Intégrer des jumeaux numériques prédictifs dans la planification opérationnelle

La Simulation Prédictive et les Jumeaux Numériques sont de plus en plus utilisés pour aider à maximiser le retour de projets d'investissement. Mais une autre application importante (et souvent sous-utilisée) concerne la prise de décision opérationnelle.

Alors que les systèmes cyber-physiques deviennent de plus en plus complexes, les opérations aussi. Ajoutez à cela la pression croissante de l'inflation et de la perturbation de la chaîne d'approvisionnement, et la planification devient encore plus difficile.

Les Jumeaux Numériques Prédictifs sont des représentations numériques dynamiques qui vous aident à optimiser les performances des actifs et des processus, afin que les opérations apportent de meilleurs résultats. Voici 4 cas d'utilisation opérationnelle où ils rationalisent la planification, permettent de réaliser des économies et aident l'organisation à générer plus de valeur.

Cas d'utilisation 1 : dimensionnement et séquencement des lots

Dans les lignes de fabrication, quelle est la taille et la séquence optimales des lots pour différents produits ? Si vous avez 5 produits, la séquence de production doit-elle être A, B, E, D, C en fonction des temps de changement de référence ? Ou est-ce que C devrait être le premier pour qu'il ne gêne pas ? Et quel est l'impact sur la rentabilité des différentes combinaisons ?

Ce sont des questions complexes lorsque vous prenez en compte différents contenus de produits, des considérations de chaîne d'approvisionnement et des temps de configuration et de changement de référence. Les jumeaux numériques prédictifs peuvent fournir des réponses basées sur des indicateurs de performance clés. Par exemple:

• La clé c'est le débit : le jumeau numérique peut déterminer quelle séquence fournira le plus de volume de production en fonction de la gamme de produits, des profils de demande et des temps de changement
• La clé c'est le profit : le jumeau numérique peut calculer le mix de produits optimal en fonction du profil de demande et de la rentabilité relative des différents clients
• La clé c'est la satisfaction du client : le jumeau numérique peut déterminer la taille et la séquence idéales pour livrer les commandes prioritaires, tout en ordonnançant la production ultérieure pour garantir la performance sur les indicateurs secondaires

La simulation prédictive peut également vous aider à prendre des décisions mieux éclairées en fonction de ce qui se passe en temps réel. Que faire s'il y a un problème avec une ligne et que le technicien de maintenance est malade ? Changer de produit ? Continuer et faire des retouches ? La modélisation vous offre un moyen sans risque de comprendre l'impact de différents choix, afin que vous puissiez poursuivre avec le scénario qui donne les meilleurs résultats.

Cas d'utilisation 2 : Dotation en personnel et planification des équipes

Les besoins en main-d'œuvre sont essentiels à la planification opérationnelle, en termes de performance et d'optimisation des coûts. Alors, quelle est la meilleure façon de déployer le personnel et de structurer les horaires pour obtenir les bons résultats à mesure que la demande évolue ?

La simulation prédictive et la technologie de jumeau numérique permettent de répondre plus facilement à ces questions. Barclays Merchant Services l'a découvert en cherchant à optimiser les opérations d'un centre d'appels. Leur centre gère plus de 20 millions d'appels par an et ils avaient besoin de savoir quand et comment déployer les employés afin de répondre aux exigences de niveau de service et de gérer les coûts.

En modélisant les opérations du centre d'appels dans notre logiciel de simulation prédictive WITNESS Horizon, ils ont optimisé le nombre d'employés nécessaires pour traiter les appels, ainsi que le nombre et la durée des équipes de travail. Cela leur a permis de réduire les coûts en heures supplémentaires de 90 000 à 115 000 € par an, tout en atteignant leurs objectifs de service client.

Cas d'utilisation 3 : Planification de succession

La simulation prédictive ne se contente pas d'aider à prendre des décisions fondées sur des preuves concernant la dotation à court terme. Elle facilite également la planification opérationnelle à moyen et long terme qui est essentielle à la réalisation de programmes de travail longs.

Nous le constatons de plus en plus dans les secteurs de la défense, de l'énergie et du nucléaire, où les programmes peuvent prendre des décennies et nécessitent des plans de relève efficaces et continus. Différentes compétences sont nécessaires à différentes phases, et si vous n'avez pas suffisamment de personnes qualifiées au bon moment temps, le programme fait face à des risques et à des retards coûteux. Dans certains cas, les personnes qui verront la fin d'un programme ne seront même pas nées quand il commencera !

La simulation prédictive vous aide à comprendre en détail les capacités dont vous avez besoin et quand, afin que vous puissiez mettre en œuvre des plans de succession qui garantissent la continuité opérationnelle.

Cas d'utilisation 4 : Planification de capacité et de la chaîne d'approvisionnement

La simulation prédictive et les jumeaux numériques vous aident également à prendre des décisions d'approvisionnement fondées sur des preuves qui réduisent les risques, optimisent l'allocation des ressources et offrent un meilleur contrôle opérationnel.

Mars Chocolate North America en est un excellent exemple. L'entreprise compte 29 gammes de produits réparties sur 6 sites de production aux États-Unis, chacune avec des mélanges d'ingrédients et des exigences de consommation de chocolat différents. Les normes de qualité de Mars limitent les capacités de stockage de vrac, ce qui rend essentielle une planification précise.

Avec autant de processus dynamiques en jeu, serait-il préférable de fabriquer tous les types de chocolat là où ils sont nécessaires ou de fabriquer dans des installations moins nombreuses et plus grandes et d'expédier au niveau régional ? En utilisant un modèle de simulation prédictif dans WITNESS Horizon, Mars a analysé les performances opérationnelles en fonction de différents scénarios sur les lignes et les sites. Cela a aidé à définir la manière optimale de travailler dans le cadre de ses contraintes tout en identifiant des risques jusque-là inconnus et en mettant en évidence les opportunités d'économies et d'amélioration des performances.

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