Les MES (Manufacturing Execution Systems) font partie intégrante de l’infrastructure de production de l'usine depuis des décennies.
Pour rappel, un MES capture la donnée des équipements et permet de gérer, surveiller et synchroniser l’exécution en temps réel des différentes unités de production. Cela permet ainsi un gain d’efficacité, le partage des best practices, la réduction du lead time et une amélioration de la qualité des produits en réduisant les rebus ; tout en évitant les goulots d’étranglement qui peuvent paralyser toute une usine.
Toutefois, sa définition comme la compréhension de son fonctionnement sont rarement claires pour les utilisateurs sur les sites industriels et un MES est bien souvent un patchwork de différents systèmes (robots, machines, bases de données diverses, dashboards, etc..) difficiles à gérer et à intégrer, tout en étant souvent très coûteux pour l’entreprise. Sans évoquer un autre problème majeur : les MES négligent le facteur humain dans le processus de production et déconnectent l’activité de l’endroit où elle a lieu.
En effet, un MES contient un modèle et un système prédéfinis ayant pour objectif de répondre à des problèmes eux-mêmes prédéfinis. Il ne prend donc pas en compte la réalité des problèmes terrain ainsi que la variable humaine, ce qui engendre de la frustration chez les industriels qui cherchent une meilleure flexibilité pour répondre à une production sans cesse évolutive et de plus en plus complexe.
Néanmoins, pour évoluer, les MES n’ont pas vocation à devenir des mastodontes, seulement à gagner en simplicité et *in fine* en flexibilité. Alors que les MES historiques étaient fondés sur le modèle vieillissant “Purdue”, les enjeux actuels de standardisation de données, de connectivité entre les différentes machines et de définition de modèles de données cross usines et de jumeaux digitaux nécessitent de repenser la chose. Certains MES tentent de s'adapter en ajoutant de nouvelles solutions aux systèmes existants, mais c'est malheureusement souvent un pansement sur une jambe de bois qui contribue à la complexification de l’architecture, déjà difficilement tenable.
L’avenir se dessine davantage vers les plateformes SaaS intégrant aussi bien du edge (en réseau local) que du cloud (pour une puissance de calcul bien supérieure) et ayant une approche plus *user-centric* : en redonnant la main à l’utilisateur et à l’aide d’outils ad-hoc de configuration pour répondre à ses différents besoins, les plateformes aident à simplifier les prises de décision et améliorer l’ensemble du processus productif.
Le futur de l’industrie passe donc par une exploitation flexible et personnalisable de la donnée et requiert par conséquent des solutions plus souples que les MES traditionnels.
