L'avantage numérique
Endress+Hauser exploite les données et l'intelligence artificielle pour l'optimisation des process internes. C'est une approche qui aide l'entreprise à atteindre des niveaux de performance toujours plus élevés – et donc à satisfaire sa clientèle.
Les instruments de mesure Endress+Hauser existent dans une large gamme de variantes, et presque chaque instrument est unique.
Prévision de précision
Les instruments de mesure Endress+Hauser ne sont pas des articles en stock standard. Ils existent dans une large gamme de variantes, et presque chaque instrument est unique. L'entreprise fabrique chaque année quelque trois millions de capteurs sur commande, généralement avec un délai de quelques jours seulement. « Pour assurer que nos usines ont les matériaux et les ressources dans les quantités nécessaires et au bon moment, nous devons prévoir la demande du marché au moins 12 mois à l'avance », explique Oskar Kroll, chef de projet de la chaîne d'approvisionnement. Un modèle d'apprentissage-machine récemment mis en place commence à accompagner les équipes dans ce domaine. « Son analyse des données historiques a identifié les schémas et les corrélations ; désormais, le modèle applique ces résultats aux nouvelles données afin de prévoir la demande pour nos capteurs », explique Kroll. Après seulement trois mois de formation par des scientifiques internes et des experts externes, le modèle est prêt à réaliser ses premières prévisions sur la base de facteurs tels que les devis, les commandes entrantes, les taux de change, les prix du pétrole et du gaz, les indicateurs économiques et les jours fériés.
« Pour optimiser le modèle, nous avons effectué des tests rétroactifs pour des périodes pour lesquelles nous connaissions déjà le niveau réel des commandes entrantes. Cela fait maintenant un an que nous avons commencé à l'utiliser sur les prévisions à 12 mois glissants. Nos équipes des pays concernés vérifient la plausibilité de ces prévisions et ajoutent leurs propres informations », indique Kroll. La combinaison des intelligences humaine et artificielle fonctionne bien. Kroll : « Les premiers chiffres indiquent que les prévisions sont devenues plus précises. Cela améliore notre planification et nous aide à répondre de manière fiable aux attentes des clients ».
De plus en plus d'entreprises sont tenues de veiller à ce que leurs chaînes d'approvisionnement ne violent pas les droits de l'homme et les obligations environnementales.
Chaînes d'approvisionnement transparentes
Les entreprises sont de plus en plus tenues de veiller à ce que leurs chaînes d'approvisionnement ne violent pas les droits de l'homme et les obligations environnementales. Cela implique une surveillance et un suivi attentifs des fournisseurs. « En tant qu'entreprise internationale comptant plus de 12 000 fournisseurs, nous savions que le seul moyen de répondre à ces exigences était d'avoir un système d'assistance », explique Thomas Nierlich, responsable des achats chez Endress+Hauser. Son équipe a trouvé la solution qu'elle cherchait avec Prewave. Cette startup a développé une plate-forme qui utilise l'IA pour analyser les informations glanées sur le Web et dans les médias sociaux dans plus de 400 langues. « Fonctionnant 24h/24, Prewave analyse ces données et effectue des évaluations des risques pour les fournisseurs stratégiques », explique Thomas Nier. En cas de manifestation à proximité d'une usine de fournisseurs ou d'une catastrophe naturelle dans la région, l'équipe chargée des achats à l'échelle mondiale et les acheteurs locaux reçoivent une notification. « Nous pouvons également constater en un coup d’œil l'existence ou non de fournisseurs avec lesquels nous devrions discuter plus largement de certains sujets afin d'éviter les problèmes dans notre chaîne d'approvisionnement », dit Nier. Endress+Hauser, l'un des premiers clients de Prewave, a pu contribuer au développement de l'outil. « Nos sociétés de services et de production utilisent désormais également Prewave pour la gestion générale des risques et l'évaluation des nouveaux fournisseurs. Tous nous aident à renforcer nos chaînes d'approvisionnement et à améliorer notre capacité à satisfaire nos commandes de manière fiable et dans les délais », explique Nier.
Chez Endress+Hauser, l'étalonnage est une étape clé du process de fabrication.
Étalonnage rapide
L'étalonnage est une étape clé du process de fabrication chez Endress+Hauser. « C'est ainsi que nous assurons que nos instruments de mesure fonctionnent conformément aux spécifications », explique Jörg Zacheres, chef de projet principal pour les systèmes d'étalonnage au centre de production pour la débitmétrie. Mais l'étalonnage prend du temps. « Nous nous sommes donc interrogés : ce processus peut-il être accéléré sans perte de qualité ? » L'objectif était d'accélérer le traitement des commandes de débitmètres électromagnétiques - le type le plus souvent vendu par Endress+Hauser. Le défi ici était la visibilité, comme l'explique Jonas Bretz, des analystes d'étalonnage avancé : « Une bonne partie du process est automatisé et a lieu hors de vue à l'intérieur de l'installation ». Pour obtenir la transparence, l'équipe, en se référant à diverses sources, a recueilli et superposé toutes les données générées sur l'instrument, le process et le site de production. « Toutes les personnes impliquées ont alors pu visualiser le cycle des événements dans son intégralité. Cela nous a permis de développer davantage notre compréhension commune du déroulement des choses », dit Bretz.
L'équipe a optimisé le process d'étalonnage sur l'ensemble des installations du monde entier, en étroite collaboration avec les autorités compétentes. Jörg Zacheres est ravi du résultat : « Le process d'étalonnage est maintenant environ 30 % plus court. Certaines étapes ont été éliminées, d'autres simplifiées, et nous avons même réussi à mettre en place une étape supplémentaire de contrôle de la qualité ». L'équipe vient également de raccourcir le temps d'étalonnage pour les débitmètres Coriolis. D'autres projets sont en cours : « Dans tout le groupe, nous avons mis en place une plate-forme de données et d'IA, où nous serons bientôt en mesure de collecter toutes les données d'étalonnage de manière automatisée et standardisée. Cela va simplifier la tâche de nos spécialistes des données et nous aider à réaliser nos projets d'optimisation encore plus rapidement », déclare Jean Gutknecht, propriétaire des données produits.
