Analyse de la chaîne de valeur – Au-delà de la configuration des produits PLM et des stratégies de cycle de vie

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Déverrouillez une arme secrète pour l’amélioration des entreprises avec le PLM et la continuité numérique

La relation synergique entre la continuité numérique et les plateformes de gestion du cycle de vie des produits (PLM) est reconnue comme essentielle. La continuité numérique garantit la traçabilité des structures de produits numérisées et des artefacts associés, tandis que le PLM assure la gestion des configurations tout au long du cycle de vie du produit. Cela inclut l’analyse d’impact, la gestion des changements, le contrôle qualité, le transfert des données de conception de l’ingénierie à la fabrication, la création de jumeaux numériques, et bien plus encore. Cependant, la traçabilité des structures et des configurations de produits n’est qu’une des nombreuses applications stratégiques des données capturées dans les continuités numériques gérées par le PLM.

Exploiter le potentiel de l’analyse de la chaîne de valeur

Le concept d’analyse de la chaîne de valeur, introduit par le professeur Michael Porter de la Harvard Business School dans The Competitive Advantage: Creating and Sustaining Superior Performance, met l’accent sur la valeur ajoutée par chaque étape du processus tout au long du cycle de vie du produit. Cette approche, largement adoptée dans diverses industries, vise à réduire les coûts, éliminer les inefficacités, accélérer la mise sur le marché, renforcer l’avantage concurrentiel et améliorer la satisfaction client. Elle constitue un élément clé de l’amélioration continue.

Les plateformes PLM modernes exploitent les continuités numériques pour capturer les détails des processus transactionnels — appelés workflows dans la terminologie PLM — utilisés pour transformer les structures et configurations des produits. L’exploitation des données de performance et de navigation des workflows à travers tous les produits fournit des informations précieuses pour l’analyse de la chaîne de valeur, étendant ainsi la valeur du PLM bien au-delà de la gestion traditionnelle des configurations.

Il existe d’excellents exemples d’entreprises utilisant les plateformes PLM pour faire passer l’analyse de la chaîne de valeur au niveau supérieur. Cliquez ici pour en savoir plus.

Workflows vs. structures de produits

Les continuités numériques gérées par le PLM modélisent les workflows en enregistrant chaque transaction entre les sous-états du workflow (points dans la Figure 1). Chaque sous-état (points dans la Figure 1) et chaque transaction (flèches dans la Figure 1) contient des métadonnées telles que l’auteur de l’action, la raison de son initiation, le moment de son achèvement, le résultat, le temps pris pour l’étape suivante, etc. Ces modèles de workflow sont indépendants des structures de produits, bien que liés lorsque cela est pertinent. Exemples de workflows gérés par le PLM : changements, validations et mises en production.

Figure 1 : Exemple de workflow PLM contrôlant le processus de transformation des états du cycle de vie
Un modèle d’actions spécifiques permettant de passer d’un état du cycle de vie à un autre

Le PLM utilise bien entendu les continuités numériques pour la traçabilité des configurations des produits tout au long des états du cycle de vie (Figure 2). Cela permet des activités telles que la vérification de la conception, l’analyse d’impact et la transformation de la nomenclature d’ingénierie (EBOM) en nomenclature de fabrication (MBOM). Bien que ces configurations soient essentielles, elles se concentrent davantage sur la structure du produit que sur les processus qui les produisent.

Figure 2 : Traçabilité des configurations de produits via le PLM dans le contexte des états du cycle de vie

La puissance des métadonnées des workflows

L’accumulation des métadonnées des workflows au fil du temps permet aux entreprises d’évaluer et d’optimiser l’efficacité de leurs processus de conception. Les continuités numériques gérées par le PLM agissent comme une « arme secrète » pour l’amélioration des entreprises, en capturant les performances des workflows dans divers contextes, tels que les transitions d’état du cycle de vie ou les activités spécifiques. Par exemple, les métadonnées peuvent révéler des tendances comme des validations plus lentes ou des goulets d’étranglement dans les processus d’approbation, offrant ainsi des insights exploitables pour améliorer l’efficacité.

Cette approche basée sur les données étend le rôle de la continuité numérique au-delà du soutien aux décisions d’ingénierie, en permettant une amélioration continue des processus de workflow.

Au-delà des assemblages 3D : produits complexes et intégration multi-domaines

L’analyse de la chaîne de valeur des workflows PLM devient encore plus pertinente lorsqu’elle concerne des produits complexes intégrant des composants mécaniques, électroniques et logiciels. Les plateformes PLM modernes permettent la cartographie des workflows entre domaines connectés par l’ingénierie système basée sur les modèles (MBSE) et les modèles de simulation.
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• Allocation des modèles système aux domaines pour initier les activités de conception.
• Mésalignements entraînant des reprises entre les conceptions mécaniques et électroniques.
• Délais de transmission entre domaines.
• Contributions des partenaires et de la chaîne d’approvisionnement au processus.

Source de vérité autoritaire

L’approche multi-domaines du suivi des workflows ne souffre pas du débat interminable sur la quantité de données devant être gérée par le PLM (copie vs synchronisation vs fédération). Une fois un workflow terminé, ses métadonnées restent fixes, ce qui élimine les risques d’interprétations divergentes. Toutefois, leur stockage dans le PLM garantit tous les avantages d’une continuité numérique centralisée.

Visibilité à l’échelle de l’entreprise

Comme les systèmes ERP, les workflows gérés par le PLM offrent un reporting centralisé pour comparer l’efficacité entre domaines, équipes et sites.

Workflows générés par l’IA

Les données de performance des workflows pourraient à terme permettre à l’IA d’optimiser les workflows existants et d’en générer de nouveaux.

Conclusion

L’analyse de la chaîne de valeur optimise les processus et activités générant de la valeur pour les clients. Cette approche, bien que rarement associée aux plateformes PLM, permet d’exploiter les données déjà collectées pour fournir de nouvelles perspectives stratégiques sur l’efficacité des processus d’ingénierie et autres — sans alourdir la charge des utilisateurs.

Pour les dirigeants, cela traduit des concepts techniques complexes en valeur commerciale mesurable, facilitant l’adoption de plateformes PLM modernes et l’extension du PLM au-delà de la gestion des conceptions mécaniques.