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OEE/Downtime Project

Ce travail de Bachelor se déroule dans une multinationale active dans les technologies médicales. Le site situé sur l'arc lémanique s'occupe de l'assemblage de pacemakers et stimulateurs cardiaques. L'entreprise a récemment lancé de gros projets de digitalisation des données et automatisation des processus afin d'améliorer sa performance.

Aujourd'hui, la saisie des pannes machines dans l'entreprise est une tâche réalisée manuellement. Ce processus engendre une perte de temps allant jusqu'à 3h par semaine selon les lignes de production.

C'est dans cette optique qu'un travail de Bachelor a vu le jour. L'entreprise souhaite centraliser les différentes données de production afin de pouvoir calculer un indicateur clé de performance qui est le Taux de rendement synthétique (TRS). Le TRS est un indicateur qui exprime le taux d'utilisation des équipements. Il met en relation le temps de production effectif et le temps de production planifié avec pour objectif de mieux comprendre les éventuels écarts.

Pour répondre à cette problématique, nous proposons un proof of concept (POC) d'une application qui permettra de digitaliser la saisie des arrêts machines le plus simplement et rapidement possible. Les données de production seront ensuite envoyées dans une base de données et pourront servir pour créer des rapports selon les besoins en interne.

Les informations permettront aux différents départements tels que la production, la maintenance et la chaîne d'approvisionnement de prendre des décisions plus facilement concernant l'organisation globale de la production.