MES – Manufacturing Execution System

Le MES – Manufacturing Execution System, est un système logiciel qui acquiert et contrôle de manière automatique et intégrée les données et les informations permettant de gérer, contrôler et optimiser la production au sein d’une entreprise, depuis la commande établie jusqu’au chargement des produits finis dans l’entrepôt, en passant par la planification de leur distribution aux canaux de vente.

Les systèmes MES, également appelés  » logiciels d’usine « , ne doivent pas être confondus avec les systèmes ERP (Enterprise Resource Planning), généralement appelés  » logiciels d’entreprise « , avec lesquels ils doivent toutefois être interfacés pour l’acquisition et l’échange de données en temps réel.

Grâce à cet échange de données, un système MES est en mesure d’informer les personnes impliquées dans les processus de production de l’entreprise, sur les activités des départements de production permettant le contrôle et la surveillance de celles-ci à tous les niveaux, permettant en fin de compte l’optimisation des processus de production eux-mêmes, le contrôle de la logistique et la disponibilité des ressources (humaines et machines). Une solution MES, intégrée à une application ERP, permet un contrôle complet de la chaîne de production.

Alors qu’une solution MES doit être intégrée à un ERP, d’un autre côté – vers les lignes de production – elle doit pouvoir interagir avec des systèmes d’acquisition/échange de données de/vers le terrain (identifiés comme des PLC – Programmable Logic Controllers et des systèmes SCADA – Supervisory Control And Data Acquisition) ; de cette manière, le processus de production est entièrement gérable et répond aux caractéristiques liées à la digitalisation de l’Industrie 4.0.

Il existe plusieurs solutions MES qui se distinguent précisément par leur capacité à s’intégrer à d’autres systèmes et à être adaptées à des besoins de production spécifiques.

Un système MES aide à atteindre les objectifs commerciaux qui ont été définis par la planification stratégique : sur la base du type de système de production, il identifie et permet de réduire les éventuels goulets d’étranglement, de contrôler les traitements critiques, de fixer et de régir les contraintes dans la relation machine-opérateur. Il optimise la taille des volumes requis et produits, stabilise ainsi la gamme de production et permet d’optimiser et de réduire les délais de livraison.

Fondamentalement, un système MES permet de saisir toutes les informations relatives au cycle de production et de contrôler la production elle-même en temps réel. Un contrôle efficace de la production implique une mesure précise des coûts, avec des contrôles de la charge de travail et des indicateurs simples de l’efficacité du département de production et du suivi des progrès : ce sont les KPI – Key Performance Indicators – que le MES intègre en interne.

Les données fournies par les opérateurs sont croisées avec les relevés automatiques des machines dans des tableaux synoptiques et en temps réel pour une vision complète des processus et de leur optimisation.

Les applications MES disposent de tableaux de bord qui permettent de connaître immédiatement l’état d’une commande, ses bons de travail, les ressources nécessaires pour la réaliser et le temps estimé pour la livrer.

Un projet MES est bien plus qu’une simple mise en œuvre d’un logiciel dans une entreprise : c’est l’occasion d’examiner les processus de production et au-delà, de mettre en évidence les domaines à améliorer pour parvenir, au final, à une amélioration globale de l’efficacité opérationnelle.

Les systèmes d’exécution de la production représentent aujourd’hui le point de rencontre indispensable entre de nombreuses sources d’information, qui arrivent souvent à une fréquence élevée et proviennent de systèmes différents. L’objectif de ce « centralisateur » est de mettre ces données en corrélation avec le contexte et le reste des processus de production existant dans l’entreprise, soit automatiquement, au moyen d’algorithmes intelligents, soit avec la Production Process Intelligence abordée.

• Développer de nouveaux produits en donnant des preuves directes des coûts de production estimés. En effet, il est possible d’effectuer des simulations à partir de la nomenclature et en tenant compte des différents cycles de transformation et des différentes ressources (hommes et machines) à mettre en œuvre.
• Planifier à long terme et programmer à court terme la production en temps voulu. Cela permet d’obtenir des indications concrètes sur les dates de livraison des produits finis.
• Gérer les ordres de travail internes et externes
• Collecte directe et automatique de données (via des systèmes SCADA et PLC) à partir des machines de production avec avancement automatique des différentes étapes de production.
• Surveiller les machines afin de pouvoir gérer leur entretien préventif en détectant les données des machines (états des machines, temps, pièces, températures, …)
• Contrôler les principaux indicateurs clés de production pour pouvoir évaluer l’efficacité, la rentabilité, les perturbations….
• Soutenir les phases exécutives du processus de production, en assurant un contrôle complet et en temps réel de chaque événement de la production.
• Planifier et exécuter des contrôles qualité, en vue d’assurer la traçabilité des produits.
• Gérer les mouvements de matériel, depuis le retrait des matières premières jusqu’au stockage du produit fini/semi-fini.

Par conséquent, la possibilité de suivre tous les processus grâce au stockage des données rend les opérations plus transparentes et plus faciles à améliorer : l’identification et la résolution des goulets d’étranglement historiques constituent une cause supplémentaire de réduction des déchets.

Le calcul en temps réel des quantités de matières premières et de leur consommation permet d’optimiser le stockage et les processus connexes, principalement en réduisant les stocks inutilisés.

Une surveillance constante favorise un contrôle de la qualité en temps opportun, ce qui réduit les erreurs de fabrication et les coûts de reprise. Il permet également de traiter les imprévus en temps réel, pendant que la production est en cours, ce qui permet d’éviter les temps d’arrêt et de suggérer des solutions alternatives.