fr.wedoany.com Rapport : Le système d’exploitation intelligent « Cerveau d’usine » de Guangyu Mingdao, en Chine, a été déployé et mis en service à l’usine de Zhangjiakou de Lynk & Co. En utilisant une approche « données + IA » pour piloter une boucle fermée de gestion de la production, il permet d’améliorer considérablement l’efficacité et de réaliser des économies de coûts notables. Un responsable de l’usine de Zhangjiakou de Lynk & Co a déclaré : « Nous sommes passés d’une transmission hors ligne des informations d’arrêt de ligne, avec un traitement et une analyse tardifs, à une attribution automatique des causes et une boucle fermée automatique par le système ; de l’analyse des défauts reposant sur l’expérience des ingénieurs à l’identification assistée par IA des causes profondes — cela valide la valeur réelle des « données + IA » dans des scénarios de fabrication complexes. »
L’usine de Zhangjiakou de Lynk & Co est la plus grande base de fabrication de véhicules complets du groupe Geely dans le nord de la Chine, ainsi que son principal hub d’exportation pour le marché mondial. Cette usine, dont l’investissement total s’élève à 12,5 milliards de yuans, a une capacité de production annuelle prévue de 120 000 véhicules. En moyenne, un nouveau véhicule sort de la chaîne de production toutes les 90 secondes. Les produits couvrent à la fois les véhicules à carburant traditionnel et les véhicules électriques purs, et sont vendus dans 108 pays et marchés à travers le monde. Cependant, la configuration de production hautement flexible, qui constitue un avantage concurrentiel clé, entraîne également une complexité de gestion bien supérieure à celle d’une base de véhicules classique. Bien que l’usine ait déjà déployé des systèmes d’information de fabrication courants tels que l’APS et le MES, les données restent fragmentées entre les systèmes, et des maillons clés comme l’ordonnancement et le flux de matières dépendent encore de processus manuels. Plus important encore, bien que des alertes soient émises en cas d’anomalies, il n’existe pas de boucle fermée en ligne « détection-analyse-amélioration-vérification » — plus de 70 % de l’énergie est consacrée à des tâches répétitives, et moins de 30 % seulement peut être utilisée pour l’amélioration Lean. Les informations sont transmises par des personnes, l’expérience est mémorisée par des personnes, et les mêmes problèmes se reproduisent fréquemment. Ce sont là les goulots d’étranglement que l’usine de Zhangjiakou doit surmonter pour devenir une référence dans l’industrie.
En juin 2025, la collaboration intelligente entre Guangyu Mingdao et l’usine de Zhangjiakou de Lynk & Co a officiellement débuté. L’objectif des deux parties était clair : doter cette usine, d’une capacité de production annuelle de 120 000 véhicules, d’un cerveau capable de véritablement « penser ». La logique sous-jacente de ce système d’exploitation intelligent appelé « Cerveau d’usine » n’est pas complexe : il repose sur une plateforme de données unifiée et une ontologie métier comme base, avec une approche « données + IA » comme moteur central, et le PDCA (Perception-Décision-Exécution-Boucle fermée) comme mécanisme de fonctionnement. Mais le véritable défi à relever est de créer une boucle fermée pour que les anomalies passent de la « détection » à la « résolution », de faire en sorte que l’expérience soit capitalisée du « cerveau humain » vers le « système », et de faire évoluer la prise de décision d’une approche « intuitive » à une approche « basée sur les données ».
L’équipe de Guangyu Mingdao, en collaboration avec l’équipe métier du site et le centre de numérisation du groupe, a mis en œuvre le projet de zéro à un en seulement trois mois. L’équipe a choisi de se concentrer d’abord sur deux scénarios clés pour une percée ciblée : la gestion en boucle fermée des arrêts de production et la traçabilité complète de la chaîne de gestion de la qualité. En 2026, la construction des scénarios s’est approfondie, intégrant davantage de domaines tels que la gestion des véhicules à stock long, le blocage de serrage (HOLD), le FTT (First Time Through), et les pertes directes par unité.
Dans le scénario de gestion des arrêts de ligne, le « Cerveau d’usine » a complètement transformé le modèle de transmission hors ligne. Le système permet un affichage et une alerte automatiques des écarts, inversant fondamentalement le flux d’informations — ce n’est plus « l’homme qui cherche les données », mais « les données qui cherchent l’homme, les problèmes qui cherchent l’homme ». Lorsqu’une anomalie est déclenchée, le système, en s’appuyant sur une base de cas d’arrêts historiques, attribue automatiquement les causes, recommande des contre-mesures, effectue automatiquement l’imputation des responsabilités et l’évaluation, et les nouveaux cas sont automatiquement capitalisés en tant qu’actifs de connaissance. Ce mécanisme couvre désormais intelligemment 30 lignes de production. L’économie de temps de travail cumulée sur l’année dépasse 200 heures, et, fait historique, la boucle fermée des problèmes d’arrêt de ligne a atteint « zéro omission ». Rien que pour cet aspect, l’usine économise près de 14 millions de yuans par an. Derrière ces chiffres se cache un changement qualitatif des capacités de gestion : le temps moyen de traitement des arrêts de ligne est réduit à 2 minutes 30 secondes, la boucle fermée effective des arrêts est ramenée à moins de 24 heures ; la durée d’un arrêt est réduite de plus de 6 minutes par occurrence, et l’efficacité par personne et par jour est augmentée de plus de 30 minutes.
Dans le scénario de gestion de la qualité, le « Cerveau d’usine » automatise le calcul, l’affichage des écarts et l’alerte précoce des indicateurs DPV, remplaçant complètement la saisie manuelle. Lorsqu’un seuil est dépassé, le système génère automatiquement un ordre de travail et l’affecte avec précision ; lorsque l’ingénieur décide de lancer un projet, le système associe automatiquement la plateforme de gestion de la qualité GQMP, et l’agent IA recherche rapidement dans la base de problèmes historiques pour recommander les contre-mesures TOP. Après la mise en œuvre, l’efficacité des statistiques de défauts est améliorée de 10 minutes par opération, l’analyse des pannes est accélérée de 30 à 50 minutes par problème, et le traitement de la liste quotidienne des problèmes permet d’économiser 30 minutes. De plus, l’efficacité de la collecte et de la préparation des documents de réunion est également considérablement améliorée, permettant d’économiser 40 minutes de travail humain par jour.
Dans le scénario de gestion des véhicules à stock long, le « Cerveau d’usine » a relié les maillons épars. Le système calcule automatiquement les véhicules à stock long, génère et transmet automatiquement la liste dans le système, notifie automatiquement les responsables selon les règles, et génère et archive automatiquement les rapports de maintenance. Les étapes manuelles sont entièrement automatisées, économisant 14 minutes par jour. Plus important encore, les données en temps réel sont consultables et traçables, éliminant ainsi les « fuites » et interceptant en amont les risques de réclamations clients.
Dans le scénario de blocage de serrage (HOLD), le « Cerveau d’usine » a réalisé une mise à niveau numérique de l’ensemble du processus en trois étapes : le système juge et exécute automatiquement l’interception des anomalies, sans nécessiter de surveillance humaine ; le processus d’approbation HOLD est entièrement numérisé, avec une circulation automatique des informations, mettant fin à la signature manuelle ; en parallèle, la stratégie de serrage est optimisée pour réduire les fausses alertes et les déclenchements HOLD inutiles à la source. Les résultats sont significatifs : réduction d’un poste, économisant environ 70 000 yuans de coûts de main-d’œuvre par an ; le traitement automatisé réduit les heures de reprise, équivalant à une économie de 27 000 yuans ; les coûts de main-d’œuvre pour les statistiques de données sont réduits de 18 000 yuans, pour un total annuel de réduction des coûts et d’amélioration de l’efficacité de 115 000 yuans.
Derrière ces quatre scénarios se cache une amélioration systémique des capacités du « Cerveau d’usine ». Sa valeur fondamentale peut se résumer à trois évolutions : évolution du mode de gestion, où « les données cherchent l’homme » réduit de plus de 30 % le temps de recherche de données, et « les problèmes cherchent l’homme » automatise les alertes, les escalades, la création de groupes et l’imputation des responsabilités, améliorant l’efficacité opérationnelle de 10 % ; évolution des processus, où la boucle fermée automatique PDCA remplace les réunions de reporting traditionnelles, portant le taux de résolution des problèmes en boucle fermée à plus de 95 % ; évolution de la prise de décision, où le système a déjà effectué plus de 10 000 attributions de causes et recommandations de contre-mesures, capitalisant 1 096 actifs de connaissance réutilisables directement par d’autres usines du groupe, avec un taux de réutilisation de l’expérience amélioré de 60 %. Il existe également une dimension de valeur souvent négligée : l’anticipation de la détection des problèmes. Dans l’industrie manufacturière, plus un problème est détecté tôt, plus la perte est faible : une anomalie détectée en cours de production ne représente qu’une perte de 1 % ; si elle est reportée à la ligne d’inspection, la perte grimpe à 10 % ; une fois qu’elle atteint le client ou provoque un rappel, la perte peut exploser à 100 %.
Cette usine possède déjà d’excellentes bases de fabrication. L’ajout du « Cerveau d’usine » lui permet de passer d’un niveau d’excellence à un modèle reproductible. La feuille de route d’évolution est claire : en 2025, l’accent est mis sur l’automatisation de l’exécution des opérations de première ligne, en réalisant une gestion en boucle fermée PDCA via le cerveau d’usine pour aider les exécutants à « faire les choses correctement » ; en 2026, l’objectif est de développer un cerveau décisionnel pour la gestion, destiné aux responsables opérationnels à tous les niveaux de l’usine, pour les aider à « prendre les bonnes décisions ». Le « cerveau » de l’usine passe de la « capacité d’exécution » à la « capacité de réflexion ».
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