Fabrication intelligente avec SAP : vers l’usine connectée

Le principal problème dans le secteur industriel ne réside ni dans la planification ni dans l’exécution, mais dans le fossé qui les sépare. Cet article explique comment la « fabrication intelligente » comble ce fossé et quels changements cela entraîne.

La « fabrication intelligente » est souvent présentée comme l’un des piliers de la transformation numérique de l’industrie. Pourtant, derrière ce terme largement employé, sa portée opérationnelle reste parfois mal définie. Concrètement, elle désigne la manière dont les sites industriels intègrent les technologies numériques afin d’améliorer la prise de décision, l’efficacité opérationnelle et les performances de production.

Selon une enquête menée par Sapio Research et Rockwell Automation auprès de 1 350 entreprises industrielles dans 13 pays, l’adoption de ces technologies n’est plus une perspective lointaine. 97 % des répondants prévoient de déployer des solutions de fabrication intelligente au cours des douze à vingt-quatre prochains mois, notamment dans les domaines de la robotique, de l’automatisation, des équipements connectés à l’Internet des objets (IoT) et de l’exploitation des données en temps réel.

Cette forte dynamique d’adoption ne s’accompagne toutefois pas toujours d’une vision suffisamment structurée. Dans de nombreuses organisations, la notion de « fabrication intelligente » finit par englober pratiquement toute initiative de digitalisation industrielle. C’est souvent à ce stade qu’un écart se crée entre les ambitions affichées et leur traduction opérationnelle. Investir dans de nouvelles technologies est une première étape ; les intégrer dans un environnement de production cohérent, connecté et piloté par les données constitue un défi bien plus complexe.

Pour dépasser les effets d’annonce, il est donc essentiel de comprendre ce que recouvre réellement la fabrication intelligente dans un contexte industriel et comment elle s’articule avec le concept d’usine intelligente.

Comment la fabrication intelligente et l’usine intelligente s’articulent

La fabrication intelligente ne correspond pas à un système ou à une technologie unique. Il s’agit d’un modèle opérationnel reposant sur l’interconnexion des processus, des systèmes et des données : production, planification, qualité et maintenance sont coordonnés à partir d’informations partagées et de technologies connectées.

L’usine intelligente constitue la traduction concrète de ce modèle au niveau du site industriel. Les équipements physiques, les systèmes d’information et les applications sont interconnectés afin de permettre une circulation continue des données entre les machines, les logiciels et les équipes opérationnelles.

En quoi la fabrication intelligente diffère-t-elle de l’automatisation traditionnelle ?

La principale différence entre la fabrication intelligente et l’automatisation traditionnelle tient au niveau d’interconnexion des systèmes, à l’exploitation des données et à la capacité à soutenir une prise de décision plus rapide et plus contextualisée.

Capacités clés de la fabrication intelligente

À mesure que ce modèle gagne en maturité, il permet de développer des capacités qui vont au-delà des seuls gains d’efficacité. Celles-ci ne reposent pas sur des fonctionnalités isolées, mais sur l’interconnexion des systèmes et la cohérence des données à l’échelle des opérations.

De l’Industrie 4.0 à l’entreprise intelligente

La fabrication intelligente s’inscrit dans l’évolution vers l’Industrie 4.0, où connectivité, données et automatisation sont envisagées comme les composantes d’un même modèle opérationnel, et non comme des initiatives isolées.

Concrètement, les données sont collectées en continu à partir des machines, des produits et de la chaîne d’approvisionnement via l’IIoT. Les environnements cloud assurent leur stockage et leur traitement à grande échelle, tandis que l’intelligence artificielle permet d’analyser les flux de données et d’identifier les événements nécessitant une attention particulière.

L’intégration relie les systèmes de production aux applications d’entreprise et réduit les ruptures entre les différents niveaux du système d’information. En parallèle, les jumeaux numériques et les outils de simulation permettent de tester différents scénarios et d’ajuster les décisions avant leur mise en œuvre dans les opérations réelles.

C’est cette combinaison de connectivité, de données, d’intégration et d’intelligence qui constitue le socle de la fabrication intelligente.

C’est également à ce niveau que le concept d’entreprise intelligente prend tout son sens. Avec l’Industrie 4.0, SAP se concentre sur la transformation des opérations industrielles, tandis que l’entreprise intelligente étend ces principes à l’ensemble des processus métiers. La production n’est plus gérée de manière isolée, mais intégrée à des flux de processus plus larges. Cette approche se traduit par une connexion étroite entre les opérations de production et les systèmes de gestion de l’entreprise.

Les données issues de la production sont intégrées à SAP S/4HANA afin d’alimenter les processus de planification. Les signaux provenant de la supply chain, notamment les prévisions de la demande issues de SAP IBP et les données logistiques de SAP Transportation Management, permettent d’ajuster la production en quasi-temps réel. SAP BTP fournit la couche d’intégration et de données nécessaire pour assurer des échanges cohérents, soutenir l’analytique et développer des extensions sans perturber le cœur du système.

Cette approche repose sur un principe essentiel : la fabrication ne devient pas « intelligente » de manière isolée. Elle crée davantage de valeur lorsqu’elle est synchronisée avec les processus, les données et les décisions à l’échelle de l’entreprise.

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Comment SAP permet de piloter la production en temps réel

Dans de nombreux environnements industriels, le pilotage de la production s’effectue encore avec un certain décalage. Une équipe termine son poste, les données sont consolidées, puis les rapports sont générés. Ce n’est qu’à ce moment-là que les pertes de temps ou de production deviennent clairement visibles. Il est alors souvent trop tard pour agir sur les causes du problème.

SAP intègre le suivi directement au cœur des opérations de production. Les données issues des machines, des opérateurs et des ordres de fabrication sont collectées et synchronisées en temps réel, afin que chacun — des opérateurs aux responsables de production — dispose d’une vision actualisée de la situation.

Prenons l’exemple d’une ligne de production dont les performances commencent à se dégrader au cours d’un poste. Les équipements continuent de fonctionner, mais les temps de cycle augmentent progressivement. Dans un environnement traditionnel, cet écart pourrait n’apparaître que dans les rapports de fin de poste. Avec SAP, il devient visible immédiatement. Le système permet d’identifier précisément l’opération à l’origine du ralentissement, plutôt que de constater uniquement une baisse de performance à l’échelle de la ligne. Le responsable peut ainsi intervenir avant que le retard ne s’accentue.

Le même principe s’applique à la qualité. Lorsque les paramètres de processus commencent à s’écarter des seuils définis, SAP peut associer l’anomalie à un ordre de fabrication, un lot et un horodatage précis. Plutôt que d’arrêter l’ensemble de la ligne ou de détecter les défauts lors du contrôle final, les équipes peuvent isoler la production concernée et prendre des mesures correctives tout en maintenant les opérations.

Les opérateurs sont également intégrés à cette boucle de pilotage. Ils reçoivent des instructions adaptées à la tâche et à l’ordre de fabrication en cours, notamment la version appropriée du processus, les paramètres applicables et les étapes à suivre. En cas de modification, les nouvelles instructions sont immédiatement prises en compte dans l’exécution, sans nécessiter de mises à jour manuelles ni de coordination supplémentaire.

Relier la demande, la planification, l’exécution et l’optimisation

Dans la plupart des environnements industriels, les limites ne viennent pas d’un manque de capacités en matière de planification, d’exécution ou d’analyse. La difficulté réside plutôt dans le manque d’intégration entre ces fonctions. Lorsqu’elles fonctionnent en parallèle plutôt qu’en boucle, les informations remontent trop tard pour permettre une action efficace.

SAP permet de relier ces différentes étapes dans un cycle continu : la planification s’ajuste aux données d’exécution, l’exécution tient compte de l’évolution de la demande et l’optimisation repose sur des signaux en temps réel plutôt que sur des rapports différés. Les étapes suivantes illustrent le fonctionnement de cette boucle dans un environnement SAP.

Étape 1 : Planification de la demande

Le cycle commence par la demande, non pas sous la forme d’une prévision figée, mais comme un signal actualisé en continu. Dans SAP IBP, les prévisions évoluent à mesure que de nouvelles données sont disponibles : commandes entrantes, mises à jour du pipeline commercial ou variations des niveaux de stock. Lorsqu’une hausse de la demande apparaît dans une région donnée, le système l’intègre rapidement et transmet cette information aux étapes suivantes.

Cette actualisation est essentielle, car les décisions prises en aval dépendent directement de la qualité et de la fraîcheur de ces données. Si le signal de demande est obsolète, l’ensemble de la chaîne de planification repose sur des hypothèses qui ne reflètent plus la réalité.

Étape 2 : Planification de la production

Lorsque les données de demande sont intégrées à SAP S/4HANA, elles sont confrontées aux contraintes opérationnelles : capacité disponible, disponibilité des composants et calendrier de production. En cas de pénurie ou de contrainte, les priorités peuvent être révisées, les plannings ajustés ou certaines productions réaffectées.

À ce stade, le plan est prêt à être exécuté, mais il repose encore sur des hypothèses concernant les conditions réelles de production.

Étape 3 : Exécution

Dès le lancement de la production, ces hypothèses sont confrontées aux conditions réelles de l’atelier. Les environnements SAP assurent une visibilité continue grâce à SAP Digital Manufacturing (DM) et SAP Manufacturing Execution (ME), qui relient les opérations de production à SAP S/4HANA.

Ces solutions collectent en temps réel des données telles que les temps de cycle, l’avancement des ordres de fabrication, le comportement des équipements ou les temps d’arrêt. Si une ligne ralentit, SAP DM peut détecter l’écart entre les performances réelles et les valeurs planifiées et l’associer à une opération, un poste de travail et un ordre de fabrication précis. Les responsables de production peuvent ainsi identifier rapidement le problème et sa cause.

C’est à ce stade que l’approche se distingue d’un modèle traditionnel fondé sur des analyses a posteriori.

Étape 4 : Analyse des performances

Une fois un écart identifié, l’objectif est d’en déterminer la cause. Dans SAP, cette analyse peut s’appuyer sur les fonctions analytiques de SAP S/4HANA, sur SAP Analytics Cloud (SAC) et, pour les environnements de données plus complexes, sur SAP Datasphere. Les données d’exécution issues de SAP DM peuvent être combinées avec les données de planification et de demande afin de fournir une vue cohérente des performances.

Un écart par rapport à un temps de cycle prévu de 60 secondes peut, par exemple, être analysé dans SAC selon plusieurs dimensions : postes de travail, variantes de produits ou équipes. Les données étant déjà harmonisées, l’analyse peut commencer sans phase importante de préparation manuelle. Il devient alors possible de distinguer un problème de capacité, un retard propre à un produit ou une situation ponctuelle.

Avec SAP Datasphere, l’analyse peut être étendue au-delà du seul périmètre de la production. Les problèmes de performance peuvent être rapprochés de facteurs en amont, comme la fiabilité des fournisseurs ou la qualité des matières premières. L’analyse ne se limite alors plus à constater ce qui s’est produit : elle aide également à en comprendre les causes.

Étape 5 : Optimisation continue

C’est à ce stade que la boucle se referme. Les données issues de l’exécution sont réinjectées dans la planification afin d’améliorer progressivement les décisions futures. Si une machine fonctionne en deçà de son rendement prévu, les prochains plans peuvent tenir compte de sa capacité réelle. Si les retards sont liés à des pénuries de matières premières, les paramètres d’approvisionnement peuvent être ajustés. Si certaines références perturbent régulièrement le flux de production, les règles de séquencement peuvent être revues.

La planification, l’exécution et l’analyse ne fonctionnent ainsi plus comme des étapes indépendantes, mais comme les composantes d’un même cycle d’amélioration continue.

Ce qui permet de maintenir la boucle opérationnelle

Même le plan le plus précis ne peut produire les résultats attendus si les opérations ne sont pas suffisamment fiables. Dans ce contexte, la maintenance prédictive et autonome joue un rôle essentiel dans la continuité du processus. Sans elle, la planification et l’exécution restent exposées aux mêmes risques : défaillances des équipements et dérives de qualité.

SAP intègre cette dimension au cycle opérationnel en exploitant les données non seulement pour réagir aux incidents, mais aussi pour les anticiper et adapter les actions en conséquence. La maintenance prédictive en constitue l’exemple le plus direct. Avec SAP Asset Performance Management (APM), les données issues des équipements — vibrations, température, charge — sont analysées en continu afin d’identifier les premiers signes de dégradation. Les interventions de maintenance peuvent ainsi être déclenchées en fonction de l’état réel des actifs.

Source : Deloitte

Le contrôle qualité suit la même logique. Grâce aux capacités d’inspection assistées par l’IA dans SAP DM et aux modèles de machine learning exécutés sur SAP BTP, le contrôle qualité peut être intégré directement au processus de production. Les systèmes d’inspection visuelle et l’analyse des processus détectent les défauts et les écarts dès leur apparition. Cette approche réduit les rebuts et les reprises et, surtout, évite que des produits non conformes poursuivent leur parcours dans la chaîne de production, où les coûts de correction deviennent nettement plus élevés.

Cette approche repose notamment sur la détection des anomalies. À l’aide de modèles de machine learning déployés sur SAP BTP, le système analyse en continu les schémas de fonctionnement de la production. Il identifie les écarts par rapport aux comportements habituels, même lorsqu’ils n’ont pas encore entraîné de panne ou de problème de qualité.

Par exemple, une légère hausse de la variabilité des temps de cycle ou de la consommation énergétique peut signaler l’apparition d’un dysfonctionnement. La détection précoce de ces anomalies permet aux équipes d’intervenir avant que la dégradation des performances n’ait un impact significatif sur la production.

Un système cohérent pour plusieurs sites

Dans les environnements industriels multisites, les différences entre les systèmes et les méthodes de reporting compliquent la comparaison des performances d’une usine à l’autre. L’identification des sites sous-performants, des capacités disponibles ou des possibilités de rééquilibrage de la production nécessite alors souvent des rapprochements manuels. SAP répond à ce défi par une approche structurée.

Les données sont d’abord intégrées dans un modèle commun. SAP S/4HANA, associé à SAP Datasphere pour la gestion et l’harmonisation des données, permet aux ordres, opérations, articles et indicateurs de performance de suivre une structure cohérente d’un site à l’autre. Même lorsque les modes d’exécution diffèrent localement, les données restent harmonisées et comparables. Les équipes disposent ainsi d’une vision cohérente à l’échelle du réseau industriel.

En parallèle, les indicateurs clés de performance (KPI) sont définis selon des règles communes. Des indicateurs tels que le taux de rendement synthétique (TRS/OEE), le débit de production, le taux de rebut ou le temps de cycle sont calculés selon une logique homogène. Les écarts observés reflètent ainsi des différences opérationnelles réelles plutôt que des méthodes de mesure incompatibles.

La gouvernance peut être centralisée tout en conservant une mise en œuvre flexible. Des standards définis à l’échelle de l’entreprise encadrent la gestion des données, de la planification et des KPI, tandis que chaque site adapte leur application à ses contraintes locales. L’entreprise peut ainsi maintenir un cadre commun sans imposer des processus identiques partout.

Les résultats concrets pour les industriels : ce que montrent les données

Selon une étude de Deloitte menée auprès de 600 dirigeants de l’industrie manufacturière, le passage de l’automatisation traditionnelle à la fabrication intelligente entre désormais dans une phase où la création de valeur devient mesurable, avec des effets observables sur les principaux indicateurs de performance opérationnelle.

Production, capacité et productivité de la main-d’œuvre

Les gains les plus réguliers concernent les principaux indicateurs de production. Les industriels font état de :

• une hausse de 10 à 20 % du volume de production ;
• 10 à 15 % de capacité supplémentaire disponible ;
• une amélioration de 7 à 20 % de la productivité des collaborateurs.

Ces résultats reposent notamment sur une meilleure coordination entre la planification, l’exécution et l’analyse. Lorsque les plans de production tiennent compte des contraintes réelles et sont ajustés en continu, les entreprises peuvent mieux exploiter leurs équipements et leurs ressources humaines sans augmentation proportionnelle des coûts.

Impact opérationnel et financier

Les données montrent également que les bénéfices apparaissent d’abord sur le plan opérationnel, avant de se traduire financièrement :

• 49 % des industriels citent l’amélioration des performances opérationnelles comme principal résultat ;
• 44 % mentionnent ensuite l’impact financier.

Cette progression reflète la manière dont la valeur se matérialise : l’efficacité, le débit et la stabilité des opérations s’améliorent d’abord, avant de se traduire par une réduction des coûts et une amélioration des marges.

Agilité et réactivité

L’agilité constitue un autre résultat essentiel, même si elle est parfois moins directement mesurable. 85 % des dirigeants interrogés s’attendent à ce que les solutions de fabrication intelligente renforcent l’agilité et transforment les processus de production. Concrètement, cela se traduit par la capacité à :

• adapter plus rapidement la production aux variations de la demande ;
• réagir plus rapidement aux perturbations ;
• réaffecter les ressources à l’échelle du réseau industriel.

Dans un environnement volatil, cette capacité d’adaptation peut devenir un véritable facteur de compétitivité.

Les domaines où les entreprises accusent encore du retard

Malgré des progrès mesurables, l’étude Deloitte montre que la maturité en matière de fabrication intelligente reste inégale. Les principaux écarts concernent les domaines indispensables pour déployer ces modèles à plus grande échelle et inscrire les progrès dans la durée.

Le principal retard concerne les compétences et les ressources humaines

Alors que près de la moitié des industriels déclarent avoir mis en place des dispositifs de formation ou des standards visant à favoriser l’adoption, la préparation des équipes reste le domaine affichant le niveau de maturité le plus faible. L’enjeu ne consiste pas uniquement à recruter de nouveaux profils, mais également à faire évoluer les compétences des équipes existantes afin qu’elles puissent travailler efficacement dans un environnement piloté par les données.

Les tensions restent importantes :

• 48 % des industriels signalent des difficultés modérées à importantes pour pourvoir les postes liés à la production et aux opérations ;
• 46 % rencontrent des difficultés similaires pour les fonctions de planification et d’ordonnancement ;
• 35 % considèrent l’adaptation des collaborateurs à « l’usine du futur » comme une préoccupation majeure.

Dans le même temps, les besoins en compétences continuent de croître. Deloitte estime que le secteur manufacturier pourrait avoir besoin de jusqu’à 3,8 millions de nouveaux travailleurs d’ici 2033. Cette situation crée une contrainte structurelle : disposer des technologies ne suffit pas si l’organisation ne possède pas les compétences nécessaires pour les exploiter efficacement.

C’est pourquoi les entreprises investissent à la fois dans le recrutement — 68 % déclarent recruter de nouveaux talents — et dans le développement des compétences :

• 53 % s’appuient sur des programmes internes de développement des compétences et du leadership ;
• 43 % ont recours à des formations externes ou proposées par des prestataires spécialisés.

De nombreux industriels complètent également leurs compétences internes en externalisant certaines expertises clés, notamment dans les domaines de l’IT, des données et de la cybersécurité.

Le deuxième écart majeur concerne la maturité de la maintenance

Bien que la maintenance prédictive soit souvent présentée comme l’un des principaux leviers de la fabrication intelligente, les données de Deloitte montrent que de nombreuses organisations n’en sont encore qu’au début de cette évolution. Les fonctions de maintenance affichent un niveau de maturité inférieur à celui de domaines tels que la qualité ou les opérations, ce qui signifie qu’une part importante de la gestion des actifs reste réactive ou fondée sur des calendriers prédéfinis.

Il en résulte un décalage : la production est de plus en plus pilotée par les données, tandis que la gestion de la fiabilité des actifs progresse moins rapidement. Les arrêts non planifiés et la variabilité des performances continuent donc de limiter une partie des gains potentiels associés à la fabrication intelligente.

Cela explique pourquoi la maintenance reste un domaine prioritaire pour les investissements futurs, aussi bien dans les outils que dans l’intégration des données relatives aux actifs au sein de la boucle opérationnelle globale.

Le troisième écart concerne la gestion des matières premières

Malgré les progrès réalisés en matière de production et de planification, de nombreuses entreprises peinent encore à synchroniser pleinement les flux de matières avec les besoins réels de production. Les retards de livraison, l’irrégularité des approvisionnements et le manque de visibilité en temps réel sur la disponibilité des matières continuent de perturber les opérations.

Ce défi prend une importance particulière dans un contexte de volatilité accrue. Sans intégration étroite entre la supply chain et la production, même des processus industriels fortement optimisés restent exposés aux perturbations externes.

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Feuille de route stratégique vers l’usine intelligente

La transition vers une usine intelligente avec SAP repose sur une démarche structurée. Les entreprises les plus avancées suivent des étapes clairement définies, en alignant leur niveau de maturité, leurs priorités d’investissement et leur capacité de mise en œuvre.

Phase 1 : Établir l’état de référence

La première étape consiste à établir un diagnostic précis de l’existant. Le niveau de maturité est évalué sur les dimensions production, systèmes et données, généralement à partir d’une échelle de 0 à 5. Une analyse comparative permet ensuite de situer l’entreprise par rapport à d’autres acteurs de son secteur.

La gouvernance et la cybersécurité doivent être prises en compte dès cette phase. La gouvernance définit les responsabilités, les règles de décision et les standards communs. La cybersécurité vise à identifier les risques en amont, avant d’accroître le niveau de connectivité des opérations.

Sans cet état de référence, les investissements ultérieurs risquent d’accentuer les difficultés de passage à l’échelle au lieu de les résoudre.

Phase 2 : Définir l’état cible et les priorités d’investissement

Une fois la situation actuelle clairement établie, l’entreprise peut définir son état cible et la trajectoire nécessaire pour l’atteindre. L’écart entre l’existant et la cible est traduit en une feuille de route pluriannuelle, structurée autour de jalons intermédiaires.

C’est à ce stade que les priorités d’investissement sont définies. Les plateformes centrales, les fondations de données et les capacités d’intégration sont généralement traitées en priorité, tandis que les budgets, les ressources et la préparation des équipes sont alignés sur le programme.

L’objectif est de coordonner les différentes initiatives au sein d’une trajectoire de transformation cohérente.

Phase 3 : Piloter, valider et déployer à l’échelle

La mise en œuvre débute généralement par des projets pilotes ciblés. Les entreprises sélectionnent des cas d’usage dont l’impact peut être mesuré, par exemple un goulot d’étranglement, une source récurrente de variabilité ou un processus insuffisamment maîtrisé.

Cette première phase de déploiement porte sur les systèmes essentiels, la collecte des données et la mise en place de la visibilité nécessaire au moyen de tableaux de bord et d’indicateurs clés de performance (KPI). La formation des utilisateurs est menée en parallèle afin de favoriser l’adoption des nouveaux processus et outils.

La valeur de cette phase réside également dans les enseignements tirés des pilotes. Ceux-ci permettent d’identifier ce qui fonctionne, les points qui nécessitent des ajustements et les conditions nécessaires à un déploiement plus large. Ces retours sont ensuite intégrés à la feuille de route.

L’expérience de LeverX dans les programmes SAP de fabrication intelligente

Les programmes de fabrication intelligente reposent avant tout sur l’alignement entre la planification, l’exécution et les données, plutôt que sur l’optimisation isolée de chaque système. LeverX accompagne cette démarche en reliant les plateformes SAP centrales, les systèmes de production et les environnements de données au sein d’un modèle opérationnel cohérent.

Modernisation de la production avec SAP S/4HANA

SAP S/4HANA constitue généralement le socle central des processus de planification et d’exécution. L’approche consiste à améliorer la logique de planification de la production, structurer les données de référence et aligner capacités, disponibilité des matières et délais sur les performances opérationnelles réelles. L’objectif est d’établir des plans de production réalistes et exécutables.

Mise en œuvre de SAP Digital Manufacturing

La mise en œuvre de SAP Digital Manufacturing vise principalement à connecter les ordres de fabrication aux opérations de production et à collecter les données d’exécution en temps réel. Cela comprend notamment le suivi de la production, les instructions de travail numériques et la traçabilité des opérations.

L’exécution devient ainsi plus transparente et mesurable, tout en restant intégrée à l’environnement de planification.

Intégration MES-ERP

De nombreux sites industriels s’appuient sur des systèmes MES et ERP qui ne sont que partiellement intégrés. Les projets d’intégration visent à assurer la synchronisation des données et l’alignement des processus entre ces deux niveaux.

Les ordres de fabrication, les confirmations et les données de performance sont structurés et échangés de manière cohérente, afin que les résultats d’exécution puissent être répercutés rapidement dans la planification.

Conception de l’architecture IoT

La conception de l’architecture IoT vise à définir la manière dont les données issues des équipements et des capteurs sont collectées, structurées et exploitées dans l’écosystème SAP.

Cela comprend la conception des flux de données reliant les machines aux environnements de gestion des actifs, d’exécution de la production et d’analytique. Une architecture adaptée permet de prendre en charge des cas d’usage tels que la surveillance de l’état des équipements, la maintenance prédictive et l’analyse des performances.

Programmes de déploiement à l’échelle internationale

Le déploiement de la fabrication intelligente sur plusieurs sites nécessite des modèles de données, des définitions de KPI et des principes de gouvernance cohérents. Les programmes internationaux permettent d’établir ces standards au niveau de l’entreprise tout en tenant compte des spécificités opérationnelles locales.

Cette approche facilite la comparaison des performances entre les sites et favorise une planification ainsi qu’une prise de décision coordonnées à l’échelle du réseau industriel.