Instructions de travail numériques et intégration Odoo chez e-power
Comment e-power a relié les instructions de travail numériques d’Azumuta à Odoo, en mettant l’accent sur l’assemblage, l’enregistrement des contrôles qualité et l’accompagnement en atelier.
Les instructions de travail numériques ne sont utiles que si elles correspondent au travail sur la ligne d’assemblage. Un opérateur doit savoir quelle est la prochaine étape, quel contrôle effectuer et où enregistrer le résultat. Chez e-power, fabricant de groupes électrogènes, c’était le cœur d’un projet mené avec Azumuta et Odoo. Nous avons accompagné la mise en place et la connexion entre l’atelier et l’ERP.
D’un hall vide à l’assemblage numérique
e-power a lancé une nouvelle ligne de production dans un hall vide. En quelques mois, il fallait y créer un environnement d’assemblage numérique axé sur la qualité. En parallèle, il fallait former les nouveaux collaborateurs et apprendre aux équipes en place à travailler sur un nouveau produit. Les instructions devaient donc être disponibles, mais aussi compréhensibles et applicables sur le terrain.
Le besoin allait au-delà du remplacement du papier par un écran. Les équipes avaient besoin d’étapes de travail claires, avec des contrôles qualité à suivre et à enregistrer sous forme numérique. La connexion avec Odoo, l’ERP existant, était essentielle : les instructions de travail et les enregistrements qualité ne devaient pas devenir une application isolée.
Azumuta en atelier, connecté à Odoo
e-power a choisi Azumuta pour les instructions de travail numériques et les contrôles qualité. Un chef de projet Vlegel était présent à temps plein pour accompagner le déploiement et l’intégration. Cette présence quotidienne permettait de répondre aux questions des équipes, de traiter les problèmes et de veiller à l’adéquation entre l’application et le processus de production.
Derrière ce chef de projet, il y avait toute l’équipe Vlegel, avec ses compétences en programmation PLC, en développement logiciel et en intégration ERP. C’est important dans ce type de projet : une question en atelier peut concerner une instruction peu claire, mais aussi un échange de données ou l’intégration à un processus technique.
La connexion avec Odoo a permis l’échange de données en temps réel entre les systèmes. Le résultat décrit est un environnement doté d’instructions numériques claires et d’un processus qualité fluidifié. L’étude de cas initiale mentionne aussi moins d’erreurs, un meilleur contrôle qualité et un gain de productivité, mais ne fournit aucune mesure permettant d’en chiffrer l’ampleur.
Ce qu’il faut définir sur le plan technique en amont
Pour un projet similaire, nous commençons par les données et les responsabilités. Quel système gère quelles informations ? Comment détermine-t-on quelle instruction correspond à un ordre de fabrication ? Où conserve-t-on le résultat d’un contrôle qualité ? Ce sont des questions de conception de l’intégration, pas des détails à discuter après la mise en service.
La gestion des erreurs fait aussi partie de cette conception. Si une connexion est interrompue, les enregistrements qui n’ont pas encore été transmis doivent être clairement identifiables. Un nouvel envoi ne doit pas créer de doublons. La gestion des instructions demande aussi des règles claires sur les versions, les validations et les modifications. Ce sont des points d’attention généraux ; la source ne décrit pas leur mise en œuvre technique chez e-power.
Connecter les machines et l’IA sans brouiller les responsabilités
Lorsque des données machines sont également nécessaires, OPC UA et MQTT peuvent aider à connecter les machines. Un Unified Namespace (UNS) peut rendre ces données disponibles dans une structure partagée, avec un contexte identifiable : machine, ligne ou ordre de fabrication. C’est une suite possible, pas un élément attesté dans cette étude de cas.
Il en va de même pour l’IA. Un assistant peut lire les instructions approuvées et les données enregistrées pour retrouver des informations ou résumer des écarts. Nous gardons une limite claire : l’IA se limite à la lecture, l’humain décide. L’IA ne modifie aucune instruction de travail, ne valide pas la conformité qualité et ne pilote aucune machine.
Vous souhaitez discuter de la façon de relier instructions de travail numériques, ERP et données machines dans votre environnement de production ? Planifiez un échange de 15 minutes avec Vlegel Technology à Genk, l’équipe d’ingénierie data, IA et logicielle pour les usines et les constructeurs de machines. Nous examinons votre situation actuelle pour identifier la connexion ou la règle de travail à traiter en priorité.
