Les systèmes de planification et d’ordonnancement avancés (APS) sont la pierre angulaire de la fabrication et de la gestion de la chaîne d’approvisionnement depuis leur création à la fin des années 1980. Bien que la technologie APS ait évolué, les principes fondamentaux restent les mêmes, avec des avancées notables telles que la simulation d’événements discrets, l’apprentissage automatique et le traitement de données en temps réel qui améliorent ses capacités. Malgré ces innovations, de nombreux systèmes APS sur le marché fonctionnent encore par tranches de temps et sont axés sur le calendrier des ressources, ce qui pose des problèmes d’intégration interfonctionnelle. Ce billet explorera les caractéristiques principales de l’APS, sa colonne vertébrale technologique, les avantages et les défis de l’implémentation, et comment les innovations de Simio le différencient en tant que leader dans ce domaine.
Comprendre l’APS
Commençons par faire la distinction entre la planification et l’ordonnancement. La planification est le processus de haut niveau qui consiste à identifier le travail à effectuer et les matériaux nécessaires pour réaliser ce travail, et elle implique une stratégie concernant ce qu’il faut produire dans chaque usine au cours de chaque période de production. La planification est généralement effectuée dans le contexte de périodes de temps (semaines ou mois, par exemple) et implique souvent une optimisation heuristique pour affecter les ordres de travail à chaque usine et aux périodes de temps au sein de ces usines, en utilisant une approximation grossière de la capacité de chaque usine au fil du temps.
L’ordonnancement transforme ce plan de haut niveau en un calendrier détaillé, comprenant l’affectation des ressources et l’ordonnancement des tâches. L’ordonnancement se concentre sur l’utilisation à court terme des ressources de production et des matériaux, ce qui vous oblige à prendre en compte toutes les contraintes critiques de votre système.
Avantages de la planification et de l’ordonnancement avancés
L’APS a été conçu pour pallier l’inefficacité des systèmes de planification traditionnels et cloisonnés. Ces outils intègrent des données provenant de diverses sources, notamment les prévisions de la demande du marché, les capacités de production, les contraintes de la chaîne d’approvisionnement et les niveaux de stock, afin de générer des plannings dans une perspective globale et de bout en bout. Cette approche intégrée permet une meilleure utilisation des ressources, des délais plus courts et une meilleure ponctualité des livraisons.
L’intégration des systèmes de production assistée dans les opérations de l’entreprise permet de bénéficier d’un large éventail d’avantages, même si l’étendue de ces avantages peut varier. Les systèmes APS permettent de créer des programmes de production qui peuvent s’adapter en temps réel aux variations de la demande ou aux contraintes de production. Ils aident également les entreprises à optimiser la gestion des stocks et l’affectation des ressources sur plusieurs horizons de planification, en alignant les objectifs stratégiques à long terme sur les besoins opérationnels à court terme. Cette approche intégrée permet d’éviter le gaspillage des ressources et favorise une prise de décision efficace.
Les progrès en matière d’analyse et d’intégration des données ont considérablement amélioré certaines solutions APS au fil du temps, augmentant ainsi leur valeur stratégique pour les utilisateurs finaux. Ces systèmes améliorés aident les entreprises à passer d’une approche réactive à une approche proactive de prévision stratégique, en anticipant et en répondant aux besoins futurs, ce qui se traduit par une plus grande efficacité. Forbes explique comment ces avancées permettent aux entreprises d’aligner leurs capacités d’approvisionnement sur l’évolution des demandes du marché, ce qui renforce l’agilité et la continuité des opérations. Si de nombreuses solutions APS restent réactives, s’adaptant aux conditions au fur et à mesure qu’elles se présentent, elles ne sont pas en mesure d’offrir la prévoyance stratégique proactive permise par l’analyse avancée. Pour exploiter pleinement la valeur de l’APS, il est essentiel de choisir une solution dotée d’une architecture moderne qui intègre des fonctions d’analyse avancées et de solides capacités d’intégration des données.
L’architecture en nuage a introduit l’évolutivité et une puissance de calcul accrue pour l’APS, permettant aux entreprises de déployer ces systèmes sans nécessiter d’investissements matériels importants. Bien que les plateformes en nuage soient devenues essentielles – comme le souligne Machineering.com –le véritable potentiel de l’APS est souvent limité par sa dépendance à l’égard d’une programmation obsolète basée sur des tranches de temps, au lieu de tirer parti des avancées technologiques, telles que la simulation d’événements discrets, pour libérer tous les avantages qui découlent d’ajustements continus en temps réel.
Défis posés par l’ancien système APS
La mise en œuvre de systèmes APS présente plusieurs défis. L’un des principaux obstacles est l’intégration avec les environnements informatiques existants, tels que les systèmes ERP (Enterprise Resource Planning) ou MES (Manufacturing Execution Systems). Ce processus implique souvent un nettoyage approfondi des données et une refonte du flux de travail. Le document« Stratégies efficaces de gestion du changement : Lessons Learned from Successful Organizational Transformations » souligne l’importance de solides stratégies de gestion du changement pour garantir l’alignement des parties prenantes pendant cette transition.
L’un des principaux inconvénients des anciens systèmes APS dans la phase de planification est l’hypothèse selon laquelle chaque produit inclus dans le calendrier a un délai d’exécution connu et fixe, qui restera indépendant de l’encombrement actuel ou futur ou de l’assortiment de produits dans l’atelier. Ce délai fixe est ensuite utilisé dans le processus de planification à rebours pour déterminer les dates de lancement en fonction des dates d’échéance. Dans les anciens systèmes APS, une plage horaire ou une période de planification regroupe tous les travaux de la période de planification pour qu’ils commencent en même temps, et tout le matériel est supposé être nécessaire au début de cette période de planification. En outre, chaque tranche de temps dispose d’une mesure approximative de la capacité pour limiter l’affectation du travail à chaque tranche et ne tient pas compte d’éléments critiques tels que les changements dépendant de la séquence, les ressources secondaires, les niveaux de compétence des opérateurs et l’impact des variations et des événements non planifiés sur le plan.
Les variations et les événements non planifiés ont un impact sur le comportement à court et à long terme de tout système et ont donc un impact direct sur la planification et l’ordonnancement. Les anciens systèmes APS utilisent des données déterministes qui produisent un plan/ordonnancement optimiste qui suppose que tout se passe comme prévu. Le rôle que joue la variation dans la congestion et les retards de fabrication est bien documenté dans la littérature, mais il est généralement ignoré dans la planification et l’ordonnancement quotidiens de la production. En résumé, l’hypothèse de délais fixes, d’intervalles de temps artificiels, de mesures de capacité approximatives et de données déterministes crée des plans et des calendriers qui ne sont pas exploitables dans la vie réelle et qui sont trop optimistes en ce qui concerne le respect des dates d’échéance et d’autres indicateurs clés de performance.
La résistance culturelle est un autre obstacle potentiel. Le passage de méthodes de planification statiques et manuelles à une programmation en temps réel fondée sur des données nécessite un changement d’état d’esprit de la part des employés. Pour réussir la mise en œuvre de l’APS, il est essentiel d’instaurer la confiance dans les décisions fondées sur des simulations et de favoriser une culture de la maîtrise des données. Malgré les capacités techniques, de nombreuses organisations rencontrent des difficultés à tirer pleinement parti de l’APS en raison de ces obstacles culturels.
Pour limiter les risques et renforcer la confiance, il est recommandé de commencer par des mises en œuvre d’APS à petite échelle. Le document« Planning Knowledge for Phased Rollout Projects » souligne que les déploiements par étapes non seulement réduisent les risques, mais fournissent également des indicateurs de réussite mesurables, ce qui accroît la confiance dans l’ensemble de l’organisation. Cette approche permet aux entreprises de démontrer la valeur de l’APS avant de passer à l’échelle supérieure.
Tendances futures de l’APS
L’avenir de l’APS est lié aux progrès de la numérisation et des technologies de l’industrie 4.0. L’adoption de dispositifs IoT et d’intégrations de capteurs en temps réel permet aux systèmes APS de s’adapter dynamiquement aux conditions sur le terrain, ce qui améliore considérablement leur pouvoir prédictif. Cependant, bien que ces intégrations soient prometteuses, elles ne sont pas encore largement mises en œuvre sur le marché des APS.
Une autre innovation importante de l’APS est l’intégration d’un jumeau numérique de processus dans le cadre de la planification et de l’ordonnancement afin de remédier aux lacunes existantes des anciens systèmes APS. Un jumeau numérique de processus est un modèle de simulation du processus de fabrication qui est connecté à des données en temps réel et peut être utilisé en mode opérationnel pour la planification et l’ordonnancement. Le jumeau numérique de processus modélise le processus de fabrication à un niveau granulaire, capturant la façon dont les événements individuels au sein d’un processus interagissent au fil du temps sans dépendre d’intervalles de temps artificiels. Cette capacité est particulièrement précieuse pour les systèmes complexes, où il existe des interdépendances complexes entre les machines, la main-d’œuvre, l’outillage, la manutention et les chaînes d’approvisionnement. Les entreprises peuvent ainsi visualiser les goulets d’étranglement potentiels, gérer les contraintes et se préparer aux incertitudes du monde réel, telles que la fluctuation de la demande ou les temps d’arrêt imprévus. Comme le souligne l’article« The Role of Simulation in Advanced Planning and Scheduling« , un jumeau numérique permet une visualisation et une analyse détaillées.
Un autre avantage important d’un système APS basé sur un jumeau numérique est la prise en charge des règles de décision basées sur l’état, telles que la minimisation des changements ou l’utilisation de la charge actuelle de l’usine et de la gamme de produits pour hiérarchiser les tâches afin de respecter les dates d’échéance. Les anciens systèmes APS qui utilisent des périodes de temps et des résolveurs heuristiques pour affecter le travail aux périodes de temps ne peuvent pas incorporer une logique de décision complexe basée sur l’état. En outre, un système APS basé sur un jumeau numérique peut former et incorporer des réseaux neuronaux pour tirer parti de l’intelligence artificielle dans le processus de planification et d’ordonnancement. L’intégration d’algorithmes d’apprentissage automatique dans les APS est une autre tendance prometteuse. L’apprentissage automatique permet aux systèmes d’être formés sur des données synthétiques générées par simulation et de prédire le comportement futur, améliorant ainsi la précision de la planification et de l’allocation des ressources. Malgré son potentiel, sa mise en œuvre à grande échelle reste limitée et de nombreuses solutions d’APS fonctionnent encore sur des cadres traditionnels. Pour plus d’informations sur le rôle des réseaux neuronaux dans la planification et l’ordonnancement, consultez l’article « Building Intelligent Digital Twin Models using AI-based Neural Networks » (Construire des modèles de jumeaux numériques intelligents à l’aide de réseaux neuronaux basés sur l’IA).
Les premiers à investir dans ces innovations sont susceptibles de bénéficier d’avantages concurrentiels. Un document de l’université de technologie de Delft prévoit que de tels investissements entraîneront des améliorations significatives de l’efficacité opérationnelle, positionnant l’APS comme une pierre angulaire de la fabrication moderne et de la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Cependant, les utilisateurs de solutions APS dont les fournisseurs n’intègrent pas ces innovations manquent une opportunité clé d’améliorer l’efficacité et l’efficience de leurs processus de planification et d’ordonnancement.
Dernières réflexions : Le rôle de Simio dans le paysage de l’APS
Alors que les industries évoluent, la planification et l’ordonnancement avancés restent essentiels pour les organisations qui cherchent à améliorer l’efficacité, à réduire les déchets et à rester agiles dans une économie dynamique marquée par des chaînes d’approvisionnement imprévisibles et des demandes de marché changeantes. La plateforme APS nouvelle génération de Simio, basée sur la technologie de simulation Digital Twin et améliorée par l’IA, établit un nouveau standard grâce à ses capacités de planification dynamique qui s’adaptent aux conditions en temps réel.
L’approche unique de Simio, qui associe la simulation d’événements discrets à la planification avancée, garantit que les opérations ne sont pas seulement réactives, mais aussi stratégiquement alignées à travers les silos organisationnels. En s’attaquant de front aux complexités de la fabrication moderne, Simio permet aux entreprises de traduire les données en stratégies exploitables, ce qui leur permet de garder une longueur d’avance à une époque où l’adaptabilité est synonyme de succès. Qu’il s’agisse de relever les défis d’aujourd’hui ou de se préparer aux opportunités de demain, Simio reste à l’avant-garde, permettant aux organisations de prospérer dans un monde dominé par le numérique.