Avoir une bonne solution de passation de quart est un élément de base pour contrôler et optimiser les opérations de l'usine. Notre solution a été conçue pour être mise en place rapidement dans une grande diversité d’industries. Son interface est simple, claire et conviviale, que ce soit pour les personnes qui le configure ou les utilisateurs.
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Notre solution Shift Handover ou passation de quart, est une plateforme flexible et 100% configurable. Elle permet une transition entre les équipes de quart en enregistrant et documentant les données des quarts précédents
En numérisant cette transition, nous renforçons les points suivants :
La précision des données de votre quart de travail est instantanément améliorée.
Tout est facilement configurable.
Les rapports peuvent être directement soumis à des systèmes externes.
Notre solution fonctionne dans n'importe quel type d'environnement basé sur le web.
AG Solution peut fournir une simulation complète de l'usine hors ligne. Le comportement du procédé virtuel sera le même que celui du procédé réel. Cela permet : des tests et une formation plus efficaces, des temps d’arrêt et de démarrage beaucoup plus courts et une minimisation des risques liés à une nouvelle installation. De plus, cette simulation est utilisée pour effectuer des tests FAT (Factory Acceptance Test) et pour former les opérateurs à un environnement de simulation hors ligne avant qu'ils ne fassent fonctionner l'installation dans la vie réelle.
Pour la formation des opérateurs, plusieurs scénarios peuvent être élaborés afin de simuler différentes situations dans l'environnement de test qui peuvent se produire dans l'environnement de production réel.
Grâce à cette simulation de procédé, il est possible de créer un jumeau numérique. Nous pouvons effectuer des simulations avant même que l'installation physique ne soit construite, grâce à nos spécialistes de données et à nos informaticiens. Un excellent outil pour installer cette simulation hors ligne est Simit de Siemens.
L'efficacité globale de l'équipement, mieux connue sous le nom d'OEE, détecte le pourcentage de votre production planifiée effective. La définition de votre OEE est une méthode très connue dans l'industrie.
Son calcul automatisé est rendu rare du fait d’une faible maturité Industry 4.0.
L'assistance au développement de votre maturité Industry 4.0 est au cœur d’AG Solution. Nous avons de nombreux exemples de réussite dans la mise en œuvre et l'amélioration des systèmes de rapports de l'OEE. Un OEE automatisé et en temps réel indiquera facilement et rapidement les goulots d'étranglement de votre processus, assurant ainsi un rapide retour sur investissement.
Les algorithmes d'apprentissage machine peuvent fournir un aperçu de la durée de vie prévue d'un équipement. Sur la base de données historiques, ils permettent de prédire la probabilité de rupture de l'actif dans une fenêtre spécifiée. Grâce à ces informations, il peut être décidé de procéder à une maintenance précoce ou de prolonger l'utilisation de l´équipement.
Prévoir un processus vous permet de prévoir ce qui va se passer ensuite, ou quand l'action que vous voulez faire (pensez à la maintenance, à l'entretien, aux changements d'équipe, aux changements de lot) va se produire. AG Solution vous fournit les outils dont vous avez besoin pour savoir quand une panne, un blocage ou un arrêt de production peut se produire.
AG Solution applique des modèles basés sur des données et des variables qui détectent l'état et la santé de votre machine afin de prévoir la prochaine fenêtre de maintenance. Les tableaux Excel qui vous indiquent quand procéder à la maintenance appartiennent au passé.
L'un des avantages d'avoir un système modélisé par AG Solution est que vous n'avez à vous occuper de la maintenance que lorsque cela est nécessaire, en fonction des données, et non de la programmation. Notre expertise, associée à votre connaissance des procédés, vous permettent d'éviter les temps d'arrêt, comme les pannes ou les casses. Le modèle est configuré et peut être oublié. Il se met à jour automatiquement en tirant les leçons du passé et en s'ajustant en conséquence.
Disposer d'un contrôle des performances sous forme de flux de données dans le système est une bonne étape vers la maintenance et la surveillance du temps de fonctionnement de votre système. En pratique, ces flux vous permettent d'analyser quel événement s'est produit en premier.
Analyser en détail la causalité des événements de temps d'arrêt :
. Dans ce cas, les événements de temps d'arrêt des groupes de serveurs ont été analysés afin d'étudier les multiples causes sous-jacentes. Cela provoquerait des surcharges de consommation des ressources des serveurs (Ram/Cpu). Ces dernières provoqueraient par conséquent une défaillance du réseau dans le système. Connaissant les variables et les flux d'événements, une étude est realisée pour analyser la corrélation des événements afin de trouver la cause profonde du problème.
Le contrôle de la gestion des itinéraires peut s'expliquer comme le système GPS interne ultime pour vos transferts simultanés de matières les plus complexes.
Il est souvent utilisé dans des installations très complexes de silos ou de parcs de stockage en vrac. Cette gestion de contrôle tient compte des facteurs suivants qui déterminent les itinéraires possibles pour déplacer les produits d'une source à une autre destination :
Nous adaptons la bibliothèque aux besoins fonctionnels de votre entreprise. Il s'agit d'un environnement fondamental et testé pour garantir un développement logiciel sûr, structuré, maintenable et uniforme. La bibliothèque apportera un standard dans votre automatisation aussi bien au niveau du développement qu'au niveau opérationnel.
Nous soutenons nos clients dans la création et la maintenance au niveau de :
L'optimisation des procédés chez AG Solution peut se faire à l'aide d'algorithmes qui analysent les paramètres de fabrication et offrent certaines capacités prédictives. À partir de données historisées, un modèle peut "apprendre" et prédire un ensemble de variables contrôlées par l'opérateur (par exemple, le taux de production). En utilisant la puissance prédictive des modèles de Machine Learning (ML), nous permettons à l'opérateur de tester les résultats de ses actions en temps réel avant que le processus n'ait lieu.
Cela permet à l'opérateur de tester différentes actions avant de les appliquer au procédé réel, et d'en piloter le résultat. Le module d'optimisation fournira des résultats exploitables . Par exemple, en donnant aux opérateurs des conseils sur les variables qu'ils doivent ajuster pour maximiser la production, comme le montre l'image ci-dessous.
Avec AG Solution, vous serez en mesure d'optimiser votre processus global. Nous construirons des algorithmes de Machine Learning (ML) . Nous détecterons les variables contrôlables afin que le modèle puisse être entraîné pour obtenir la configuration optimale de votre unité de travail.
L'utilisation de la virtualisation dans les environnements industriels présente de nombreux avantages. Notre solution de virtualisation vous permet de séparer et de distribuer les applications et les centres de données critiques de manière sûre. En appliquant notre solution à votre usine, le coût de l'infrastructure HW, de la maintenance et de l'administration sera réduit, ce qui augmentera votre retour sur investissement.
Sachant que notre système permet le test de scenarioS sans affecter la production ; les temps d’arrêts sont réduits pendant :
AG Solution applique des techniques et des stratégies de machine learning pour créer des capteurs virtuels pilotés par les données. Ces capteurs n'ont pas de temps d'arrêt et permettent de prédire les valeurs à venir. Ils sont fiables lorsqu'il s'agit de capteurs défaillants ou de points d'échantillonnage imprécis.
Par exemple: Dans une ligne corrosive, un capteur de pH pour mesurer l'acidité ne survit pas longtemps., Il se dégrade avec le temps, et avec lui, ses mesures sont de moins en moins fiables. La maintenance nécessaire pour configurer, calibrer et remplacer constamment le capteur est coûteuse. Disposer d'une solution de données robuste, basée sur des échantillons prélevés, des données sur les produits et des mesures en ligne du pH influencé représente un gain de temps et d’argent important. Une solution est alors modélisée et élaborée en utilisant les données des années précédentes. Cela permet ainsi de prédire le pH du flux en temps réel. La modélisation et l'exécution du modèle sont effectuées sur place, dans un nœud de Machine Learning, permettant des interactions et des réglages fins. Le modèle s’ajuste automatiquement en utilisant les nouvelles données.
Notre solution Golden Batch permet à nos clients d'enregistrer le profil de lot parfait pour toutes les valeurs de procédé qui influencent la qualité du produit. Décrivant ainsi mathématiquement et visuellement le lot parfait (=doré) du produit. Ensuite, notre solution surveille vos paramètres de processus en temps réel, en les comparant à ceux du lot doré. Cela permet à nos clients de corriger et de "sauvegarder" leurs lots.
Le lot idéal (souvent appelé aussi le profil idéal) est défini comme le profil temporel des valeurs de procédé qui ont été enregistrées pour un lot avec les meilleurs objectifs de qualité du produit . De nos jours, la vérification continue des procédés est cruciale pour atteindre l'excellence en matière de fabrication. La vérification en temps réel des paramètres critiques du procédé est essentielle pour réduire les résultats imprévus de votre production par lots. La solution Golden batch permet également l'étude des résultats inattendus, en détectant la variabilité du procédé et en établissant un rythme clair pour l'amélioration continue.
AG Solution met en place cette solution au travers de notre expertise dans un grand nombre d’industrie. Nous travaillons en collaboration avec vos équipes de l’amélioration continue, afin de reproduire vos meilleurs lots.
