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CWIN17 Paris / Big Data industriel & MES, le pari gagnant pour améliorer la performance industrielle

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Big Data industriel & MES, le pari gagnant pour améliorer la performance industrielle
Ameline Bernard, Consultante Technology Carbone Rio Tinto,Vivian Guillaud, Architecte Solution Capgemini

Published in: Business
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CWIN17 Paris / Big Data industriel & MES, le pari gagnant pour améliorer la performance industrielle

  1. 1. Mardi 26 septembre 2017 │ CNIT Paris La Défense Copyright © 2017 Capgemini and Sogeti. All rights reserved. 1 #CWIN17 Ameline Bernard │ Consultant Technology Carbone, Rio Tinto Vivian Guillaud │ Architecte Solution, Capgemini #CWIN17 #PARIS Mardi 26 septembre | CNIT Paris La Défense | Salle Le Corbusier Big Data industriel & MES, le pari gagnant pour améliorer la performance industrielle pour Rio Tinto
  2. 2. Mardi 26 septembre 2017 │ CNIT Paris La Défense Copyright © 2017 Capgemini and Sogeti. All rights reserved. 2 #CWIN17 Rio Tinto, une société internationale minière et de fabrication de métaux Le groupe Rio Tinto est présent dans plus de 35 pays et emploie 50 000 personnes. 4 groupes de produits :  Cuivre & Diamants,  Energie & Minéraux,  Minerai de fer,  Aluminium North America Africa Europe South America Australasia Asia
  3. 3. Mardi 26 septembre 2017 │ CNIT Paris La Défense Copyright © 2017 Capgemini and Sogeti. All rights reserved. 3 #CWIN17 Le groupe de produit Rio Tinto Aluminium Bauxite Alumine Aluminium • Notre technologie d’électrolyse référence : AP Technology™ • Aluminium Pechiney est la filiale française de Rio Tinto Aluminium (RTA). • L’équipe Technology d’AP est le cœur de la technologie de RTA et les installations sont situées à proximité de Grenoble. 4 mines (35 Mt/an) 10 usines d’aluminium (2.5 Mt/an)6 raffineries (9 Mt/an)
  4. 4. Mardi 26 septembre 2017 │ CNIT Paris La Défense Copyright © 2017 Capgemini and Sogeti. All rights reserved. 4 #CWIN17 2 Al2 O3 + 3 C 4 Al + 3 CO2 Alumine : ~1 900 kg Carbone : ~ 400 kg Aluminium: ~1 000 kg CO2: ~ 1 300 kg Le procédé d’électrolyse
  5. 5. Mardi 26 septembre 2017 │ CNIT Paris La Défense Copyright © 2017 Capgemini and Sogeti. All rights reserved. 5 #CWIN17 Une usine typique d’aluminium Electrolyse 400 cuves en série 400 000 Ampères 400 000 tonnes d’aluminium liquide Fonderie Solidifie l’aluminium liquide en différents formats de produits (lingots, plaques, billettes, fil, etc.) Carbone Produit les blocs carbone (anodes) pour les cuves d’électrolyse Sous-station électrique
  6. 6. Mardi 26 septembre 2017 │ CNIT Paris La Défense Copyright © 2017 Capgemini and Sogeti. All rights reserved. 6 #CWIN17 Notre vision d’une industrie 4.0 pour les usines d’aluminium Les outils d’analyse de données Optimisation des procédés, Maintenance & Qualité prédictives Génère des alertes Centre opérationnel Nouveaux détecteurs & acquisition massive de données Supervision des procédés Optimisation de la chaîne logistique Développe les outils Centre d’Excellence Résolution de problèmes complexes Développement d’outils d’analyse de données IT & Automatisation Standardisés (fort contenu métier) Contrôle des procédés Gestion des procédés industriels (MES) Opérateur « augmenté » Mobilité & intelligence portative Vision 3D & réalité augmentée  Connecter les ateliers aux centres Equipements, ponts & véhicules autonomes CybersécuritéSimulation & Modélisation Synchronisation automatique des flux opérationnelsOpération automatisée et optimisée (LEAN)
  7. 7. Mardi 26 septembre 2017 │ CNIT Paris La Défense Copyright © 2017 Capgemini and Sogeti. All rights reserved. 7 #CWIN17 Exemple d’une application industrielle Big Data DATA LAB Processus collaboratif entre les partenaires R&D, opérationnels et les data scientists MSEs & MSCs Principaux moteurs (TàP, CTG, CTF…) Electrolyse, Carbone, Fonderie Qualité des produits à valeur ajoutée Qualité des anodes Optimisation des procédés Qualité PrédictiveMaintenance Prédictive
  8. 8. Mardi 26 septembre 2017 │ CNIT Paris La Défense Copyright © 2017 Capgemini and Sogeti. All rights reserved. 8 #CWIN17 5. Les sujets sont priorisés au regard des enjeux métiers et de l’effort de réalisation 3. Business Experts, Digital & Data Spécialistes réfléchissent et travaillent ensemble pour faire émerger les idées PoCs + Roadmap {Sortie} {Données} Données + Stratégie .CODESIGN .SELECTION .COMBINAISON .ENRICHISSEMENT .PRIORISATION.DECOUVERTE.SYNCHRO .PARTAGE 1. Synchronisation des parties prenantes sur le contexte, les enjeux métiers et l’existant. 2. Présentation des innovations technologiques, cas d’usage et REX dans plusieurs domaines et secteurs 4. Les idées sont revues, adaptées, et qualifiées (faisabilité, charges, valeur ajoutée…) Définition de la roadmap Big Data
  9. 9. Mardi 26 septembre 2017 │ CNIT Paris La Défense Copyright © 2017 Capgemini and Sogeti. All rights reserved. 9 #CWIN17 Comment adresser un cas d’usage Plateforme Big Data, prête !
  10. 10. Mardi 26 septembre 2017 │ CNIT Paris La Défense Copyright © 2017 Capgemini and Sogeti. All rights reserved. 10 #CWIN17 Procédé d’électrolyse : le rôle des anodes Cadre anodique
  11. 11. Mardi 26 septembre 2017 │ CNIT Paris La Défense Copyright © 2017 Capgemini and Sogeti. All rights reserved. 11 #CWIN17 Détection prédictive des champignons Problème : Crise de champignons périodique provoquant une perte de production et une surconsommation d’anode Objectif : • Soutenir la productivité  Jusqu’à 1000$ par champignon • Eviter l’emballement des crises  En moyenne 3% de champignons  Crise : + 8% Travail réalisé : Génération d’une alerte robuste (précédant le processus traditionnel) Compromis entre : • Détection : 50% • Anticipation : 8 jours • Précision : 90% Anode en bonne santé vs anode malade Chaînes de Markov Cachées (HMM) alertes Résultats: Champignons(%)
  12. 12. Mardi 26 septembre 2017 │ CNIT Paris La Défense Copyright © 2017 Capgemini and Sogeti. All rights reserved. 12 #CWIN17  Coût moyen lié aux crises de champignons : M$ 2,5  Economies potentielles avec une anticipation de 8 jours : M$ 1 Economie potentielle maximale pour l’ensemble des sites Rio Tinto Aluminium : Economies annuelles en trésorerie et cas d’affaire Aspects financiers pour l’usine de Dunkerque (AD) : Site d’AD Tous les sites Economies/an M$ 1 M$ 12 TRI 126% 112% Pour déployer rapidement sur tous les sites, nécessité de packager les fonctions prédictives et d’avoir une plateforme pour l’exploitation en temps réel
  13. 13. Mardi 26 septembre 2017 │ CNIT Paris La Défense Copyright © 2017 Capgemini and Sogeti. All rights reserved. 13 #CWIN17 Fonctions prédictives opérant en temps réel • Le module PPDA est une “boite” pour les fonctions prédictives • Des connecteurs de données avec les systèmes de production • L’infrastructure légère d’Hadoop est embarquée pour la préparation des données et l’exécution des fonctions prédictives • Les alertes prédictives sont affichées dans les cahiers de poste des opérateurs • La performance des algorithmes est suivie en continu Grâce à notre système de gestion des procédés industriels (MES) ! Module Plant Process Data Analytics (PPDA)
  14. 14. Mardi 26 septembre 2017 │ CNIT Paris La Défense Copyright © 2017 Capgemini and Sogeti. All rights reserved. 14 #CWIN17 Comment accélérer la feuille de route 4.0 avec l’innovation “Ouverte” Lever des financements externes des projets de R&D coopératifs • Réduire les coûts de R&D • Accélérer la mise sur le marché (“Time to Market”) • Augmenter les revenues via le développement de solutions de rupture Qu’est-ce que l’innovation ouverte (“Open Innovation”) pour nous ? Feuilles de route : Usines & stratégie Défis non couverts Meilleurs partenaires externes Meilleur opportunité de financement Quelles réalisations sur les trois dernières années ? 4 projets européens gagnés, 15 M€ d’actifs pour seulement 3 M€ de financements directs Un puissant effet de levier ! X 5
  15. 15. Mardi 26 septembre 2017 │ CNIT Paris La Défense Copyright © 2017 Capgemini and Sogeti. All rights reserved. 15 #CWIN17 Projet Horizon 2020 : Monsoon Programme SPIRE Sustain Process Industry through Resource & Energy Efficiency Déploiement de fonctions prédictives dans des industries de procédés Consortium composé de 11 partenaires de 7 pays européens : y compris Rio Tinto et Capgemini Principaux impacts attendus : • Augmenter la productivité et l’efficacité par rapport aux scenarios industriels considérés • Réduire la consommation des ressources, dont l’énergie • Améliorer l’efficacité environnementale, en diminuant les émissions • Améliorer la sécurité, en diminuant le taux d’accident
  16. 16. Mardi 26 septembre 2017 │ CNIT Paris La Défense Copyright © 2017 Capgemini and Sogeti. All rights reserved. 16 #CWIN17 Principale usine de démonstration : Aluminium Dunkerque Aluminium Dunkerque est l’usine d’aluminium à la plus haute productivité sur le territoire EU-28. L’une des plus modernes au monde : 264 cuves d’électrolyse opérant à 380 kA, produisant annuellement 275 kT d’aluminium, et consommant 3.7 TWh d’électricité … l’équivalent de la consommation d’une ville d’1 million d’habitants. Objectif : Notre première usine 4.0 !
  17. 17. Mardi 26 septembre 2017 │ CNIT Paris La Défense Copyright © 2017 Capgemini and Sogeti. All rights reserved. 17 #CWIN17 Conclusion Construire une vision 4.0 avec des cas d’affaire Trouver les bons partenaires Commencer avec des cas d’usage à haute valeur Accélérer avec l’Innovation Ouverte (Open Innovation) Avoir une usine de démonstration dédiée
  18. 18. Mardi 26 septembre 2017 │ CNIT Paris La Défense Copyright © 2017 Capgemini and Sogeti. All rights reserved. 19 #CWIN17 Ameline Bernard │ Consultant Technology Carbone, Rio Tinto Vivian Guillaud │ Architecte Solution, Capgemini #CWIN17 #PARIS Mardi 26 septembre | CNIT Paris La Défense | Salle Le Corbusier Big Data industriel & MES, le pari gagnant pour améliorer la performance industrielle pour Rio Tinto

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