplifier le processus de création d’offres.

De même, ces outils logiciels avancés permettent de visualiser plus facilement les points faibles, comme les goulots d’étranglement dans une machine, etc.  Ces services de pointe peuvent même être utilisés pour établir des prévisions de l’empreinte carbone de la partie budgétée. La quantité de CO₂ générée lors de la fabrication est proportionnelle à la matière utilisée et à l’énergie consommée dans sa fabrication, ce qui permet de déterminer l’empreinte carbone de l’usine même en ce qui concerne les devis, c’est-à-dire avant que la pièce ne soit produite.

Réalité augmentée

La technologie de la vision artificielle peut également être utilisée pour accompagner les opérateurs, par la superposition de ce qui est concrètement souhaité sur des images réelles. Parce qu’une image vaut mille mots, il est souvent préférable de visualiser le projet pour vérifier que la conception, la découpe et la fabrication sont définitivement correctes. Il s’agit donc d’un contrôle qualité préalable, car en cas d’erreur une fois la découpe effectuée, la plaque finira au rebut, générant des déchets et des dépenses supplémentaires (et inutiles). Lantek propose un module de réalité augmentée qui pare à cet effet.

Contrôle de l’inventaire

Le contrôle du magasin, et donc de l’inventaire, est une étape très importante car c’est là que toute la matière première est stockée et où sont également conservées toutes les chutes provenant de chacun des processus. Ces chutes sont conservées pour être ultérieurement traitées lors d’une prochaine imbrication.

Le contrôle des stocks permet d’optimiser les flux de matière première entre les machines et les processus, et entre la machine et le magasin. Ainsi, l’optimisation du stock rendra plus facile de situer et exploiter toute la matière première.

Il nous paraît important de souligner que Lantek MES permet d’économiser jusqu’à 30 % sur la valeur du stock.

Empreinte carbone (consommation en matière première et en énergie)

Nous tournant vers 2050, date à laquelle la neutralité climatique doit être atteinte, il devient impératif de réduire progressivement notre empreinte carbone. Les fabricants doivent rendre les machines et les processus aussi efficients que possible en termes de consommation en énergie et en matières premières. Soit en installant un nouveau parc de machines, soit en ajustant le nombre d’heures de fonctionnement par le biais de programmes d’optimisation du cycle de production.

En conclusion, s’il est vrai que plus la couche d’optimisation est élevée, plus le coût le sera, l’efficience et l’efficacité seront cependant elles aussi plus élevées, ce qui permettra d’obtenir sur le long terme plus de rentabilité. Au fur et à mesure que le logiciel d’intelligence artificielle acquiert plus de données et donc de connaissances, il ne sera probablement plus nécessaire de dépendre d’un opérateur pour la saisie des données. Si nous dépendrons alors davantage de la machine, cela permettra en revanche à l’opérateur d’être plus efficace et productif dans d’autres tâches. Il est donc utile d’exploiter tous les outils à notre portée pour optimiser au maximum les processus de production, pour une économie sur les coûts et une réduction de notre empreinte carbone.