Comment optimiser votre usine d'asphalte à l'aide de données


L'utilisation des données de votre logiciel d'usine peut améliorer pratiquement tous les aspects du processus de production de l'asphalte, de l'utilisation des matériaux et de l'énergie aux performances de l'usine

Une utilisation efficace des données peut aider les opérateurs des usines à réduire les pertes, à réduire les coûts d'exploitation et à améliorer l'efficacité globale du processus de production de l'asphalte

Une utilisation efficace des données peut aider les opérateurs des usines à réduire les pertes, à réduire les coûts d'exploitation et à améliorer l'efficacité globale du processus de production de l'asphalte

De plus en plus, les données sont considérées comme le nouveau pétrole - un nouveau type d'énergie et d'actif qui peut maximiser l'efficacité des organisations et les opportunités commerciales.

Mais comme l'ont montré de nombreuses études, alors que nous avons créé environ 90% des données mondiales au cours de la dernière décennie — avec un énorme volume de 2,5 quintillions d'octets de données créé chaque jour — nous n'utilisons efficacement qu'environ 1% de ces données. De plus, selon une étude d'EY, seulement 4 % des entreprises affirment avoir une approche «hautement sophistiquée» pour exploiter les données.

Utilisées correctement, les données des usines d'asphalte peuvent être un outil puissant pour s'assurer que les directeurs d'usine retirent le maximum de leurs opérations et améliorent l'efficacité globale du processus de production de l'asphalte.

«L'utilisation efficace des données de votre usine conduit à de meilleures opérations et à une meilleure transparence de ce qui se passe réellement en temps quasi réel», déclare Mark McGaughey, directeur des opérations américaines de MINDS Inc.

Mais avec solutions d'automatisation industrielles qui génèrent tant de données à chaque heure de la journée, les directeurs d'usine peuvent se sentir dépassés par la tâche de déterminer par où commencer. Selon McGaughey, les opérateurs et les directeurs d'usines peuvent mieux se concentrer sur la surveillance des opérations quotidiennes de leurs usines pour détecter les points problématiques que les données pourraient résoudre, comme la surconsommation de carburant, les problèmes de mélange ou les chargements de camions inefficaces.

Une utilisation efficace des données peut aider les opérateurs et les directeurs d'usine à réduire les pertes et les coûts d'exploitation, à améliorer la sécurité du site, à réduire les temps d'arrêt et bien plus encore, explique McGaughey. Grâce à des informations sur les matières premières — qu'il s'agisse de granulats ou d'asphalte — et sur la consommation de carburant, les exploitants d'usines peuvent déterminer s'ils en ont trop utilisé et acheter moins pour fabriquer le même produit. De plus, les données sur la température du mélange en cours d'utilisation pourraient révéler qu'il est quelques degrés plus chaud qu'il ne devrait l'être, ce qui inciterait l'opérateur à abaisser le brûleur et à économiser sur les coûts énergétiques au fil du temps.

Les données sur les chargements de camions pourraient également être révélatrices, en termes de nombre de cycles effectués par jour, de temps nécessaire pour achever chaque cycle, de nombre de tonnes par heure qui arrivent sur le chantier et de remplissage nécessaire des camions lorsqu'ils quittent le site. McGaughey cite également les chiffres des émissions comme étant particulièrement pertinents pour les opérateurs, étant donné leur besoin de se conformer aux réglementations gouvernementales — le contrôle de ces données pourrait permettre de détecter un petit problème avant qu'il ne devienne une question d'application.

Grâce aux données du système DrumTronic de MINDS, les opérateurs de l'usine peuvent effectuer une «analyse médico-légale» de tout problème de performance de l'usine avant qu'il ne devienne un problème plus important,

explique McGaughey, citant un exemple de constatation d'un problème avec le mélange d'asphalte. «La centrale fonctionne-t-elle comme elle est censée le faire ? Est-ce que c'est un autre élément du système qui a causé le problème ? Vous pouvez utiliser les données de l'usine pour déterminer quand elle a démarré, et enquêter à partir de là».

«Les opérateurs de l'usine peuvent également établir des calendriers de maintenance clairs avec DrumTronic, ce qui fait des temps d'arrêt quelque chose de planifié plutôt qu'une interruption majeure de l'activité», explique McGaughey. «Le logiciel indique le nombre d'heures de fonctionnement d'un appareil particulier, donc s'ils voulaient l'utiliser à des fins de maintenance, ils pourraient dire, après 250 heures, que je dois faire l'entretien de cet appareil et remettre l'horloge à zéro pour qu'ils sachent quand il est temps de le faire».

Si les données peuvent être la clé pour débloquer les améliorations apportées aux usines, elles nécessitent une architecture de l'information pour aider les opérateurs des usines à comprendre ce qu'ils voient. «Il y a une perception que les données sont en quelque sorte vivantes, qu'elles font quelque chose», a déclaré Neal Fishman, auteur de Smarter Data Science: Succeeding with Enterprise-Grade Data and AI Projects, dans un entretien avec IBM en septembre 2020. «Mais pour moi, les données sont inertes : elles ne sont pas conscientes d'elles-mêmes et ne s'organisent pas. C'est pourquoi une architecture de l'information est impérative pour aider... les applications à rendre les données précieuses».

L'application Acculab de MINDS pour la gestion des usines et le contrôle de la qualité de l'asphalte, qui fait partie du logiciel de gestion DrumTronic, génère des rapports précieux que les opérateurs d'usines peuvent utiliser pour mieux comprendre leurs opérations - des rapports standard sur les totaux quotidiens et en temps réel et les données de camionnage aux rapports personnalisés en fonction des besoins de l'opérateur, comme un rapport sur les matériaux par mélange qui indique le total des agrégats ou des matières premières utilisés, la consommation de carburant et les émissions. Les membres de l'équipe MINDS sont également disponibles pour aider les opérateurs à comprendre les données de leur usine, si nécessaire.

Les directeurs d'usine qui peuvent exploiter les données générées par leur logiciel d'usine seront ceux qui se démarqueront du peloton et qui s'imposeront comme les leaders de l'industrie.

«Ils peuvent voir l'intérieur des opérations de l'usine comme jamais auparavant», explique McGaughey. «C'est très puissant».

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