Computer Vision et OEE : revoir les arrêts cachés en vidéo

Qu'est-ce que le monitoring OEE visuel ?

Le monitoring OEE visuel est une stratégie qui combine les données OEE classiques venant de la PLC avec un enregistrement vidéo continu de la machine. Quand la ligne s'arrête, la Computer Vision (CV) suggère des causes probables, produit coincé, mauvais format, alimentation vide, et l'opérateur confirme.

Dimension 1 : capter « l'usine cachée » avec la Computer Vision

L'« usine cachée », c'est la somme des micro-arrêts, cycles lents et pauses non enregistrées que la PLC ne voit pas. Chez les fabricants FMCG et plastique, c'est de la capacité réellement perdue.

La CV voit la capsule coincée à l'entrée. La PLC ne la voit pas, elle voit seulement « moteur encore en marche ». Résultat : la CV rend ces pertes visibles dans l'OEE.

Dimension 2 : réduire le MTTR par diagnostic visuel

Le MTTR (Mean Time To Repair) s'allonge souvent non pas parce que la réparation est longue, mais à cause du diagnostic : le technicien va à la machine, regarde, retourne chercher une pièce, revient avec la mauvaise, finit par réparer.

Avec le replay vidéo, Tom voit l'événement sur son téléphone avant de partir. Cela l'aide à préparer la bonne pièce et à orienter son diagnostic.

Matrice de comparaison : monitoring classique vs. Surveillance visuelle de l'OEE

• Classique (PLC seule) : voit le quand, devine le pourquoi. MTTR élevé.
• PLC + tag manuel : voit la plupart du quand, et le pourquoi reste souvent à deviner.
• Plateforme visuelle (CV + GMAO) : voit le quand, et la vidéo du moment où la ligne s'est arrêtée aide à trouver le pourquoi. Un arrêt peut ouvrir un OT dans la même GMAO.

Dimension 3 : protéger le « point critique » sur les lignes rapides

Sur une ligne rapide (300+ bouteilles/min), un micro-arrêt d'une minute = 300 bouteilles. 10 par poste = 3 000 bouteilles. Par semaine = 15 000 bouteilles perdues, que personne n'a remarquées parce que chacune est sous les 60 secondes.

La CV les voit et suggère des causes, que l'opérateur confirme. Un Pareto les affiche ensuite. Votre plus grosse perte n'est peut-être plus la longue panne, mais une série de micro-arrêts.

ROI stratégique : ROI aujourd'hui, autonomie demain

À long terme : les données CV sont le carburant de la future IA prédictive. Chaque rivet coincé, chaque cycle lent, chaque arrêt labellisé avec contexte vidéo entraîne un modèle qui préviendra avant le prochain incident.

En résumé : la Computer Vision n'est pas un gadget : sur une ligne rapide, elle aide votre équipe à comprendre pourquoi une ligne s'est arrêtée.