La concurrence mondiale féroce oblige aujourd'hui les fabricants à opérer avec des marges bénéficiaires très réduites. Il devient de plus en plus difficile pour les entreprises et les fabricants d'être compétitifs face à l' augmentation des coûts des matériaux et de la main-d'œuvre. Les principaux fabricants adoptent une approche de la rentabilité fondée sur les données plutôt que de rogner aveuglément sur les coûts, ce qui risquerait de compromettre la qualité et la capacité. Cette méthode exploite l'énorme quantité de données produites dans les usines et les chaînes d'approvisionnement modernes pour trouver des moyens plus créatifs d'économiser de l'argent - de la réduction des déchets sur la chaîne de production à l'optimisation des achats et des stocks.
Cet article explique comment les fabricants peuvent exploiter les données quotidiennes pour trouver des possibilités d'économies, normaliser les processus, éliminer les déchets et prendre de meilleures décisions en matière d'approvisionnement et de production.
Résultat : Une approche de la rentabilité basée sur les données qui peut permettre à votre entreprise manufacturière de rester compétitive.
Pourquoi une stratégie d'efficacité des coûts basée sur les données est-elle importante ?
Une approche fondée sur le rapport coût-efficacité consiste à maximiser la production et la valeur pour chaque dollar dépensé, sans sacrifier la qualité ou l'innovation. Ce qui fait qu'une stratégie est "guidée par les données", c'est la capacité des décideurs à tirer parti de l'analyse des données et des outils plutôt que de l'intuition ou de l'"expérience". Il s'agit là d'une opportunité considérable, car les opérations de fabrication modernes génèrent des tonnes de données (machines, capteurs, systèmes ERP, etc.), et c'est dans ces données que l'on trouve des informations sur les dépenses inutiles ou les opportunités en matière de processus.
Les entreprises peuvent bénéficier de ces informations. Une étude montre par exemple que l'analyse des données appliquée à la fabrication peut augmenter les marges bénéficiaires de l'EBITDA de 4 à 10 %. Ces marges résultent de la mise au point des processus, de la réduction des temps d'arrêt et de l'optimisation des ressources en fonction des données. Si les marges ont tendance à être serrées, quelques points de pourcentage d'efficacité en plus peuvent avoir un impact énorme sur la rentabilité et la part de marché.
Les entreprises qui adoptent une approche de la rentabilité fondée sur les données résistent mieux à la volatilité et bénéficient d'un avantage dans la prise de décision, ce qui se traduit par une meilleure tarification pour les clients et une plus grande capacité d'innovation.
Identifier les possibilités de réduction des coûts grâce aux données
Le plus grand avantage d'une approche fondée sur les données est la découverte d'opportunités cachées de réduction des coûts. Les opérations de fabrication sont complexes et de nombreux facteurs influent sur les coûts : performances des machines, productivité de la main-d'œuvre, gaspillage des matériaux, niveaux des stocks, itinéraires logistiques, etc. Les fabricants peuvent identifier les inefficacités ou les surcoûts en collectant et en analysant les données provenant de tous ces domaines.
Prenons l'exemple des données de production de l'usine. Les capteurs PLC et les registres de l'OEE des machines peuvent révéler qu'une ligne de production particulière connaît fréquemment des arrêts mineurs ou fonctionne à une vitesse inférieure à la vitesse optimale pendant certaines périodes de travail. Bien que chaque cas puisse sembler négligeable, ils se traduisent par une perte de production (OEE) et des coûts unitaires plus élevés au fil du temps. En analysant ces données, les fabricants peuvent mettre en évidence des tendances - peut-être une certaine machine a-t-elle besoin d'être entretenue, ou les opérateurs ont-ils besoin d'une formation plus poussée pendant l'équipe de nuit. La résolution de ces problèmes peut se traduire par des économies directes. La maintenance prédictive alimentée par les données est une source d'économie avérée : Selon Aberdeen Research, les programmes de maintenance prédictive réduisent généralement les temps d'arrêt des machines de 30 à 50 %. La réduction des temps d'arrêt imprévus se traduit par une augmentation de la productivité et une diminution des coûts de maintenance, ce qui a un impact direct sur les résultats.
De même, les registres des achats et des fournisseurs peuvent montrer que l'achat de matières premières en lots légèrement plus importants ou à une période différente de l'année (produits de base) permet d'obtenir une remise en gros, ce qui réduit les coûts sans affecter la production. L'analyse des CAPA peut également révéler qu'un fournisseur particulier a un taux de défauts plus élevé, ce qui entraîne des coûts cachés en termes de retouches et de retours. En identifiant cela, un fabricant peut renégocier les conditions ou trouver un meilleur fournisseur, améliorant ainsi la rentabilité. Selon McKinsey, les entreprises qui intègrent l'analyse avancée dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement peuvent réduire les coûts dans des domaines spécifiques de 15 à 20 %. Ces économies proviennent des mêmes ressources mais d'une meilleure analyse des dépenses, d'une logistique optimisée et d'une gestion plus intelligente des stocks basée sur les données.
Même les données relatives à la consommation d'énergie peuvent mettre en évidence des opportunités de coûts. De nombreuses usines de fabrication ont commencé à installer des compteurs intelligents et des capteurs IoT pour surveiller en temps réel la consommation d'électricité, de carburant et d'eau. Les données peuvent montrer, par exemple, que certaines machines consomment de l'énergie même lorsqu'elles sont à l'arrêt ou que les systèmes de chauffage/refroidissement fonctionnent à plein régime pendant les heures creuses. En ajustant les horaires ou en modernisant les équipements, les entreprises peuvent réduire considérablement leurs factures de services publics.
En bref, les données permettent de savoir où l'argent s'échappe de l'organisation. Il existe de nombreuses sources d'information, des statistiques des chaînes de production aux données d'approvisionnement en passant par les compteurs des services publics. En les analysant avec diligence, les fabricants peuvent identifier des dizaines d'opportunités de réduction des coûts, petites et grandes. L'étape suivante consiste à exploiter ces informations pour rationaliser et améliorer les opérations.
Rationalisation des opérations et réduction des déchets grâce aux données
Une fois que les données ont permis d'identifier les sources d'inefficacité, les fabricants peuvent utiliser ces connaissances pour rationaliser les opérations et réduire les déchets. C'est là le cœur d'une stratégie de rentabilité fondée sur les données : traduire les connaissances en actions dans l'usine et dans l'ensemble de l'organisation.
Les temps d'arrêt non planifiés et les performances sous-optimales des équipements sont les principales sources de gaspillage dans l'industrie manufacturière. Comme nous l'avons vu précédemment, l'analyse prédictive peut réduire considérablement les temps d'arrêt en prévoyant les besoins de maintenance. Par exemple, en utilisant les données des capteurs d'une machine, les algorithmes peuvent prédire qu'un roulement critique d'une machine tombera en panne dans deux semaines, ce qui permet à l'équipe de maintenance de le remplacer lors d'un arrêt programmé plutôt qu'en plein milieu de la production.
Cela permet d'éviter des réparations d'urgence coûteuses et de gagner du temps de production. General Motors, par exemple, utilise de tels systèmes de données dans ses usines et aurait évité d'innombrables heures d'immobilisation, ce qui se traduit par des millions d'euros d'économies, en réglant les problèmes avant que les pannes ne se produisent. En règle générale, chaque minute d'arrêt non planifié dans la fabrication automobile peut coûter des milliers de dollars ; la valeur de cette approche fondée sur les données est donc énorme.
L'utilisation de données pour rationaliser les opérations signifie que l'amélioration continue repose sur des preuves. Chaque modification apportée est mesurée et vérifiée. Au fil du temps, ces améliorations progressives s'additionnent. Le résultat est une opération de fabrication qui produit moins de déchets (qu'il s'agisse de déchets de temps, de matériaux ou d'efforts) et qui fonctionne de manière plus fluide, ce qui permet de réduire les coûts et d'augmenter l'efficacité.
6 étapes pratiques pour un voyage rentable basé sur les données
6 étapes pratiques pour un voyage rentable basé sur les donnéesLa perspective peut être décourageante pour les dirigeants de l'industrie manufacturière qui cherchent à mettre en œuvre une stratégie de rentabilité fondée sur les données. La création d'une culture axée sur les données au sein de l'organisation est essentielle à la réussite de cette stratégie. Mais il n'est pas nécessaire de procéder à une transformation numérique complète du jour au lendemain pour commencer à en récolter les fruits. Voici quelques étapes pratiques pour commencer :
1. Identifier les principales sources de données
Commencez par cartographier les endroits où vous générez déjà ou pouvez collecter des données. Il s'agit notamment des machines de production (par le biais d'automates ou de capteurs IoT), des systèmes de qualité, des stocks et des logiciels ERP, TMS, WMS ou autres, des journaux de maintenance et des systèmes de la chaîne d'approvisionnement. Les données externes, comme les devis initiaux des fournisseurs et les prix du marché, doivent également être prises en compte. Par exemple, les journaux des temps d'arrêt des machines et les dossiers de maintenance sont une mine d'or pour trouver des problèmes récurrents qui pourraient être résolus.
2. Définir les indicateurs de coûts et les indicateurs clés de performance
Déterminez les indicateurs qui reflètent le mieux la rentabilité de vos activités. Il peut s'agir du coût unitaire par produit, du coût de l'énergie par heure, de la rotation des stocks, des taux de défaut, etc. Assurez-vous que ces indicateurs sont mesurables à partir des données dont vous disposez et utilisez-les pour mesurer la rentabilité. La définition d'indicateurs clés de performance clairs (tels que "réduire le taux de rebut de X %" ou "réduire le délai de commande auprès des fournisseurs de Y jours") permet de mieux cibler les efforts d'analyse.
3. Commencer par un projet pilote
Choisissez un domaine où les problèmes sont évidents - une chaîne de production avec des retards fréquents ou une catégorie d'inventaire qui semble toujours surstockée. L'idée est de commencer modestement et de prouver la valeur de l'approche fondée sur les données. Constituez une petite équipe chargée d'analyser les données pertinentes dans ce domaine. Identifiez une ou deux améliorations à partir de cette analyse et mettez-les en œuvre. Même un projet pilote modeste, comme l'ajustement des programmes de maintenance sur la base des données, peut démontrer la valeur de l'approche.
4. Utiliser les bons outils
À mesure que vos efforts se développent, envisagez d'investir dans des outils d'analyse plus avancés ou des plateformes logicielles adaptées aux données de fabrication. Envisagez d'autres moyens d'intégrer ces outils à vos systèmes existants. Il peut s'agir d'outils d'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive ou de logiciels spécialisés pour l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement. La bonne nouvelle, c'est que de nombreuses solutions modernes de l'industrie 4.0 sont modulaires - vous pouvez commencer petit et vous développer. Assurez-vous que tout outil que vous utilisez peut s'intégrer à vos systèmes existants afin qu'il puisse tirer des données automatiquement.
5. Former et impliquer votre équipe
La qualité d'une stratégie dépend de son exécution sur le terrain. La formation est cruciale pour la réussite de la stratégie fondée sur les données. Assurez-vous que le personnel à tous les niveaux est formé pour comprendre les données pertinentes pour leur travail et pour savoir comment les exploiter. Lorsque tout le monde - des ingénieurs aux opérateurs de ligne - est à l'aise avec les données, ils peuvent rapidement s'adapter et repérer les problèmes. Encouragez une culture qui consiste à demander des données probantes lors de la prise de décision (par exemple : "Que disent les chiffres à propos de ce problème ?"). Au fil du temps, cet état d'esprit d'amélioration continue devient un élément normal du travail quotidien.
6. Échelle et pérennité
Après un projet pilote réussi et quelques gains rapides, étendre la stratégie à d'autres lignes de production, usines ou domaines de coûts. En élargissant la stratégie, les entreprises peuvent tirer pleinement parti des possibilités de réduction des coûts identifiées. Gardez une trace des économies réalisées - cela permet de justifier les investissements supplémentaires dans l'analyse ou les nouvelles technologies. La maintenance des systèmes est importante : veillez à ce que les données soient collectées de manière fiable (garbage in, garbage out) et affinez vos modèles et analyses à mesure que les processus changent ou que de nouvelles données sont disponibles. L'objectif est d'avoir un état d'esprit constant en matière d'optimisation des coûts.
En suivant ces étapes, les fabricants peuvent créer et maintenir une dynamique. Chaque amélioration permet d'économiser de l'argent et de libérer des ressources - temps, capital et capacité - qui peuvent être réinvesties dans des initiatives d'innovation ou de croissance. C'est une autre façon dont l'efficacité fondée sur les données vous aide à garder une longueur d'avance sur vos concurrents.
Améliorer les chaînes d'approvisionnement et rester compétitif avec Holocene
Les fabricants d'aujourd'hui sont continuellement confrontés à la volatilité des coûts et à la concurrence mondiale. Les données peuvent faire la différence entre prospérer et survivre. En analysant les données relatives à la production, aux stocks et à la chaîne d'approvisionnement, les entreprises obtiennent des informations exploitables qui leur permettent de contrôler les coûts et d'augmenter leur chiffre d'affaires. Une fois mises en œuvre, ces informations permettent de réaliser des économies et d'améliorer les performances.
Si vous êtes un chef d'entreprise manufacturière et que vous vous demandez comment améliorer vos marges bénéficiaires sans compromettre vos produits, la réponse se trouve probablement dans vos propres données. Commencez à petite échelle, prouvez la valeur et augmentez l'échelle - et n'oubliez pas qu'il s'agit d'un voyage d'amélioration continue. Holocene peut vous aider à chaque étape de ce parcours. Grâce à sa grande expertise dans les solutions de chaîne d'approvisionnement et de fabrication basées sur les données, Holocene aide les entreprises à transformer les données brutes en informations permettant de réduire les coûts et de prendre des décisions plus intelligentes. L'objectif n'est pas d'apporter une solution ponctuelle, mais d'instaurer une culture et un système d'efficacité qui ne cessent de rapporter des dividendes.
Prêt à explorer ce qu'une stratégie de rentabilité basée sur les données pourrait apporter à votre organisation ? Contactez-nous dès aujourd'hui pour en savoir plus.
Améliorer les chaînes d'approvisionnement et rester compétitif avec HoloceneFoire aux questions (FAQ)
1. Quelles sont les stratégies de rentabilité dans l'industrie manufacturière ?
Les stratégies de rentabilité dans l'industrie manufacturière sont des approches qui permettent de réduire les dépenses tout en maintenant la qualité et la production des produits. Ces stratégies impliquent souvent de tirer parti de l'analyse des données pour optimiser l'approvisionnement, minimiser les déchets et améliorer l'efficacité tout au long de la chaîne d'approvisionnement, de l'approvisionnement en matières premières à la livraison des produits finis.
2. Comment les fabricants peuvent-ils améliorer l'efficacité de la transformation des matières premières en produits finis ?
Les fabricants peuvent améliorer leur efficacité en utilisant des outils fondés sur les données pour surveiller les performances de production, réduire les temps d'arrêt et prévoir les besoins de maintenance. Cela permet de rationaliser le processus fastidieux de transformation des matières premières en produits finis, de livrer plus rapidement les détaillants et d'accroître la satisfaction des clients.
3. Pourquoi la demande réelle est-elle importante dans un modèle de chaîne d'approvisionnement ?
L'alignement de la production sur la demande réelle permet d'éviter la surproduction ou les ruptures de stock. En analysant les données en temps réel, les fabricants peuvent ajuster le modèle de leur chaîne d'approvisionnement pour répondre plus précisément aux besoins du marché, ce qui permet de réduire les stocks excédentaires de produits finis et d'améliorer la rentabilité.
4. Comment les stratégies de rentabilité confèrent-elles un avantage concurrentiel aux fabricants ?
En réduisant les dépenses inutiles et en améliorant la productivité, les stratégies de rentabilité permettent aux fabricants d'offrir de meilleurs prix et des livraisons plus rapides. Cela permet non seulement d'améliorer la rentabilité, mais aussi de créer un avantage concurrentiel sur des marchés où la satisfaction du client et la souplesse sont essentielles.
5. Quel est le rôle des détaillants dans une chaîne d'approvisionnement pilotée par les données ?
Les détaillants fournissent des données cruciales sur la demande réelle et le comportement des clients, que les fabricants peuvent utiliser pour affiner leurs calendriers de production et la planification des stocks. Cette collaboration garantit que les produits finis sont fabriqués efficacement et qu'ils parviennent aux clients avec un minimum de retard, ce qui améliore la satisfaction et réduit les coûts.
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