Published: January 12, 2025
Temps de lecture : 4 minutes
Introduction
PACCAR a été confronté à d'importants défis liés à une gestion inefficace de l'outillage, caractérisée par une collecte de données fragmentée et un suivi médiocre des performances de l'outillage. Cela entraînait une augmentation des coûts opérationnels et des temps d'arrêt. En réponse, PACCAR s'est associé à eMoldino et a mis en œuvre un système de gestion de l'outillage basé sur les données et compatible avec l'IoT afin de stimuler l'efficacité opérationnelle.
Défi commercial
Les pratiques initiales de gestion de l'outillage de PACCAR ont révélé d'importantes inefficacités systémiques :
- Tooling Movement: PACCAR needed a robust system to track tooling in real-time across multiple manufacturing facilities, ensuring enterprise-wide visibility and the ability to quickly locate any piece of tooling.
- Maintenance Scheduling: The company sought to digitalize and standardize maintenance records, enabling more informed scheduling and extending tooling lifespan. By streamlining maintenance activities, PACCAR aimed to reduce downtime and improve overall operational efficiency.
- Asset Management: PACCAR aimed to gain clear visibility into its entire asset base with fully digitized tooling records. This would enable informed decisions about when to deploy, refurbish, or retire specific tools, ultimately improving resource utilization and asset lifecycle management.
- CapEx Budget Forecasting: Accurate, data-driven forecasting was needed to better anticipate annual tooling expenditures. By leveraging insights from asset condition and maintenance history, PACCAR aimed to confidently predict costs for repairs, refurbishments, and replacements, ensuring more effective budgeting and strategic planning.
Ces lacunes se traduisent par des pertes financières tangibles. Sans une vision globale des performances de l'outillage, PACCAR avait du mal à aligner la gestion du cycle de vie de l'outillage sur les exigences de la production, ce qui entraînait une augmentation des coûts et une diminution de la fiabilité opérationnelle.
Feuille de route pour la mise en œuvre et alignement des parties prenantes
Le déploiement a suivi un calendrier structuré afin de garantir une adoption systématique :
- Juin-juillet 2024 : Mise en place initiale avec formation bihebdomadaire et essais pilotes sur deux presses.
- Août-septembre 2024 : Extension à d'autres presses.
- Octobre-novembre 2024 : Phase d'optimisation avec des examens mensuels et une formation avancée.
- décembre 2024 : le déploiement à grande échelle, y compris l'intégration des rapports sur le rebut et l'expansion de la presse.
À la fin du déploiement initial, PACCAR avait déployé 274 capteurs IoT, 22 terminaux et 20 supports de montage. Un engagement fort des parties prenantes - réunions hebdomadaires des responsables de l'outillage, sessions mensuelles de gestion et formation bihebdomadaire - a permis de s'assurer que les équipes techniques, les superviseurs et les dirigeants étaient en phase avec les nouveaux processus et les nouvelles technologies.
Intégration technique et architecture des données
PACCAR s'est appuyé sur la solution de gestion d'outillage basée sur l'IoT d'eMoldino pour transformer la visibilité opérationnelle et améliorer la prise de décision. Le système a intégré plusieurs flux de données critiques pour soutenir l'amélioration de l'efficacité opérationnelle :
- Mesures de production : Données en temps réel sur le fonctionnement de la presse.
- Aperçu de l'état des outils : Contrôle continu de l'état et des performances de l'outillage.
- Analyse automatisée : Analyse immédiate des performances pour une prise de décision proactive.
Impact opérationnel et améliorations
En l'espace d'un mois, les opérations d'outillage de PACCAR se sont transformées :
Le suivi systématique des opérations d'outillage numérisé a révélé des améliorations substantielles des performances. Efficacité globale de l'équipement (OEE) increased from 56.8% to 71.3% (+25.5%), while Equipment Availability rose from 58.5% to 76.5% (+30.8%). Au-delà de ces gains, les temps de cycle moyens restent 20-60% plus rapides que les temps de cycle réels.
Amélioration de l'efficacité globale des équipements (OEE) par période
OEE rose significantly between weeks 33 and 44—from 55.6% to 69.6%. This improvement was closely tied to a 29.8% boost in equipment availability, indicating that efforts in reliability enhancement, scheduling optimization, and proactive maintenance substantially reduced downtime and improved overall operational performance.
Amélioration de la disponibilité des machines par période
La disponibilité des machines a considérablement augmenté entre les semaines 33 et 44, passant de 57,8% à 75,0%. Cette amélioration de 29,81 TTP3 indique que des stratégies de maintenance améliorées, une programmation plus efficace et une meilleure fiabilité de l'outillage ont contribué à un environnement opérationnel plus stable et plus productif.
Résultats financiers
La transformation fondée sur les données a permis de réaliser d'importantes économies :
Conclusion
La mise en œuvre a commencé par des inefficacités importantes et a donné des résultats mesurables grâce à une approche systématique et à un alignement solide des parties prenantes :
- L'efficacité globale des équipements (OEE) est passée de 56,8% à 71,3%.
- La disponibilité des équipements s'est améliorée de 29,8%, passant de 57,8% à 75,0%.
- Les économies annuelles ont atteint environ $89,35 millions, validées par des stratégies de rénovation et d'investissement fondées sur des données.
Ces réalisations soulignent l'impact de la technologie de l'IdO et des stratégies fondées sur les données.
A propos de l'auteur
eMoldino
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