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D’une TPE artisanale à une PME industrielle
Contexte
• La croissance rapide de cette TPE l’a conduite à envisager son
industrialisation (automatisation et digitalisation) pour 2023.
• Un Diagnostic Made Different a permis de définir le plan d’actions
et les priorités dans le cadre de ce projet ambitieux
HYGIPANEL – Fernelmont – Février 2023
Réalisation
• Une étude de faisabilité en complement du Diagnostic MD a été
menée sur 3 axes :
• Revision des recettes de fabrication pour optimiser le process
• Etude de l’automatisation complete
• Exploration des développements techno-écologiques
• POC avec quelques intégrateurs pour valider les choix ou les
options de transfert technologique.
• Préparation du budget global et cahier des charges
Impact
• Vision claire grace à un feuille de route complete pour cette
transformation.
• Réduction de l’enveloppe d’investissement envisagée initialement.
• Augmentation des volumes et maîtrise de la qualité sont les
premiers objectifs
• L’automatisation va réduire les consommations de matières
premières.
• Diagnostic Made Different puis une étude de faisabilité
SPWEER associée à quelques POCs avec les intégrateurs.
• Phasage dans le change management (5S, ERP,
preparation à l’automatisation, puis MES ou SCADA en lien
avec ERP) et finalement management visuel (suivi Qualité)
Méthodologie/Technologie
• Process mieux maitrisé (optimisation tps polymérisation)
• Optimisation des recettes (gain matières)
• Intégration des aspects sécurité (ATEX) et environnementaux
(Confinement + contrôle et traitement de l’air optimisé)
Retour d'expérience/Clés de succès
• Costs in k€ - non communiqué
• ImplementaHon duraHon : à venir fin 2024
• Resources : Sirris
• Entreprise : Hygipanel – Mr Bongiovanni L. CEO
• Partenaires : non communiqué
Ressources
Contacts
Business Capability : Transformation digitale
Technologie : Automatisation - MES - Zone ATEX
i
Mesure des consommations électriques pour agir
Contexte
• Augmentation importante des coûts énergétiques et
en particulier le la facture électrique
• Volonté de réduire les coûts variables pour rester
compétitif
Vinventions - Thimister – Novembre 2022
Réalisation
• Mise en place de capteurs IOT pour mesurer les
consommations électriques, collecte en temps réel et
affichage sur un tableau de bord (Cloud)
• Application au Bloc Uv de séchage d’encre et aux
ventilateurs d’extraction : l’étude des données a
permis d’identifier différentes optimisations
Impact
• UV : Réduction de 14,5% de la consommation électrique
en mode production (plus de 75 000 kWh/an)
• Ventilateurs : reduction de de la consommation électrique
66% en mode standby et 8% en mode production (soit
plus de 65 000 kWh/an)
• Méthodologie maitrisée pouvant être appliquée à d’autres
projets
• IOT (capteurs, communication sans fil , plateforme de
collecte sur le Cloud, dashboard avec outils d’analyse)
• Partenaire technique : Ewattch
Méthodologie / Technologie
• Facilité et rapidité de mise oeuvre de l’approche IOT
(non intrusive, sans fil)
• On ajoute les capteurs en fonction des besoins
• Formation des équipes à l’outil d’analyse
Retour d'expérience/Clés de succès
• Costs in k€ : 6000€
• Implementation duration : 1 mois par projet
d’amélioration
• Resources : resp electricité et du procédé à optimiser +
expert externe au démarrage
• Entreprise : Vinventions (Antoine Herman)
• Partenaire : Ewattch (Mathieu Chabot)
Ressources
Contacts
Business Capability : Energy
Technologie : IOT, Cloud, Monitoring
i
TRL : 9
Optimisation de la consommation énergétique
d’une ligne de production de film plastique
Contexte
• Volonté de réduire la consummation d’énergie du
procédé de production qui nécéssite énormément
d’électricité et de gaz
• Réduction des coûts de production
Jindal - Virton – Novembre 2022
Réalisation
• Mise en place de 10.000 capteurs IOT pour mesurer
les consommations de gaz et électricité, production
de chaleur
• Analyse des données, émission d’alertes et de
recommendations assistés par intelligence artificielle
• Affichage sur tableau de bord didactique
Impact
• Réduction de la consommation de chaleur de
l'extrudeuse : 50 000 €/an d'économies
• Analyse de la consommation de gaz : 6 000
€/an d'économies
• Réduction des consommations énergétiques de
30 %
• Maintenance préventive triennale
• Réduction des pertes d'équipement
• IOT (capteurs, communication sans fil , plateforme de
collecte sur le Cloud, dashboard avec outils d’analyse)
• Intelligence Artificielle (analyse predictive, aide à la
prise de decision)
• Partenaire technique : PEPITe
• Complémentarité et interopératbilité des solutions IOT et de
l’Intelligence Artificielle
• Assistance pour les opérateurs de production dans leur
mission
• Généralisation de mesures à l’ensemble de la production
• Costs in k€ : NC
• Implementation duration : NC
• Resources : NC
• Entreprise : Jindal (-)
• Partenaire : PEPITe (Frabrice Lebrun)
Ressources
Contacts
Business Capability : Energy, Gestion de la performance
Technologie : IOT, IA
i
L’Intelligence Artificielle est un outils au
service de l’intelligence humaine qui
permet d’analyser un volume de données
que l’humain ne parviendra jamais à traiter
Méthodologie / Technologie
Retour d'expérience/Clés de succès
Monitoring énergétique de la production de dérivés oléochimiques
Contexte
• Volonté de s’inscrire dans une transition énergétique
(Accords de Branche) et de réduire ses coûts de
production
• Nombreux compteurs presents sur le site mais aucun
système de rapatriement, d’analyse et de
visualization de données
Vandeputte - Mouscron – Novembre 2022
Réalisation
• Etude de faisabilité et recessement des différents
compteurs
• Mise en place de capteurs sans-fil
• Déploiement d’un logiciel de monitoring énergétique
Impact
• Alertes en cas de dérives des consommations
d’énergies
• Objectivation des économies d’énergies et des
progrès réalisés
• Validation et optimisation des consommations
d’énergie lors des arrêts d’activité
• Automatisation du reporting des consommations
d’énergie
• Audit et étude de faisabilité
• IOT (capteurs sans fil) ,
• Logiciel de monitoring énergétique (monitoring,
modélisation, dashboarding)
• Partenaire technique : Delpower
Méthodologie / Technologie
• Meilleure comprehension des facteurs clés à l’origine
des consommations
• Identifiication et généralisation de bonnes pratiques
• Costs in k€ : ?
• Implementation duration : ?
• Resources : ?
• Entreprise : Vandeputte (-)
• Partenaire : Delpower (Antoine Baguette)
Ressources
Contacts
Business Capability : Energy
Technologie : IOT, monitoring
i
Retour d'expérience/Clés de succès
Optimisation des ressources et de la planification de la production
Contexte
• Besoin de pouvoir optimiser l’utilisation des ressources et de
planifier la production en intégrant toute une série de paramètres
et contraintes, dont certaines incertitudes
• Module de planification de l’ERP pas suffisant pour pouvoir
optimiser la planification. Résultat, la planification se faisait
souvent dans excel et “à la main”
Takeda - Lessines - 2023
Réalisation
• Intégration des ressources, contraintes de production, critères
d’incertitude et modélisation graphique des process de
production en langage de formalisation (low-code)
• Déploiement du logiciel de planification et d’optimisation des
ressources s’appuyant sur des modèles d’optimisation
combinatoires sous incertitude (IA)
• Modules supplémentaires: execution tracking, rapports
statistiques
Impact
• Planification de la production automatisée en prenant en compte des paramètres d’incertitude
• Gestion des ressources optimisée grâce à la replanification automatique en cas d’indisponibilité de ressources
• Détection et anticipation de bottlenecks
• Planification des investissements et recrutements
• Optimisation de la production
• Langage de formalisaHon et modélisaHon graphique low-
code user-friendly, autonomie de l’uHlisateur
• Technologies d’Intelligence ArHficielle: opHmisaHon
combinatoire sous incerHtude et recherche opéraHonnelle
(model-driven AI)
• Takeda Lessines utilise Rombio depuis janvier 2023:
• Ordonnancement et optimisation des opérations
• Niveau décisionnel: supply chain
• 1-2 lots supplémentaires par mois: ±30M€ /an ROI
• Coût en k€: 25-75 /an
• Durée d’implémentaHon: 2-4 mois
• Ressources : responsable planificaHon (supply, prod, QC, ….)
• Entreprises : Takeda – Baxter — BePharBel — Exothera — …
• Partenaire : Rombio - Michael Saint-Guillain / Jonas Gibaszek
Ressources
Contacts
Business Capability : Planning de production
Technologie : IA
i
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Méthodologie / Technologie
Retour d'expérience/Clés de succès
Accroissement de produc/vité par l’automa/on
Contexte
• Améliorer la qualité du produit
• Diminuer les variations de production
• Optimiser le TCO
Dequachim - Mons – Juillet 2022
Réalisation
• ~200 cables pour 10,5km
• 3 armoires de commandes et 2 armoires serveur
• >300E/S digitales et analogiques avec automates redondants
• >20 vues de conduits SCADA
• Une infrastructure réseau redondante en anneau
Impact
• 97% de capacité de production en plus
• Diminution important des non qualités
• Opérateurs se concentrent maintenant sur des
activités à plus haite valeur ajoutée
• Système de PLC redondants : Rockwell
• SCADA redondants : Proficy Cimplicity
• Base de données temps reel : Proficy Historian
• MES ready à tous les niveaux PLC/SCADA/DB
Méthodologie/Technologie
• Partage des problèmes entre AgiNtech et Dequachim
avec l’objectif commun de succès
• L’interaction permanente entre nos équipes respectives
• La maîtrise technique des outils
Retour d'expérience/Clés de succès
• Coûts : 230k€
• Durée Implementation : 5 months
• Ressources : 5 electriciens, 2 automaticiens et un
responsable d’affaires
• Entreprise : R. Valli, raphäel.valli@agintech.eu
• Partenaire : T. Vanderstraten,
thierry.Vanderstraeten@dequachim.be
Ressources
Contacts
Business Capability : TCO/Productivité
Technologie : Automation
i
Contrôle en temperature et humidité de stocks de produits
chimiques
Contexte
Besoin de pouvoir contrôler les fluctuations de
temperatures des produits chimiques afin de
prévenir les risques d’explosions dans les stocks
(Bayer) – (Marles) – (2019)
Réalisation
• Mise en place de capteurs MCS (humidité,
pression, température) et d’un capteur TOR pour la
traçabilité de l’ouverture des ruches
• Installation d’un réseau privé et interne de type
LoRa pour la connectivité des capteurs
• Configuration des capteurs via le logiciel
Easysense permettant la remontée de données et
l’interconnexion avec des environnements tiers
(Wonderware) via des protocoles de
communication standards (OPC, MQTT,…)
Impact
• L’outil permet d’afficher les valeurs au sein de
l’outil de supervision (scada) permettant
également l’historization des données en lien
avec les données de production et d’alerter,
• Gain direct sur le positionnement des capteurs
( car aucun câblage)
• Capteurs MCS (humidité, pression, temperature)
• Capteur TOR (contrôle ouverture)
• Réseau privé LoRa
• Data analytics
• Logiciel métier
Méthodologie/Technologie
• Facilité d’implémentation
• Gains rapides (ROI) par rapport à l’implémentation de
capteurs cablés,
Retour d'expérience/Clés de succès
• Costs in k€: (35K avec matériel)
• Implementation duration : (1 Mois)
• Resources : number / expertise: (1 Responsible projets
et 1 ingénieur projets)
• Entreprise : Bayer Marles - Benoit Richard
• Partenaire : Technord – Gontran Prouvost
Ressources
Contacts
Business Capability : Gestion de stock, HSE
Technologie : IoT
i
Optimisation du temps et de la quantité de production
Contexte
Face à l’explosion de la demande, McBride souhaitait
produire plus et plus rapidement. Dans ses processus de
production, goulot d’étranglement identifié au niveau de
l’atelier Mixing. La mission visait à diminuer le temps de
production en guidant les opérateurs, en assurant une
meilleure traçabilité des matières et des résultats du
laboratoire.
McBride – Estaimpuis – (2018)
Réalisation
• Mise en place d’une application assurant les échanges
d’informations entre l’ERP et la production (planning de
production, stocks matières)
• Installation d’un écran pour le laboratoire, permettant de
suivre la production et d’encoder les résultats des tests
labo.
• Guidage des opérateurs par les opérations définies par la
recette du MES
Impact
• 40 % de gain sur le temps de production moyen (de 4
heures à 2 heures 20 minutes)
• réduction de 95 % du stock de rework (matières
retravaillées)
• plus de 80% des productions sont correctes du premier
coup (pas de correction nécessaire du batch)
• Logiciel MoM - MES
Méthodologie/Technologie
• Gain de 30% du temps de production dès le 1er mois
d’implementation,
• Amélioration de l’efficacité de production, passage de
70% à 95% dès la 1ere année du Golden Batch
(bonne production du 1er coup)
• Diminution des coûts de maintenance
Retour d'expérience/Clés de succès
• Costs in k€: (200k€)
• Implementation duration : (8mois avec partie
automation)
• Resources : number / expertise: (4 ressources : 1 Resp
Projets , 1 Architecte solutions , 2 Ingénieurs projets)
• Entreprise : McBride – Catherine Joyeux
• Partenaire : Technord – Gontran Prouvost
Ressources
Contacts
Business Capability : Exécution/optimisation de la production
Technologie : Logiciel de gestion
i
Amélioration de la production de produits
ménagers et de leur traçabilité
Contexte
Le client Vandepume souhaitait rénover ses installaHons de Mixing (lignes de producHon avec réacteurs)
tant au niveau Electrique , AutomaHon , Scada et MES ),
Le MES a pour but de digitaliser tous les flux de producHon afin déviter le maximum de dossier papier et
d’opHmiser les échanges entre les différents services internes
Vandeputte – Mouscron – (2017)
Réalisation
Réalisation et implementation d’un logiciel MES afin de
receptionner les commandes venant de l’ERP et planification des
productions sur les lignes,
Interactions avec le process de Mixing et l’automation afin de
gérer les recettes,
Remontrée des informations de consummation et production vers
l’ERP ainsi qu’une digitalization completes du dossier de
production (échanges avec les services de maintenance et de
Qualité/Laboratoire),
Impact
Gain de temps considerable sur les preparaHon de matères
premières et sur les échanges d’informaHon avec le laboratoire,
Facilité dans la revue des producHons par les managers et
superviseurs grâce aux informaHons tracées et au dossier de lot
électronique
AmélioraHon de la Qualité et de la Performance
• Logiciel MoM
• Logiciel MES
Méthodologie/Technologie
• DigitalisaHon des process et rapport Electronique
• Gain de temps sur la planificaHon
• AmélioraHon de la Qualité et échanges laboratoires
• Gain de producHon 40%
Retour d'expérience/Clés de succès
• Costs in k€: (300k€)
• ImplementaHon duraHon : (1 an)
• Resources : number / experHse: (en MES : 1 Responsble
projets , 1 Architecte de soluHons et 2 Ingénieurs projets)
• Entreprise : Vandeputte – Emmanuel Taillieu
• Partenaire : Technord – Gontran Prouvost
Ressources
Contacts
Business Capability : Exécution/optimisation de la production
Technologie : Logiciel de gestion
i

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  • 1.
  • 2. D’une TPE artisanale à une PME industrielle Contexte • La croissance rapide de cette TPE l’a conduite à envisager son industrialisation (automatisation et digitalisation) pour 2023. • Un Diagnostic Made Different a permis de définir le plan d’actions et les priorités dans le cadre de ce projet ambitieux HYGIPANEL – Fernelmont – Février 2023 Réalisation • Une étude de faisabilité en complement du Diagnostic MD a été menée sur 3 axes : • Revision des recettes de fabrication pour optimiser le process • Etude de l’automatisation complete • Exploration des développements techno-écologiques • POC avec quelques intégrateurs pour valider les choix ou les options de transfert technologique. • Préparation du budget global et cahier des charges Impact • Vision claire grace à un feuille de route complete pour cette transformation. • Réduction de l’enveloppe d’investissement envisagée initialement. • Augmentation des volumes et maîtrise de la qualité sont les premiers objectifs • L’automatisation va réduire les consommations de matières premières. • Diagnostic Made Different puis une étude de faisabilité SPWEER associée à quelques POCs avec les intégrateurs. • Phasage dans le change management (5S, ERP, preparation à l’automatisation, puis MES ou SCADA en lien avec ERP) et finalement management visuel (suivi Qualité) Méthodologie/Technologie • Process mieux maitrisé (optimisation tps polymérisation) • Optimisation des recettes (gain matières) • Intégration des aspects sécurité (ATEX) et environnementaux (Confinement + contrôle et traitement de l’air optimisé) Retour d'expérience/Clés de succès • Costs in k€ - non communiqué • ImplementaHon duraHon : à venir fin 2024 • Resources : Sirris • Entreprise : Hygipanel – Mr Bongiovanni L. CEO • Partenaires : non communiqué Ressources Contacts Business Capability : Transformation digitale Technologie : Automatisation - MES - Zone ATEX i
  • 3. Mesure des consommations électriques pour agir Contexte • Augmentation importante des coûts énergétiques et en particulier le la facture électrique • Volonté de réduire les coûts variables pour rester compétitif Vinventions - Thimister – Novembre 2022 Réalisation • Mise en place de capteurs IOT pour mesurer les consommations électriques, collecte en temps réel et affichage sur un tableau de bord (Cloud) • Application au Bloc Uv de séchage d’encre et aux ventilateurs d’extraction : l’étude des données a permis d’identifier différentes optimisations Impact • UV : Réduction de 14,5% de la consommation électrique en mode production (plus de 75 000 kWh/an) • Ventilateurs : reduction de de la consommation électrique 66% en mode standby et 8% en mode production (soit plus de 65 000 kWh/an) • Méthodologie maitrisée pouvant être appliquée à d’autres projets • IOT (capteurs, communication sans fil , plateforme de collecte sur le Cloud, dashboard avec outils d’analyse) • Partenaire technique : Ewattch Méthodologie / Technologie • Facilité et rapidité de mise oeuvre de l’approche IOT (non intrusive, sans fil) • On ajoute les capteurs en fonction des besoins • Formation des équipes à l’outil d’analyse Retour d'expérience/Clés de succès • Costs in k€ : 6000€ • Implementation duration : 1 mois par projet d’amélioration • Resources : resp electricité et du procédé à optimiser + expert externe au démarrage • Entreprise : Vinventions (Antoine Herman) • Partenaire : Ewattch (Mathieu Chabot) Ressources Contacts Business Capability : Energy Technologie : IOT, Cloud, Monitoring i TRL : 9
  • 4. Optimisation de la consommation énergétique d’une ligne de production de film plastique Contexte • Volonté de réduire la consummation d’énergie du procédé de production qui nécéssite énormément d’électricité et de gaz • Réduction des coûts de production Jindal - Virton – Novembre 2022 Réalisation • Mise en place de 10.000 capteurs IOT pour mesurer les consommations de gaz et électricité, production de chaleur • Analyse des données, émission d’alertes et de recommendations assistés par intelligence artificielle • Affichage sur tableau de bord didactique Impact • Réduction de la consommation de chaleur de l'extrudeuse : 50 000 €/an d'économies • Analyse de la consommation de gaz : 6 000 €/an d'économies • Réduction des consommations énergétiques de 30 % • Maintenance préventive triennale • Réduction des pertes d'équipement • IOT (capteurs, communication sans fil , plateforme de collecte sur le Cloud, dashboard avec outils d’analyse) • Intelligence Artificielle (analyse predictive, aide à la prise de decision) • Partenaire technique : PEPITe • Complémentarité et interopératbilité des solutions IOT et de l’Intelligence Artificielle • Assistance pour les opérateurs de production dans leur mission • Généralisation de mesures à l’ensemble de la production • Costs in k€ : NC • Implementation duration : NC • Resources : NC • Entreprise : Jindal (-) • Partenaire : PEPITe (Frabrice Lebrun) Ressources Contacts Business Capability : Energy, Gestion de la performance Technologie : IOT, IA i L’Intelligence Artificielle est un outils au service de l’intelligence humaine qui permet d’analyser un volume de données que l’humain ne parviendra jamais à traiter Méthodologie / Technologie Retour d'expérience/Clés de succès
  • 5. Monitoring énergétique de la production de dérivés oléochimiques Contexte • Volonté de s’inscrire dans une transition énergétique (Accords de Branche) et de réduire ses coûts de production • Nombreux compteurs presents sur le site mais aucun système de rapatriement, d’analyse et de visualization de données Vandeputte - Mouscron – Novembre 2022 Réalisation • Etude de faisabilité et recessement des différents compteurs • Mise en place de capteurs sans-fil • Déploiement d’un logiciel de monitoring énergétique Impact • Alertes en cas de dérives des consommations d’énergies • Objectivation des économies d’énergies et des progrès réalisés • Validation et optimisation des consommations d’énergie lors des arrêts d’activité • Automatisation du reporting des consommations d’énergie • Audit et étude de faisabilité • IOT (capteurs sans fil) , • Logiciel de monitoring énergétique (monitoring, modélisation, dashboarding) • Partenaire technique : Delpower Méthodologie / Technologie • Meilleure comprehension des facteurs clés à l’origine des consommations • Identifiication et généralisation de bonnes pratiques • Costs in k€ : ? • Implementation duration : ? • Resources : ? • Entreprise : Vandeputte (-) • Partenaire : Delpower (Antoine Baguette) Ressources Contacts Business Capability : Energy Technologie : IOT, monitoring i Retour d'expérience/Clés de succès
  • 6. Optimisation des ressources et de la planification de la production Contexte • Besoin de pouvoir optimiser l’utilisation des ressources et de planifier la production en intégrant toute une série de paramètres et contraintes, dont certaines incertitudes • Module de planification de l’ERP pas suffisant pour pouvoir optimiser la planification. Résultat, la planification se faisait souvent dans excel et “à la main” Takeda - Lessines - 2023 Réalisation • Intégration des ressources, contraintes de production, critères d’incertitude et modélisation graphique des process de production en langage de formalisation (low-code) • Déploiement du logiciel de planification et d’optimisation des ressources s’appuyant sur des modèles d’optimisation combinatoires sous incertitude (IA) • Modules supplémentaires: execution tracking, rapports statistiques Impact • Planification de la production automatisée en prenant en compte des paramètres d’incertitude • Gestion des ressources optimisée grâce à la replanification automatique en cas d’indisponibilité de ressources • Détection et anticipation de bottlenecks • Planification des investissements et recrutements • Optimisation de la production • Langage de formalisaHon et modélisaHon graphique low- code user-friendly, autonomie de l’uHlisateur • Technologies d’Intelligence ArHficielle: opHmisaHon combinatoire sous incerHtude et recherche opéraHonnelle (model-driven AI) • Takeda Lessines utilise Rombio depuis janvier 2023: • Ordonnancement et optimisation des opérations • Niveau décisionnel: supply chain • 1-2 lots supplémentaires par mois: ±30M€ /an ROI • Coût en k€: 25-75 /an • Durée d’implémentaHon: 2-4 mois • Ressources : responsable planificaHon (supply, prod, QC, ….) • Entreprises : Takeda – Baxter — BePharBel — Exothera — … • Partenaire : Rombio - Michael Saint-Guillain / Jonas Gibaszek Ressources Contacts Business Capability : Planning de production Technologie : IA i Voir la vidéo > Méthodologie / Technologie Retour d'expérience/Clés de succès
  • 7. Accroissement de produc/vité par l’automa/on Contexte • Améliorer la qualité du produit • Diminuer les variations de production • Optimiser le TCO Dequachim - Mons – Juillet 2022 Réalisation • ~200 cables pour 10,5km • 3 armoires de commandes et 2 armoires serveur • >300E/S digitales et analogiques avec automates redondants • >20 vues de conduits SCADA • Une infrastructure réseau redondante en anneau Impact • 97% de capacité de production en plus • Diminution important des non qualités • Opérateurs se concentrent maintenant sur des activités à plus haite valeur ajoutée • Système de PLC redondants : Rockwell • SCADA redondants : Proficy Cimplicity • Base de données temps reel : Proficy Historian • MES ready à tous les niveaux PLC/SCADA/DB Méthodologie/Technologie • Partage des problèmes entre AgiNtech et Dequachim avec l’objectif commun de succès • L’interaction permanente entre nos équipes respectives • La maîtrise technique des outils Retour d'expérience/Clés de succès • Coûts : 230k€ • Durée Implementation : 5 months • Ressources : 5 electriciens, 2 automaticiens et un responsable d’affaires • Entreprise : R. Valli, raphäel.valli@agintech.eu • Partenaire : T. Vanderstraten, thierry.Vanderstraeten@dequachim.be Ressources Contacts Business Capability : TCO/Productivité Technologie : Automation i
  • 8. Contrôle en temperature et humidité de stocks de produits chimiques Contexte Besoin de pouvoir contrôler les fluctuations de temperatures des produits chimiques afin de prévenir les risques d’explosions dans les stocks (Bayer) – (Marles) – (2019) Réalisation • Mise en place de capteurs MCS (humidité, pression, température) et d’un capteur TOR pour la traçabilité de l’ouverture des ruches • Installation d’un réseau privé et interne de type LoRa pour la connectivité des capteurs • Configuration des capteurs via le logiciel Easysense permettant la remontée de données et l’interconnexion avec des environnements tiers (Wonderware) via des protocoles de communication standards (OPC, MQTT,…) Impact • L’outil permet d’afficher les valeurs au sein de l’outil de supervision (scada) permettant également l’historization des données en lien avec les données de production et d’alerter, • Gain direct sur le positionnement des capteurs ( car aucun câblage) • Capteurs MCS (humidité, pression, temperature) • Capteur TOR (contrôle ouverture) • Réseau privé LoRa • Data analytics • Logiciel métier Méthodologie/Technologie • Facilité d’implémentation • Gains rapides (ROI) par rapport à l’implémentation de capteurs cablés, Retour d'expérience/Clés de succès • Costs in k€: (35K avec matériel) • Implementation duration : (1 Mois) • Resources : number / expertise: (1 Responsible projets et 1 ingénieur projets) • Entreprise : Bayer Marles - Benoit Richard • Partenaire : Technord – Gontran Prouvost Ressources Contacts Business Capability : Gestion de stock, HSE Technologie : IoT i
  • 9. Optimisation du temps et de la quantité de production Contexte Face à l’explosion de la demande, McBride souhaitait produire plus et plus rapidement. Dans ses processus de production, goulot d’étranglement identifié au niveau de l’atelier Mixing. La mission visait à diminuer le temps de production en guidant les opérateurs, en assurant une meilleure traçabilité des matières et des résultats du laboratoire. McBride – Estaimpuis – (2018) Réalisation • Mise en place d’une application assurant les échanges d’informations entre l’ERP et la production (planning de production, stocks matières) • Installation d’un écran pour le laboratoire, permettant de suivre la production et d’encoder les résultats des tests labo. • Guidage des opérateurs par les opérations définies par la recette du MES Impact • 40 % de gain sur le temps de production moyen (de 4 heures à 2 heures 20 minutes) • réduction de 95 % du stock de rework (matières retravaillées) • plus de 80% des productions sont correctes du premier coup (pas de correction nécessaire du batch) • Logiciel MoM - MES Méthodologie/Technologie • Gain de 30% du temps de production dès le 1er mois d’implementation, • Amélioration de l’efficacité de production, passage de 70% à 95% dès la 1ere année du Golden Batch (bonne production du 1er coup) • Diminution des coûts de maintenance Retour d'expérience/Clés de succès • Costs in k€: (200k€) • Implementation duration : (8mois avec partie automation) • Resources : number / expertise: (4 ressources : 1 Resp Projets , 1 Architecte solutions , 2 Ingénieurs projets) • Entreprise : McBride – Catherine Joyeux • Partenaire : Technord – Gontran Prouvost Ressources Contacts Business Capability : Exécution/optimisation de la production Technologie : Logiciel de gestion i
  • 10. Amélioration de la production de produits ménagers et de leur traçabilité Contexte Le client Vandepume souhaitait rénover ses installaHons de Mixing (lignes de producHon avec réacteurs) tant au niveau Electrique , AutomaHon , Scada et MES ), Le MES a pour but de digitaliser tous les flux de producHon afin déviter le maximum de dossier papier et d’opHmiser les échanges entre les différents services internes Vandeputte – Mouscron – (2017) Réalisation Réalisation et implementation d’un logiciel MES afin de receptionner les commandes venant de l’ERP et planification des productions sur les lignes, Interactions avec le process de Mixing et l’automation afin de gérer les recettes, Remontrée des informations de consummation et production vers l’ERP ainsi qu’une digitalization completes du dossier de production (échanges avec les services de maintenance et de Qualité/Laboratoire), Impact Gain de temps considerable sur les preparaHon de matères premières et sur les échanges d’informaHon avec le laboratoire, Facilité dans la revue des producHons par les managers et superviseurs grâce aux informaHons tracées et au dossier de lot électronique AmélioraHon de la Qualité et de la Performance • Logiciel MoM • Logiciel MES Méthodologie/Technologie • DigitalisaHon des process et rapport Electronique • Gain de temps sur la planificaHon • AmélioraHon de la Qualité et échanges laboratoires • Gain de producHon 40% Retour d'expérience/Clés de succès • Costs in k€: (300k€) • ImplementaHon duraHon : (1 an) • Resources : number / experHse: (en MES : 1 Responsble projets , 1 Architecte de soluHons et 2 Ingénieurs projets) • Entreprise : Vandeputte – Emmanuel Taillieu • Partenaire : Technord – Gontran Prouvost Ressources Contacts Business Capability : Exécution/optimisation de la production Technologie : Logiciel de gestion i