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 étape vient ensuite, quel contrôle effectuer et où consigner le résultat. Chez e-power, fabricant de groupes électrogènes, c’était le cœur d’un projet mené avec Azumuta et Odoo. Nous avons accompagné le déploiement et la connexion entre l’atelier et l’ERP.
D’un hall vide à un 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 nouvelles recrues 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 pouvant être suivis et enregistrés numériquement. La connexion à Odoo, l’ERP existant, était essentielle : les instructions de travail et l’enregistrement des contrôles 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 la cohérence entre l’application et le processus de production.
Derrière ce chef de projet, toute l’équipe Vlegel apportait son expertise en programmation PLC, en développement logiciel et en intégration ERP. C’est précieux dans ce type de projet : une question en atelier peut concerner une instruction peu claire, mais aussi un échange de données ou la connexion à un processus technique.
La connexion à Odoo a permis l’échange de données en temps réel entre les systèmes. Le résultat décrit : un environnement doté d’instructions numériques claires et d’un processus qualité fluidifié. L’étude de cas initiale évoque aussi moins d’erreurs, un meilleur contrôle qualité et des gains de productivité, mais ne fournit aucune mesure permettant de les quantifier.
Ce qu’il faut définir en amont sur le plan technique
Pour un projet comparable, nous commençons par les données et les responsabilités. Quel système gère quelle information ? 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 pour une intégration, pas des détails à régler après la mise en service.
La gestion des erreurs fait aussi partie de cette conception. Si une connexion tombe, il faut pouvoir voir quels enregistrements n’ont pas encore été transmis. Un nouvel envoi ne doit pas créer de doublons. La gestion des instructions exige également des règles claires sur les versions, les validations et les modifications. Ce sont des points d’attention généraux ; la source ne précise pas comment ils ont été traités techniquement chez e-power.
Connecter les machines et l’IA sans brouiller les responsabilités
Lorsque les données machines sont aussi 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 dont la mise en œuvre est attestée dans cette étude de cas.
Il en va de même pour l’IA. Un assistant peut lire les instructions validées et les données enregistrées pour retrouver des informations ou résumer des écarts. La limite reste claire : l’IA lit uniquement, et un humain décide. L’IA ne modifie pas les instructions de travail, ne valide pas la conformité et ne commande aucune machine.
Vous souhaitez discuter de la manière 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 logicielle spécialisée en machines, données et IA pour les usines et les constructeurs de machines. Nous faisons le point sur votre situation et sur la connexion ou la règle de travail à traiter en priorité.
