Intégrer la stratégie globale de l’entreprise pour définir des orientations stratégiques de numérisation durables en considérant les parties prenantes (Clients, fournisseurs, etc.)

Évaluer le système de production afin de mesurer la performance et déterminer le niveau de maturité numérique en analysant les données du système et des données garanties par le constructeur (données documentées)

Identifier les ralentissements, les dysfonctionnements et les carences du système de production pour déterminer les besoins et opportunités de numérisation créatrice de valeur durable

Assurer une veille dans les domaines de l’industrie 4.0 pour identifier les technologies émergentes qui répondent à la stratégie d’innovation de l’entreprise et les partager de façon accessible à tous

Identifier les technologies émergentes en comparant leurs caractéristiques pour aider à leur sélection dans le cadre du projet de numérisation de la production

Identifier les technologies de l’industrie 4.0 pour répondre aux besoins en numérisation en évaluant les impacts sur les ressources (matérielles, humaines et économiques)

Hiérarchiser les solutions pour accompagner la prise de décision de la direction en argumentant sur les points forts et les axes d’amélioration

Élaborer la stratégie de numérisation co-construite avec la direction afin de transformer le système de production de l’entreprise

Définir le périmètre du projet de numérisation pour établir le cahier des charges et les besoins en ressources en considérant les caractéristiques techniques du système de production et les compétences pluridisciplinaires nécessaires

Organiser les différents lots du projet de numérisation du système de production en affectant les ressources nécessaires au bon moment pour garantir l’atteinte des objectifs (coût, qualité, délai)

Soutenir et accompagner les parties prenantes du projet de numérisation lors des différentes phases de changement en s’appuyant sur les soutiens pour répondre aux difficultés de mise en œuvre

Superviser le déploiement du projet de numérisation pour rendre compte des écarts à l’aide de tableaux de bord accessibles à tous les protagonistes et garantir l’atteinte des objectifs (coût, qualité, délai)

Clore le projet de numérisation du système de production en compilant les documents techniques, les données organisationnelles (historique des tableaux de bord, compte-rendu de réunion, plannings, etc.) pour assurer le transfert de compétences vers tous les utilisateurs et capitaliser l’expérience

Déterminer les besoins matériels et logiciels nécessaires à l’élaboration de l’architecture numérique de production pour garantir l’interopérabilité des systèmes

Schématiser les interactions entre les différents sous-systèmes formant l'architecture (ERP , GPAO , GMAO , MES , SCADA , etc.) en sollicitant les services concernés (Système d’information, production, maintenance, logistique, etc.) afin d’assurer la communication inter-système (interfaces, protocoles de communication standardisés, personnalisation des logiciels, etc.)

Dimensionner les caractéristiques de l’architecture numérique de production en se basant sur l’analyse fonctionnelle du système de production et sur les limites imposées par l’environnement pour formaliser le cahier des charges à proposer à l’équipe projet et aux différents fournisseurs

Planifier le projet d'architecture numérique pour respecter les délais, le budget et les exigences du cahier des charges en mobilisant des outils de management collaboratifs accessibles à tous

Superviser l’intégration des nouvelles technologies dans le système de production existant en accompagnant les équipes en interne et les fournisseurs afin de garantir son fonctionnement

Sécuriser les données du système de production en s’appuyant sur les standards et normes relatives à la cybersécurité (RGPD, ISO 27001, CNIL, etc.) pour garantir l’accès aux données et leur intégrité

Élaborer un plan de continuité de l’activité (PCA) incluant son architecture numérique de production dans le but de maintenir le système en conditions opérationnelles (MCO)

Élaborer un plan de reprise d’activité (PRA) incluant son architecture numérique de production dans le but de revenir rapidement à des conditions normales de production

Analyser les risques en anticipant les défaillances du système et en appliquant les scénarii de test pour évaluer l’impact sur la production industrielle

Éprouver l'architecture numérique de production en testant les interfaces, les protocoles de communication et l'architecture logicielle dans le but d’atteindre le niveau de performance et de robustesse

Améliorer l'architecture numérique de production en modifiant les programmes, les logiciels et les protocoles de communication pour permettre l’interopérabilité

Cartographier le processus de production pour assimiler ses étapes et préparer la collecte de données en se basant sur les gammes de fabrication, les nomenclatures et les diagrammes de flux

Traduire la stratégie de numérisation en objectifs de simulation (Capacité, performance, diversité de produits, nouvelles technologies, etc.) afin de de déterminer le périmètre et l’échelle de la modélisation du système de production

Identifier les ressources disponibles pour définir le modèle numérique de production en intégrant les contraintes humaines et techniques (matériels, logiciels, etc.) identifiées par un groupe de travail pluridisciplinaire (Système d’information, production, maintenance, méthodes, logistique, etc.)

Évaluer les facteurs impactant la production par la cotation des risques réalisée par le groupe de travail pluridisciplinaire pour paramétrer le modèle numérique

Sélectionner un logiciel de simulation dynamique de flux sur la base du cahier des charges de l’architecture numérique dans le but de reproduire le processus de production

Concevoir la simulation dynamique en considérant les composants du système de production (approvisionnement, production, file d’attente, conditions intrinsèques et extrinsèques, etc.) et les relations qui les unissent (règles de routage, règles de comptage, algorithmes de décision etc.) afin qu’elle reflète la production réelle

Confirmer les hypothèses du modèle numérique en comparant les résultats de la simulation aux données réelles pour tendre vers le comportement réel du système de production

Identifier les principaux scénarii et hypothèses de production (produits, quantité, diversité, lots, etc.) en conjuguant l'historique de production et le savoir-faire des équipes pour garantir l’adéquation entre production et simulation

Perfectionner la simulation en procédant, par itération, à des ajustements et des corrections en fonction des résultats obtenus et du retour d’expérience pour tendre vers l’optimum de production (Qualité, coût, délai, ressources, sobriété énergétique, etc.)

Identifier les gisements de productivité propres à chaque scénario et démontrés par la simulation de la production afin d‘éclairer les décisions d'investissement

Documenter le modèle (hypothèses, données, résultats, limites, recommandations, etc.) via la base de données de simulation dans le but de capitaliser sur son comportement

Collecter les données de production sécurisées issues du système d’information (ERP, MES, etc.) pour assurer leur intégration dans le jumeau numérique

Colliger les données nécessaires au jumeau numérique du système de production afin d’optimiser son adéquation au système réel et sa réactivité

Synchroniser la simulation dynamique avec les données des équipements et flux de production réels pour aboutir au jumeau numérique

Identifier les indicateurs clés de performance (KPI) à suivre pour prédire les comportements du système de production au moyen d’algorithmes intégrés dans le jumeau numérique

Définir les paramètres influent le système de production en mobilisant des modèles stochastiques pour maîtriser le processus de production

Éprouver dans le réel les paramètres des scénarii optimaux identifiés par le jumeau numérique pour les comparer et ajuster si nécessaire dans une démarche d’amélioration continue

Réaliser des améliorations par itération dans le jumeau numérique pour évaluer les impacts en continu sur la performance du système de production

Proposer des chantiers d’amélioration continue identifiés à partir des scenarii simulés avec le jumeau numérique pour tendre vers l’excellence opérationnelle durable

Concevoir des tableaux de bord dynamiques en mobilisant la Business intelligence pour visualiser les indicateurs stratégiques de l'entreprise (KPI), surveiller en temps réel le système de production, projeter les prédictions et réagir si nécessaire (interopérabilité des systèmes)

Accompagner l’appropriation du jumeau numérique et des outils associés par les parties prenantes (tous niveaux et tous métiers) pour répondre aux besoins d‘exploitation de la production

Assurer le support à tous les utilisateurs pour maintenir et développer des compétences qui garantissent, dans le temps, une utilisation optimale de l’outil de production et de son jumeau numérique