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Production industrielle : simplifier la traçabilité des pièces détachées

Publié le

Publi-rédactionnel Lorsqu'une entreprise est confrontée à une multitude de systèmes d'information hétérogènes, peut-elle connaître avec précision la composition d'une machine complexe, ou l'implantation exacte d'une pièce détachée ? Ces questions ont des implications importantes, et il peut être difficile d'obtenir des solutions avec des outils traditionnels. La plate-forme MarkLogic propose de simplifier ce type de situation.

Production industrielle : simplifier la traçabilité des pièces détachées

Les entreprises citées

En partenariat avec Industrie Explorer

En juin 2017, l'équipementier automobile japonais Takata déposait le bilan. La chute rapide de ce géant mondial avait été causée par la distribution d'airbags défectueux. Selon les autorités américaines, environ 37 millions de véhicules auraient été concernés. « Takata n'a pas été capable de gérer sa campagne de rappel », analyse Frédéric Valluet, directeur des solutions chez MarkLogic. « Il n'a pas été possible pour l'entreprise de retrouver précisément où étaient installées les pièces éventuellement défectueuses. » Les airbags en question ont causé la mort de plus d'une dizaine d'automobilistes.

Cet exemple met en évidence les enjeux considérables liés à « l'effectivité » des pièces, c'est-à-dire la capacité à retrouver un élément spécifique utilisé dans un ensemble. « Cela concerne les systèmes mécaniques, telles les pièces d'une machine, mais aussi la pharmacie, qui effectue des mélanges de substances, ou encore la finance, où des données peuvent être utilisées dans différents calculs », précise Frédéric Valluet. De nombreuses problématiques sont associées à cette notion d'effectivité, qui donne la possibilité de remonter la chaîne de production « dans les deux sens » : dans le cas d'une pièce identifiée comme défectueuse, une effectivité maîtrisée permet de rappeler les produits finaux qui la contiennent et, à l'inverse, cela permet de retrouver le modèle exact d'une pièce impliquée dans un accident pour, par exemple, en analyser les défauts.

Rassembler des informations disséminées et hétérogènes

Cette démarche implique différents partenaires. Si une même pièce provient de plusieurs fabricants différents, comment savoir de qui l'on dépend le plus ? Si un fournisseur fait défaut, comment remplacer la pièce concernée ? Est-on assuré de payer toutes ces pièces au bon prix ? Est-il possible d'avoir une estimation fiable de leur délai d'approvisionnement, en fonction de leur procédé de fabrication ? « Les informations liées à ces questions sont généralement disséminées dans différents systèmes, notamment les ERP, et impliquent des données hétérogènes », observe Frédéric Valluet. « Les informations sur une pièce comprennent souvent une référence, mais aussi une description, ainsi qu'un contexte, comme l'indication du producteur et de l’utilisateur. Ces données peuvent varier d'un site à l'autre, et être exprimées dans des langues différentes. »

Chaque pièce peut ainsi avoir des dizaines de références, selon les acteurs de la chaîne. Un produit fini complexe peut compter des dizaines de milliers de pièces. Et, au cours de sa vie, ces pièces sont susceptibles d'être échangées au fil de multiples opérations de maintenance. On mesure ainsi la difficulté d'obtenir, à tout moment, l'effectivité réelle d'une pièce, ou la composition exacte d'une machine. Or, uniformiser de nombreux systèmes d'information différents est impossible : on peut rarement imposer un format de donnée à tous les acteurs impliqués. De même, le fait de comparer manuellement les références dans chacun des silos de données représente une somme de travail énorme. Dans ce type de situation, la plate-forme MarkLogic se positionne comme un outil particulièrement adapté : elle collecte, centralise et indexe des données hétérogènes, quelles que soient leurs sources.

Obtenir des données enrichies et contextualisées

La plate-forme MarkLogic se connecte à tous les systèmes d'information pouvant entrer en jeu. Grâce à ses capacités sémantiques, elle établit de façon automatique des correspondances entre des données identiques formulées de façons différentes. « Une référence d'un seul tenant pourra par exemple être assimilée à une version comprenant des tirets », illustre Frédéric Valluet. Les documents indexés peuvent aussi être enrichis par la fusion des différentes versions d'une même information, contenant chacune d’elles des détails complémentaires. L'ajout de mots clés étoffe le contexte, et permet d'établir d'autres liens entre les données. Une fois ce data hub installé, il est donc possible de retrouver une information immédiatement et simplement, comme on le ferait avec un moteur de recherche classique. Il est alors inutile de connaître sa provenance ou son format.

« À partir de notre plate-forme, on crée des services différents qui s'appuient sur les mêmes données. Chaque cas d'usage est très rapide à développer », explique Frédéric Valluet. « Une première application peut consister, par exemple, à trouver tous les produits qui utilisent une pièce donnée. » En seulement quelques mois, un tel projet peut être opérationnel. Après le premier cas traité, une multitude d'autres applications sont envisageables, notamment en vue d'assurer la traçabilité des pièces tout au long de la production, jusqu'à leur effectivité dans les produits finaux. Cette approche originale fait de la plate-forme MarkLogic un outil particulièrement adapté à ces problématiques difficiles à traiter avec des solutions logicielles classiques.

 

Contenu proposé par MarkLogic.

 

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