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Comment déployer une démarche de transformation Lean « multi-business unit » dans un environnement de production non récurrente ?

Air Liquide Advanced Technologies (ALaT) et XL consultants collaborent depuis fin 2015 dans le cadre d'un projet de transformation du Groupe : le projet Cryoblue.

Dans un environnement global, ouvert, incertain et hautement concurrentiel, les entreprises doivent être capables de réduire drastiquement le cycle de développement de leurs nouveaux produits.La capacité à proposer au marché de nouvelles fonctionnalités et de nouveaux concepts constitue un facteur clé de succès qui conditionne très fortement la performance et la pérennité des entreprises.
Concrètement, il s'agit pour les équipes de mettre en ouvre des approches, des pratiques et des outils qui leur permettent de mieux collaborer ensemble, de mieux appréhender la résolution de problèmes, d'optimiser le pilotage des projets et d'intégrer suffisamment tôt les contraintes des fournisseurs et des fabricants dans les étapes de conception. Il devient nécessaire de mettre en cohérence l'ensemble des activités liées aux projets, à la fabrication et aux services transverses.
Comment appliquer les approches Lean et les outils associés dans les processus de production non répétitive ?
Comment gérer le portefeuille de projets et optimiser le pilotage des activités, des tâches et des ressources ? 

Venez découvrir comment les équipes d'ALaT et d'XL Consultants ont su associer leurs valeurs ajoutées pour mettre en mouvement le site et lui donner l'autonomie nécessaire pour piloter sa performance individuelle et collective.

Proposé par :
Séverine COLOMINA, Directeur Transformation - AIR LIQUIDE ADVANCED TECHNOLOGIES


L'analytics appliqué aux données temps réel : comment mettre en place simplement des outils robustes, créateur de valeur et accessibles?

Les concepts big-data et advanced analytics devenus très populaires sont paradoxalement toujours difficiles à appréhender par le monde industriel. Sur base d'un exemple concret nous expliquerons une démarche éprouvée pour mettre en oeuvre l'axe analytics de la transformation digitale des usines.
Durant notre intervention et pour illustrer notre démarche, nous proposerons aux participants de soumettre des données et une problématique qui s'y rapporte pour en diagnostiquer les facteurs de succès et les risques.

La Réalité Augmentée, pour optimiser la disponibilité de l'outil de production.

La Réalité Augmentée permet d'améliorer la réactivité et la pertinence des actions des services support et de la production en offrant un accès immédiat aux informations pertinentes en temps réel sur le terrain (données issues de capteurs, documentation, procédures, schémas, vidéos).
Aujourd'hui, 50% du temps d'une opération de maintenance est passé à rechercher de l'information. De nombreuses pannes peuvent être évitées en suivant certains paramètres (maintenance prédictive). Mais les solutions traditionnelles sont coûteuses (capteurs / câblage électrique et informatique / MES / Ecrans).
La réalité augmentée, couplée à des capteurs IOT et une base de données documentaire centralisée, permet, à un coût moindre, de visualiser en temps réel sur une tablette des informations sur le process et l'infrastructure (armoire électrique, compresseurs, cuves, Hvac).
La reconnaissance automatique de l'environnement visualisé par la caméra de la tablette offre une vue améliorée d'un monde réel physique, où des objets virtuels sont fusionnés avec les objets de la scène réelle.

Intervention de SEDAPTA-OSYS sur l'excellence industrielle à l'heure de l'industrie 4.0


  • Industrie 4.0
  • Atelier expert
  • Edition du 12/04/2018

Fabrice CHAUSSERAIS

L'analytics appliqué aux données temps réel : comment mettre en place simplement des outils robustes, créateur de valeur et accessibles?

Les concepts big-data et advanced analytics devenus très populaires sont paradoxalement toujours difficiles à appréhender par le monde industriel. Sur base d'un exemple concret nous expliquerons une démarche éprouvée pour mettre en oeuvre l'axe analytics de la transformation digitale des usines.
Durant notre intervention et pour illustrer notre démarche, nous proposerons aux participants de soumettre des données et une problématique qui s'y rapporte pour en diagnostiquer les facteurs de succès et les risques.


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