Les besoins:

Elaborer un système de gestion des données couvrant:

• La récupération en temps réel et l'amélioration de la qualité des résultats de test
• La standardisation des formats, le stockage et l’historisation des données
• La distribution sur demande (évènementiel) des données dans les différents formats attendus

Faciliter l’intégration de solutions externes dans l’environnement de production

• Piloter les solutions sur commande de la gestion de production
• Récupérer les évènements pour alimenter la base de suivi

La méthode:

Assistance à maitrise d’ouvrage

• Recensement et formalisation des besoins
• Rédaction du cahier des charges

Etude d’avant projet

• Identification et modélisation des applications et données
• Identification et évaluation des alternatives; étude de faisabilité
• Définition de l’architecture globale du système
• Estimations des coûts, efforts et délais

Pilotage du projet

• Conception technique et spécifications détaillées
• Définition des tests et recettes
• Pilotage des équipes de développement

Les résultats:

Système modulaire de gestion des données comprenant:

• Une base de stockage et d'historisation (Equipements, recettes et résultats)
• Les modules de récupération, traduction, contrôle et export des données
• Une interface graphique utilisateur

Interface de pilotage du logiciel d'analyse statistique basée sur des protocoles standards:

• Interface bi-directionelle avec la gestion de production
• Pilotage du logiciel d'analyse (Automatisation) et alimentation du référentiel avec les résultats

Les besoins:

Amélioration de la supervision et de l’anticipation des dysfonctionnements

• Identifier les risques, leurs impacts et les indicateurs permettant de les anticiper.
• Définir les procédures préventives en cas de dérives d’indicateurs sans perturbation sur la production
• Définir les modes d’intervention et les procédures en cas de dysfonctionnement
• Suivre des indicateurs pertinents sur le niveau de service rendu

La méthode:

Audit des systèmes
Les organisations métier en participant à la modélisation et aux analyses de risques ont été partie prenante des choix effectués

• Identification et modélisation des processus métier et informations critiques
• Identification et modélisation des applications, des données et de l'infrastructure
• Inventaire des indicateurs métier à surveiller
• Analyse des risques (FMEA - AMDEC); identification des systèmes en lien avec les activités métier critiques.

Mise en œuvre de la supervision

• Choix des outils de supervision: Open source Zabbix intégré avec l'environnement HP Open View
• Implémentation des procédures de contrôle des systèmes en utilisant les agents Zabbix ou des scripts dédiés
• Développement des procédures et documentation pour traitement des alarmes en fonction des niveaux de criticité
• Elaboration de tableaux de bord
• Définition et mesure des niveaux de qualité de service (SLA)

Les résultats:

• L'analyse exhaustive des systèmes et de leur criticité permettant une mise sous contrôle des processus et systèmes critiques
• La définition et le déploiement des procèdures de dépannage en réponse aux problèmes standards
• La génération et le traitement des alarmes en cas de dysfonctionnement
• L'intégration des besoins de supervision dans toutes les phases du cycle de vie des changements du logiciel
• Des niveaux de dysfonctionnements en baisse de 20 % sur 6 mois
• Une réduction de 50 % de la durée d’indisponibilité lors des arrêts système

De technologie obsolète et aux fonctionnalités limitées, il était impossible de faire évoluer le logiciel de Gestion de Production Assisté par Ordinateur. De plus, le remplacement de la solution par un nouveau produit n’était pas envisageable de par la complexité du projet et de son coût trop important.

Les besoins:

Adapter le système de pilotage de la production aux nouveaux besoins de l’entreprise

• Faciliter les échanges d’informations entre le système de GPAO et son environnement
• Réaliser les nouvelles fonctionnalités et les intégrer avec les processus et systèmes existants
• Réduire au maximum les risques et impacts sur la production
• Fournir une solution dans des délais courts

La méthode:

Modélisation de l’existant et des nouveaux besoins

• Identification des processus métier et informations existants et futurs
• Identification des applications, des données et de l'infrastructure existante
• Modélisation et cartographie de l’architecture globale existante et future
• Estimations des coûts et efforts

Pilotage du projet

• Conception technique et spécifications détaillées
• Définition des tests et recettes dont les tests de charge et de reprise sur erreurs
• Pilotage des équipes de développement et réalisation des composants critiques
• Validation technique avant livraison

Les résultats:

La solution délivrée se compose de:

• Une couche de services en mode haute disponibilité pour l’accès aux données et fonctions de la GPAO
• Un ensemble d’applications externes couvrant les nouvelles fonctionnalités
• Des plans d'installation et de migration détaillés pour chaque site

Sans avoir modifié le système de gestion de production, cette architecture fournit une réponse aux besoins des utilisateurs et a permis de :

• Minimiser les risques liés à un changement de la solution de pilotage de la production
• Minimiser les coûts de réalisation et de déploiement
• Préparer les futures évolutions en fournissant une couche standardisée d’accès réutilisable
• Le tout dans le respect des délais de livraison

Les besoins:

Améliorer la gestion des données :

• Disposer d'une base contenant les données critiques
• Améliorer le niveau de qualité des données
• Fournir des indicateurs de suivi de la qualité des données
• Réduire le nombre de duplications des données

Création d’un «portail» d’analyse :

• Environnement collaboratif et de partage
• Rationalisation des systèmes d’analyse

La méthode:

Assistance à maitrise d’ouvrage

• Recensement et formalisation des besoins en termes d’analyses
• Identification des méthodes d’analyses et meilleures pratiques
• Rédaction du cahier des charges

Etude d’avant projet

• Identification et modélisation des applications, des données et des flux
• Identification et évaluation des alternatives; étude de faisabilité
• Evaluation de produits commerciaux
• Définition de l’architecture du système: Intégration, choix technologiques
• Estimations des coûts, efforts et délais

Pilotage du projet

• Conception technique et spécifications détaillées
• Définition des tests et recettes
• Pilotage des équipes de développement

Les résultats:

Un référentiel de données permettant une amélioration sensible de la qualité et de la disponibilité des données :

• Une solution ETL open source pour la gestion des flux de données, leur contrôles et leur transformations
• Bases de données avec les services d’accès associés
• Indicateurs de suivi de la qualité et de la disponibilité des données ainsi que des processus de transformation

Un environnement collaboratif d'analyses utilisé par la communauté des ingénieurs, permettant une capitalisation des savoir-faire :

• Environnement de partage des meilleures pratiques
• Système ouvert piloté par workflows implémentant les processus d'analyse
• Automatisation d’analyses systématiques (rapports, contrôle de processus)
• Environnement d’analyse des causes de défaillance (suivi, contexte de crise)