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Présentation de l'entreprise 4.0
Comment TimkenSteel a pris l'industrie 4.0 - un concept traditionnellement technique - et l'a utilisé pour révolutionner les chaînes d'approvisionnement et la fiabilité
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Challenge: Une crise historique de la chaîne d'approvisionnement mondiale provoquée par la pandémie de COVID-19 a mis en lumière les inefficacités des pratiques d'approvisionnement traditionnelles. Les agents de changement chez TimkenSteel y ont vu une opportunité d'arracher le pansement proverbial et de "se pencher vers le haut" grâce à ce que Nicholas Galbincea, responsable de la modélisation de la chaîne d'approvisionnement et des produits de base, appelle une "mentalité d'optimisation".
Solution: TimkenSteel a depuis mis en place « Business 4.0 », une initiative dirigée par Galbincea qui applique les principes de l'industrie 4.0 à la maintenance, la fiabilité et les opérations (MRO). Le logiciel de découverte statistique JMP® est devenu un partenaire essentiel dans la transformation de l'entreprise, car il a fourni une solution allégée pour automatiser et consolider des flux de travail entiers sur une seule plate-forme de bout en bout.
Résultats: Six mois seulement après le déploiement de l'initiative dans JMP, Galbincea affirme que l'entreprise a économisé plus de 700 000 USD, un chiffre qui, selon lui, ne fera qu'augmenter au fur et à mesure qu'il perfectionnera le modèle. En plus de la valeur financière, les processus MRO ont été considérablement rationalisés, permettant à TimkenSteel de passer du traitement de 100 articles par semaine à plus de 13 000 dans le même laps de temps. "J'ai construit le modèle, je l'ai vu fonctionner et l'ai vu profiter à l'entreprise", se souvient Galbincea. « Pour moi, c'est génial. Cela fait une différence.
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« Il est très facile, dans n'importe quelle industrie ayant autant d'histoire [que la fabrication de l'acier], de se laisser entraîner à faire les choses de la même manière année après année. Mais cela ne peut plus arriver », déclare Nicholas Galbincea, responsable de la chaîne d'approvisionnement et de la modélisation des produits chez TimkenSteel. "L'une des choses les plus malsaines que l'on puisse dire dans n'importe quelle entreprise est :" C'est comme ça que nous avons toujours fait. ""
TimkenSteel - un leader des barres et tubes en acier allié haute performance - a adopté ces dernières années des objectifs de développement durable ambitieux et tire parti des pratiques Lean et de l'amélioration continue pour réduire l'impact environnemental et améliorer l'efficacité de sa fonte annuelle d'environ 1,2 million de tonnes.
Grâce à la vision unique de Galbincea et au leadership axé sur l'innovation qui le soutient, TimkenSteel emprunte une stratégie au monde de l'ingénierie - Industrie 4.0, une philosophie de fabrication intelligente - pour transformer d'autres aspects de l'entreprise. Cet état d'esprit d'optimisation aide maintenant l'entreprise à gagner du terrain en tant qu'adopteur précoce du Big Data dans la maintenance, la fiabilité et les opérations (MRO).
"L'analytique est l'avenir, et cet avenir est maintenant", déclare Galbincea. « Si vous ne montez pas à bord, vous allez rester dans la poussière. Et je sais que cela semble cliché, mais c'est plus vrai que jamais.
Faire évoluer les idéaux Lean au-delà de l'ingénierie
Galbincea, qui a suivi une formation en génie mécanique et en science des matériaux, a apporté une perspective informatique à TimkenSteel où il a commencé dans un rôle de R&D. Début 2020, il rejoint le service achats de l'entreprise et gère désormais l'approvisionnement direct en matières consommables. Le timing de ce mouvement, cependant, n'est pas perdu pour Galbincea.
"Et voilà, ce serait un cours intensif sur l'un des problèmes de chaîne d'approvisionnement mondiale les plus difficiles auxquels le monde ait probablement jamais été confronté", dit-il. La pandémie mondiale de COVID-19, qui s'est rapidement propagée à l'échelle mondiale en 2020, a provoqué la crise de la chaîne d'approvisionnement la plus importante de l'histoire du monde post-industriel. Les fabricants de tous les secteurs de tous les continents ont été frappés par des perturbations stupéfiantes indépendantes de leur volonté, et TimkenSteel n'a pas fait exception.
Confronté à un défi historique quelques semaines seulement après son nouveau rôle dans la gestion des produits de base, Galbincea a vu une opportunité pour TimkenSteel de faire une rupture nette avec la façon dont les chaînes d'approvisionnement étaient gérées dans le passé et d'adopter à la place la transformation analytique. « Cela avait tout son sens. Ce n'est pas sorcier de corréler ce que nous devrions acheter - notre inventaire - en fonction de la demande et des besoins de l'entreprise."
Le plan de Galbincea était d'utiliser des méthodes statistiques communes à l'industrie 4.0 pour optimiser le MRO. « Il s'agit d'adopter une approche analytique de ce que nous devrions consommer sur la base d'un plan directeur et de le corréler directement avec ce que nous devrions acheter », explique-t-il. « J'ai commencé à appliquer ces modèles analytiques pour demander comment nous pouvions réduire nos stocks. 2020 était les le temps de réduire les stocks et de se pencher parce que les affaires étaient lentes.
Ayant étudié les approches informatiques de la science des matériaux au cours de sa formation universitaire, Galbincea n'était pas étranger à l'idée de l'industrie 4.0 - du moins dans les applications techniques. Cependant, l'application d'approches algorithmiques aux achats était un territoire relativement inexploré, non seulement chez TimkenSteel, mais dans l'ensemble du secteur.
"Nous avons commencé à optimiser notre inventaire pour la situation commerciale actuelle, et nous sommes à deux ans de ce [point d'inflexion] et l'entreprise se porte très bien. 2021 a en fait été une année record pour TimkenSteel depuis sa création », dit-il.
JMP est une solution tout-en-un pour automatiser les workflows de données
À tout moment, TimkenSteel stocke des stocks d'une valeur de plusieurs millions de dollars dans un entrepôt contrôlé. Tout, des pompes aux écrous et boulons, doit être à portée de main en cas de bris ou de défaillance du système de fabrication afin d'éviter des temps d'arrêt coûteux. La gestion de milliers d'articles en stock peut être intimidante, même lorsque la chaîne d'approvisionnement mondiale fonctionne sans interruption.
Traditionnellement, la gestion des stocks est du ressort d'une équipe travaillant à la main pour indexer l'approvisionnement et initier l'approvisionnement. Cependant, l'approche allégée de TimkenSteel signifiait que Galbincea devait créer de nouvelles efficacités grâce aux statistiques.
"[Au début], je construisais des modèles d'inventaire pour des produits directs spécifiques, car le faire manuellement était trop fastidieux sans une grande équipe", se souvient Galbincea. C'est alors qu'il eut une idée : automatiser tout le système. « J'ai dit construisons un modèle. Construisons un algorithme pour gérer le tout ! » Pour ce faire, il aurait besoin d'un outil, et cet outil était JMP®.
Ayant utilisé le logiciel de découverte statistique dans son rôle précédent en R&D, Galbincea affirme que JMP était le choix naturel. « JMP est en soi un outil très convivial. Juste du point de vue de l'interface, c'est magnifique. Il est relativement facile de naviguer et de commencer à représenter graphiquement vos données, en faisant des corrélations linéaires. Même l'apprentissage automatique - le module de réseau neuronal - est simple. Vous ne comprenez peut-être pas ce que signifient toutes les métriques et tous les paramètres, mais vous pouvez les exécuter dans JMP. »
De plus, ajoute-t-il, la courbe d'apprentissage associée à tout nouvel outil est considérablement facilitée dans JMP par des ressources pédagogiques intuitives. "L'onglet d'aide en haut contient de courts didacticiels et l'outil de recherche est particulièrement utile pour déterminer quelles formules sont déjà intégrées", explique-t-il. "JMP dispose d'une énorme base de données de formules [prêtes à l'emploi] que vous pouvez utiliser au lieu d'avoir à coder ou à comprendre vous-même."
« La visualisation est excellente aussi. Je ne peux pas donner assez de félicitations pour la facilité d'utilisation de Graph Builder. Afficher les données avec une représentation graphique est tellement plus puissant que de simplement présenter des chiffres, et avec l'inventaire, je peux montrer notre gestion visuellement - et dans un seul graphique - où le modèle dit que notre maximum devrait être. C'est très puissant parce que cela a du sens.
700 000 $ d'économies en 6 mois
En commençant par les principaux produits de base - les matériaux utilisés dans le processus de fabrication de l'acier, des consommables réfractaires aux outils de broyage et aux tuberies - Galbincea a commencé à développer un modèle d'optimisation MRO. "Avec JMP, j'ai pu interroger la base de données de l'entrepôt contrôlé, en m'assurant que l'inventaire physique et numérique était aligné", explique-t-il. "Depuis le générateur de requêtes, j'ai ensuite utilisé JMP pour masser ces tables de données et faire un tas de liens pour [identifier] les délais", explique-t-il. Ce flux de travail a été facilement automatisé avec quelques scripts.
Désormais, d'un simple clic sur un bouton, le système accède aux données de la base de données de TimkenSteel et les interroge, exécute un algorithme d'optimisation pour chaque article en fonction de la consommation historique et des calculs de délais actuels, et produit un ensemble de recommandations : quand les articles doivent être réorganisés et dans quelle quantité. Lorsque le solde d'un article en stock tombe en dessous d'un certain seuil, le système déclenche un achat. Les seuils sont fixés de manière à tenir compte des événements de la chaîne d'approvisionnement mondiale, y compris des délais de livraison plus longs que la moyenne.
"En travaillant chez JMP, j'ai pu, sur plusieurs mois à un an, créer un modèle [MRO], [automatiser] la requête de données, résoudre les bogues, puis le mettre en service", déclare-t-il. "Maintenant, c'est aussi simple que de cliquer, d'exécuter deux scripts, et [le tableau de bord] crache de nouveaux chiffres [en tenant compte] des délais mis à jour et de la consommation la plus récente mais toujours historique de chaque article."
Le modèle est entré en vigueur en mars 2022 et au cours de ses 6 premiers mois seulement, dit Galbincea, a généré plus de 700 000 $ d'économies. « C'est une vraie poule aux œufs d'or car avec le temps, ça va continuer à nous faire économiser de l'argent », ajoute-t-il.
Un modèle vivant et respirant apporte de la valeur à l'entreprise année après année
Avant l'introduction du modèle de Galbincea, un point de défaillance clé dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement était l'erreur humaine inévitable dans tout processus de catalogage d'inventaire physique. Maintenant qu'une grande partie du processus est automatisée - éliminant ainsi les possibilités d'erreur humaine d'affecter négativement la qualité des données - les inventaires physiques et numériques sont mieux alignés. Et une meilleure qualité des données permet des achats plus précis et optimisés. En conséquence, selon Galbincea, les délais et la fiabilité se sont également améliorés. Le système traite désormais un achat avec un calcul de délai qui, au fil du temps, ajoute à la connaissance de la chaîne d'approvisionnement en affinant continuellement l'algorithme.
"Le modèle vit et respire - il est constamment mis à jour avec les données", déclare Galbincea. "Les délais de livraison ont changé cette année avec une demande si élevée et une offre toujours étouffée à cause de la main-d'œuvre, de l'inflation, des coûts du carburant, du transport et du fret... Et [avec le modèle], boom – tous ces chiffres sont mis à jour instantanément.
Dans sa deuxième phase, Galbincea développe un modèle de fiabilité plus avancé qui permettra de prévoir et d'optimiser un calendrier de maintenance préventive et les achats associés. "C'est là que les choses commencent à devenir vraiment cool", dit-il.
Il y aura probablement plus d'IA et d'apprentissage automatique impliqués dans cette prochaine phase, car les échecs ne sont pas toujours linéaires du point de vue des données. "Lorsque vous pouvez corréler l'entretien préventif avec votre calendrier d'achat, vous pouvez vraiment optimiser les risques et ce que vous avez sous la main."
L'automatisation permet aux ingénieurs d'investir leur temps dans des tâches à plus forte valeur ajoutée
Plus qu'une réduction du budget d'approvisionnement, l'innovation de Galbincea signifie que TimkenSteel économise également sur les heures de travail d'ingénierie qui étaient auparavant consacrées à des tâches manuelles répétitives. Alors que les requêtes étaient auparavant ponctuelles, les scripts standard de JMP permettent désormais aux ingénieurs d'interroger les données aussi souvent qu'ils en ont besoin sans investir de temps supplémentaire.
« Il y a cinq ans, un ingénieur interrogeait et massait les données manuellement. Maintenant, tout est automatisé, vous pouvez donc voir comment [ce projet] a été une preuve de concept », dit-il, ajoutant que la réalisation manuelle du niveau d'optimisation actuel de TimkenSteel aurait pris tellement de temps, même pour une équipe d'ingénieurs, qu'il n'aurait pas fallu ont une valeur ajoutée.
"Ce n'est pas seulement dans le montant en dollars [que nous voyons la valeur du modèle]", explique Galbincea. « Cela libère également les gens pour résoudre d'autres problèmes et créer de la valeur grâce à de nouveaux projets. Lorsque vous libérez du temps de cet employé, il peut travailler sur des tâches à plus grande valeur ajoutée. »
"Si vous pouvez l'automatiser, il n'y a aucune excuse pour le faire manuellement"
En transformant la gestion de la chaîne d'approvisionnement, Galbincea et ses partisans chez TimkenSteel ont peut-être touché le suivant révolution industrielle - une révolution qui implique l'ensemble de l'entreprise. "En fin de compte, si vous pouvez l'automatiser, il n'y a aucune excuse pour le faire manuellement", conclut Galbincea. « C'est Business 4.0 : numérisez l'ensemble de l'entreprise et vous serez en mesure d'analyser presque toutes les facettes de votre entreprise et de voir les opportunités d'optimisation potentielles. Vous verrez où vous devez vous concentrer [temps et investissement], et vous en aurez le plus pour votre argent.
