L’usine de Nottingham est devenue la première usine du futur opérationnelle de Reckitt en mai 2021. En juin, l’entreprise prévoyait déjà une réduction de 10 % des coûts de maintenance de l’usine et une diminution de 3 % de la consommation d’énergie électrique. De plus, la visibilité accrue des données relatives à ses équipements permet déjà d’analyser les causes premières, ce qui devrait se traduire par des gains de productivité significatifs.
« L’amélioration de la connectivité et de la visibilité des données nous permet de vraiment comprendre et analyser ce que nous faisons et comment nous pouvons commencer à l’améliorer, explique B. Ellins. Lorsque nous appliquerons des algorithmes d’apprentissage automatique ou d’IA à ces données, Reckitt sera mieux à même de prédire et de planifier l’avenir. »
Cette planification commence dès aujourd’hui par l’amélioration de l’OEE. Les responsables de service et les opérateurs ont désormais un accès immédiat aux données des machines, et les opérateurs n’ont plus besoin de saisir ces données dans des feuilles de calcul, dans lesquelles il faut ensuite trouver les informations pertinentes. Les données, qui sont automatiquement chargées à partir des machines, sont également plus précises et plus fiables. Ces données fiables permettent aux responsables de consacrer leur temps à l’analyse des opérations plutôt qu’à la recherche d’informations et à la vérification de leur validité. Cela permet d’accélérer la prise de décisions et la résolution des problèmes et, en fin de compte, d’améliorer la productivité.
Le passage d’une maintenance calendaire à une maintenance basée sur l’état et les cycles devrait également permettre à Reckitt d’améliorer sa productivité et son efficacité. Le système automatisé ne déclenche des opérations de maintenance que lorsque les conditions fixées sont remplies, par exemple lorsqu’une condition sort de la tolérance ou qu’un actif a fonctionné pendant un certain nombre d’heures. Selon J. Barnes, « cela nous aidera à accroître l’efficacité de nos ingénieurs, car ils ne travailleront que sur les actifs qui nécessitent une attention particulière, au lieu d’essayer de remplir tous les ordres d’exécution pour chaque machine tous les mois ».
« La dorsale de données unique offre également à Reckitt une voie vers le machine learning et les opérations et la maintenance basées sur l’IA », déclare T. Woodham d’IBM. Par exemple, les données peuvent révéler quand une machine est susceptible de tomber en panne ou quand elle a besoin d’une maintenance immédiate. « Les algorithmes de machine learning peuvent aider Reckitt à comprendre les données et à commencer à prédire l’évolution des choses, ajoute-t-il. Les prédictions peuvent se transformer en instructions dirigées par le système, de sorte qu’au lieu que quelqu’un constate un problème et décide de ce qu’il faut faire, il peut utiliser les données pour prendre des décisions, et ainsi fermer la boucle. »
Ce type d’analyse prédictive pourrait également être appliqué aux systèmes de gestion de l’énergie de l’entreprise, maintenant qu’ils sont connectés à la dorsale de données. Comme Reckitt dispose désormais de données cohérentes et d’une vision de sa consommation d’énergie au niveau de l’usine, elle peut se passer des relevés manuels des compteurs dans l’ensemble de ses usines. Cette visibilité permettrait à chaque usine de cibler les domaines dans lesquels des réductions sont nécessaires pour atteindre les objectifs globaux de l’entreprise en matière de développement durable.
L’idée que « la connectivité est essentielle » est devenue un nouveau mantra pour B. Ellins à titre personnel et pour l’ensemble de l’entreprise. Au fur et à mesure qu’elle s’étendra à d’autres sites, Reckitt construira ses solutions sur la même plateforme d’infrastructure et la même dorsale de données. « Pouvoir dire que nous avons construit une plateforme de données bel et bien évolutive pour nos usines est un point clé. Et elle va continuer à ajouter, et à augmenter, la valeur au fur et à mesure qu’elle gagne en maturité. »
En mettant en œuvre la solution de l’usine du futur, B. Ellins voit également une convergence entre l’informatique (IT) et la technologie opérationnelle (OT) dans une infrastructure hybride IT-OT pour l’avenir. « Dans le cadre de la transition vers l’industrie 4.0, nous voyons comment les systèmes informatiques se connectent aux systèmes d’ingénierie, et ils parlent le même langage. » Cette convergence permet également à Reckitt de mettre en place un environnement de cybersécurité solide qui couvre à la fois les systèmes informatiques et opérationnels.