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La dynamique des marchés locaux et mondiaux, les exigences des consommateurs, les impératifs environnementaux, les technologies émergentes, les enjeux de main-d’œuvre sont des réalités qui poussent le secteur manufacturier québécois à se transformer rapidement. Pour mieux accompagner les entreprises à bâtir avec succès leur futur, la collaboration entre les acteurs de l’écosystème d’innovation est essentielle. C’est en maximisant les synergies au service des entreprises qu’émergeront performance et nouvelles compétences ; c’est en convoquant les meilleures pratiques de la diversité et du leadership féminin que les industries se démarqueront stratégiquement et verront leur productivité croître.

La transformation numérique d’une entreprise devient certes un incontournable mais vient avec un lot de questionnements et de choix à faire qui peuvent à la base s’avérer complexes. Il importe de bien choisir la stratégie, les outils et les partenaires pour faire de ce virage un succès.

Du point de vue manufacturier, un système d’exécution manufacturière ou MES (Manufacturing Execution System) englobe plusieurs fonctions qui, une fois intégrées, permettent de vraiment optimiser les opérations, le suivi des résultats et l’amélioration globale de la productivité

Notre présentation consistera d’abord à faire un survol rapide des concepts du 4.0 dans le domaine manufacturier.

Ensuite, à l’aide d’exemples concrets sur des projets réels, nous décrirons les fonctions et capacités d’une solution logicielle d’exécution manufacturière (MES). Nous expliquerons par ailleurs comment cette solution fait partie d’une intégration verticale complète, des capteurs sur les machines jusqu’au ERP. Nous présenterons finalement, basé sur notre expérience et les nombreux projets réalisés, les facteurs clés à considérer pour assurer le succès d’un projet de transformation numérique sur un plancher de production.

– Quels sont les avantages d’implémenter un système MES;

– Quels sont les considérations importantes avant de se lancer dans un tel projet;

La majorité des pièces issues de la fabrication additive (FA) métalliques nécessitent des opérations de post-traitement afin d’en assurer la précision et le fini de surface. Le post-traitement par usinage représente un défi car ces pièces aux géométries complexes présentent peu de surfaces sur lesquelles s’appuyer et pour établir le référentiel d’usinage. Certaines d’entre-elles nécessitent d’utiliser de l’outillage très élaborés pour opérations de machinage où l’accès est restreint. De plus, les pièces produites par FA pour le domaine médical sont adaptées à la morphologie du patient ce qui en fait des pièces uniques. L’outillage doit donc être pensé pour assurer la flexibilité nécessaire à des lots de pièces qui sont toutes différentes.

Chez Productique Québec, nous avons fait l’implantation d’une cellule de FA comprenant une machine de fusion sur lit de poudre ainsi qu’un centre d’usinage 5-axes pour faire l’usinage post-traitement de ces pièces. Des investissements importants en temps et en technologies de fabrication de pointe ont été faits afin que notre cellule ait la flexibilité nécessaire.

Cette courte conférence présentera, dans un cas réel, les méthodes et outils technologiques que nous avons déployés chez Productique Québec pour surmonter les défis liés à l’usinage post-traitement des pièces de FA.

– L’usinage post-traitement est nécessaire et comporte des défis.

– Des méthodes de mise en position et des technologies d’outillage existent pour surmonter ces défis.

– Il faut repenser l’ensemble du processus de programmation et d’usinage pour rester compétitif.

Les systèmes robotisés collaboratifs font graduellement leur arrivée dans différents lieux de travail.

Comment peut-on domestiquer ce nouvel animal et, surtout, quels sont les risques associés à leur utilisation? Sont-ils vraiment aussi dociles qu’on le dit?

Quelques mythes et quelques réalités.

Les systèmes collaboratifs sont parfois présentés, à tort, comment des «animaux» inoffensifs. De plus, ces systèmes représentent une révolution dans la philosophie actuelle de la sécurité des machines où tout démarrage doit avoir fait l’objet d’une confirmation manuelle de la part d’un travailleur. Je vise, par cette conférence, démystifier ces nouveaux outils destinés à améliorer la productivité, la santé et la sécurité, de même que la pérennité des entreprises québécoises.

Cette présentation portera sur :

• La sécurité des machines
• Les systèmes robotisés collaboratifs

Manufacturers and Industrial Operations have hit a productivity plateau. Continuous Improvement teams are buried in data and starving for insights, and the tools they use to analyze their operations haven’t advanced at the same rate as the ability to collect data and connect systems. Machine Learning can move your Continuous Improvement teams to the next level of performance, but with so many AI projects struggling to scale or even deploy, there has to be a better way to interrogate data and deliver insight to the CI Teams. Hear about how companies are exploiting the data they already have to drive the next level of Continuous Improvement. And how they do it quickly, with zero risk to operations.

– Learn how industrial companies are avoiding the roadblocks and quickly deploying successful AI/machine learning to find valuable new insights from their existing systems and data.

– Hear how continuous improvement is supercharged with the power of machine learning to constantly monitor for new opportunities and ensure sustainable benefits.

– Find out about a low touch, low risk way to quickly discover the available business value from industrial machine learning for your operations.

Il y a plus de 10 ans maintenant avait lieu la première édition de la série « Le Point sur le Québec manufacturier Deloitte », ouvrage de référence sur l’état du secteur manufacturier québécois et ses perspectives. Depuis, six éditions ont été présentées dans le cadre de plus de 225 évènements devant plus de 21 000 leaders d’opinion dans toutes les régions administratives du Québec.
La 7e édition vise à démontrer le cheminement du secteur manufacturier au Québec, mais aussi dans le monde, au cours de ces 10 dernières années. Cette conférence présentera les statistiques phares qui démontrent toute la pertinence de l’industrie aujourd’hui et dans le futur, mettra en lumière des analyses pertinentes comparant le Québec aux autres grandes nations manufacturières, et culminera sur les faits saillants des perspectives d’avenir d’un Québec manufacturier fort et résilient.

L’émergence des technologies apporte à la fois des opportunités et des enjeux pour l’ensemble des entreprises des employées jusqu’aux dirigeants. Cette présentation aura comme objectif de vous présenter quelques opportunités de projets technologiques ainsi que certains pièges à éviter afin d’intégrer les technologies dans les usines intelligentes de demain.

L’employé connecté est essentiel pour le bon fonctionnement d’une compagnie à l’ère de l’Industrie 4.0. Venez discuter des défis que l’humain doit surmonter afin de rester compétitif dans cet environnement en plein essor.

Animé par le Centre d’expertise industrielle de Montréal, un panel d’entrepreneurs manufacturiers témoignera de comment ils ont assuré le succès de leurs projets d’industrie 4.0 en témoignant des différentes étapes, actions et éléments qu’ils ont considérés et mient en action afin d’assurer la gestion et le succès de leur transformation numérique.

– Comment la création d’un plan d’Action numérique leur a permis de réaliser rapidement de petits projets 4.0 de façon ittératives;

– L’importance de l’adhésion des employés à la transformation et les changements qui en découleront;

– Comment trouver l’aide nécessaire pour démarrer une transformation 4.0 en PME.

With today’s industrial automation technologies, it is difficult, if not impossible, for high-mix, low-volume manufacturers to automate profitably. These manufacturers can’t afford the technologies conceived for those with higher throughput as there is simply not enough volume to pay back the required investment. Moreover, these technologies require heavy involvement of system integrators, further driving costs beyond the reach of high-mix manufacturers. Consequently, 80% of the manufacturers in North America have little to no automation on their factory floor, leaving them exposed to labor shortages and salary inflation.

Advancements in cloud CAD and cloud robotics have opened the door to complete democratization of the automation industry. These technologies provide a digitally integrated and easy-to-use environment where users can design, automate, order, and deploy automated equipment and robot cells directly from their browser. By combining, LEGO-like modular automation hardware, zero-learning 3D CAD software, and IKEA-style supply chain into a single platform, end-users can now quickly and easily learn to create and commission automation technologies on their factory floor with economics compatible with the reality of high-mix manufacturers.

– Trends shaping the industrial automation industries

– Recent technologies making Manufacturing Automation Platform possible

– Benefits and limitations of Manufacturing Automation Platform

This is a captivating thought leadership piece on applied innovation in the emerging electric vehicle sector. A few questions that will be answered are:

What exactly is Applied Innovation and Technology?

What did it take to build our Innovation team? The struggles, the human touch, and the logistics of forming an incubative environment.

How you can start fostering innovation in your Company and promoting Montreal’s tech hub and support the North American EV market’s supply chain.

– Robotics, Automatization and Industry 4.0

– The human aspects of innovation

L’ensemble des données cumulées par une entreprise manufacturière peuvent lui rapporter des bénéfices tangibles si elles sont valorisées dans des applications innovantes. Nous allons découvrir le cas d’une entreprise spécialisée en impression 3D.

Venez assister à une première mondiale en voyant comment, à partir d’un modèle d’IA, un donneur d’ordre peut trouver des partenaires en fabrication additive en fonction de leur expérience de fabrication par rapport au design de la pièce ciblée. De plus, vous découvrirez comment un fabricant de pièces peut créer un devis en quelques minutes simplement en s’appuyant sur ses données historiques identifiées à partir du modèle 3D de son client.

Nous terminerons en présentant comment un fabricant, en organisant ses données courantes de manière simple, va permettre à son équipe de partager leur expérience de production à partir d’une recherche 3D du design à fabriquer.

We will review AM Adoption in aerospace through use cases in both Metals (DMLS) and Polymers (SLS). Case studies will take a deep dive into: part consolidation, light weighting, mass customization, distributed manufacturing and digital inventory.

It’s not only technology that will disrupt manufacturing over the next three to five years. Supply chain risks, escalating costs, intensified competition, and more discerning customers and stakeholders be even more important in reshaping the business of manufacturing. Technology will help manufacturers take advantage of new business opportunities. But companies will need to rethink their processes and develop the right skills sets if they are going to deploy advanced technologies successfully.

Notre panel se concentrera sur 3 avantages clés des cas d’utilisation favorisant l’adoption de l’IA dans les environnements de fabrication manufacturière:

1)          Augmentation de la qualité des produits

• L’automatisation des processus de fabrication au cours des dernières décennies a supprimé de nombreux défauts de qualité causés par des erreurs manuelles. Les problèmes de qualité restants découlant de fabrication automatisées sont devenus complexes à détecter. De plus, les conditions de démarrage gaspillent une quantité de sous-produits reste un problème significatif dans la plupart des usines aujourd’hui. La fusion récente de senseurs et d’algorithmes d’IA permet de facilement détecter les défauts de produits. La résolution et la vitesse de traitement améliorées par l’apprentissage automatique dépassent de loin la capacité de la vision humaine et sont maintenant connues pour améliorer le nombre de produits qui passeront le contrôle qualité. L’IA aide à réduire le temps de correction des produits défectueux (ou la quantité de rejets), ainsi qu’à accélérer les conditions de démarrage pour produire de bons produits beaucoup plus rapidement.

2)          Augmentation de la productivité

• Alors que la maintenance prédictive basée sur l’IA nécessite généralement un investissement en capital et n’est pas le cas d’utilisation d’IA le plus facile à traiter dans les environnements de fabrication 24/7/365, le retour sur investissement est significatif et augmente avec le temps. L’équation est plutôt simple, la maintenance prédictive réduit les temps d’arrêt de la machine, ce qui augmente à son tour les mesures de productivité (OEE, etc). De nombreux fabricants exécutent encore une maintenance planifiée, ce qui laisse beaucoup de marge pour l’amélioration.

3)          Augmentation de la sécurité

• Les travailleurs du monde industriel et de production manufacturière, comme tous les autres travailleurs, ont tendance à faire des erreurs lorsqu’ils sont fatigués ou distraits. Des erreurs et des accidents se produisent régulièrement dans les ateliers d’usines et dans les environnements de production 24/7/365, malheureusement malgré les meilleurs efforts de toutes les personnes impliquées. La vision machine et autres algorithmes d’IA peuvent réduire considérablement les événements dangereux. Après tout, aucun algorithme d’IA ne se fatigue ou devient distrait, de sorte que l’IA peut augmenter et protéger les travailleurs des ateliers d’usines.

Moderator:

Rémi Duquette

If you follow the news on automation, industry 4.0 and the manufacturing industry in general, you have probably already heard of the term no-code. It is indeed a trending word in the automation world and it refers to the use of systems and applications without the need for the user to program or to have programming knowledge. In a context of labor shortage, Covid-19 recovery, or supply-chain crisis, manufacturers are feeling the pressure to find concrete solutions and stay competitive. The industry 4.0 brings solutions with automation and robotics technology. Robotics is already widely used in some sectors such as aerospace and automotive, but many manufacturers in different industries encounter challenges regarding the complexity and cost to implement such technology. No code is one aspect of the solution thanks to its core concept: democratizing the use of robotics with user-friendly applications and systems.

In this conference, AV&R, an engineering company specialized in robotics for +27 years, will explain the concept of no code and its concrete applications, while answering these questions: How could no code help resolve manufacturers current challenges? How manufacturing could improve its competitiveness thanks to no code? And finally, what is the larger vision behind no code?

1. Definition of no code
2. All the possible applications of no code for manufacturing
3. Benefits and challenges of no code for manufacturing

How no code is part of a larger vision of manufacturing (possible evolution in the future)

The field of additive manufacturing is fast evolving on multiple fronts, which can be summarised as advances in understanding of the process reliability and repeatability going in parallel to industrial adoption from the growing heritage of data and business cases. With respect to laser powder bed fusion, the Cost/Coût effectiveness balance remains liked with processing time, post-processing time and obtained properties relationships. Interestingly, the unique layer-by-layer approach is allowing our creativity to open new cost-effective opportunities, which can be viewed as “Advanced Additive Manufacturing” breaks. In this presentation, some of these advances including crystallographic control and printing engineering strategies will be showcased to and link to the above mentioned cost- effectiveness paradigm.

AM has more to offer than just printing of advanced components. The unique layer by layer approach allows for new control of the structure that can produce components with unique properties.

“Nous avons un ERP, avons-nous besoin d’un MES?”. C’est une question récurrente posée par nos clients. Nous avons tendance à opposer ces deux systèmes alors que l’un a besoin de l’autre pour viser l’excellence opérationnelle et faire le premier pas vers l’industrie 4.0.

Les frontières entre ces deux systèmes sont souvent difficiles à cerner. L’un dit organiser l’entreprise, l’autre la production. Dans cette conférence, nous vous aiderons à démystifier les frontières entre ces systèmes.

SYNOPSIS:

À l’instar de plusieurs entreprises, Averna souhaitait actualiser sa technologie existante avec la meilleure suite logicielle ERP afin d’unifier toutes ses opérations, notamment les finances, la gestion de projet, les achats et la fabrication.

Nos conférenciers discuteront la réalité et les défis de l’entreprise avant de choisir Microsoft D365 pour ses finances, la gestion de sa chaîne d’approvisionnement et les activités liées à son projet, puis à la mise en œuvre du projet par Thinkmax, et les résultats obtenus :

• Des méthodes et des processus unifiés dans plusieurs unités d’affaires et régions géographiques.
• Une visibilité financière et des opérations unifiées et améliorées.
• Une veille stratégique et une analyse de performance en temps réel.
• Une efficacité opérationnelle qui libère le potentiel d’atteinte des objectifs stratégiques.

Avec la pénurie actuelle de main-d’œuvre, les entreprises manufacturières qui s’appuyaient autrefois sur l’accompagnement d’experts sur le terrain pour former leurs employés se voient obligées de repenser leurs pratiques a mesure que de plus en plus d’employés expérimentés partent à la retraite.

Cela dit, les derniers développements en matière de jumeaux numériques et de technologies de réalité augmentée permettent aux entreprises de reproduire le compagnonnage des experts sur le terrain, mais de manière totalement virtuelle.

Au cours de cette courte présentation, DeepSight fournira une liste de ce a quoi il faut s’attendre lors de l’élaboration d’un plan de formation utilisant la 3D, en se concentrant sur les avantage que la 3D peut apporter en termes de temps de qualification des employés et de réduction des erreurs.

Background: 1. 3D Printing has taken the world by storm offering an enormous amount of cost and time saving opportunities in various sectors of manufacturing, from metal stamping to injection molding to assembly. With significant industry patents having expired in 2015, material expansion enabling widespread adoption of the technology has provided major advancement of the technology utilization. A lack of information, comprehension of value propositions, and quality standards have prevented the technology from being adopted as effectively as it should be given it’s current capabilities.

Methodology: M. Holland specializes in 3D Printing/Additive Manufacturing for Injection Molding and has worked with hundreds of companies of all sizes, from global OEMs to custom molders, at all stages of adoption in 3D Printing. Utilizing the value add of additive manufacturing in tool reduction, assembly reduction, and now, production, adoption of the technology to maintain relevance for facilities in most areas of manufacturing is becoming less and less optional. The contributions of the technology are more significant now than ever, and it’s improving rapidly.

Significant Findings: Haleyanne will share 3 significant examples and case studies exemplifying execution of 3D Printing adoption cases with companies of various sizes, some of which who found millions of dollars in cost savings because of the technology. Haleyanne will also share significant opportunities for all manufacturers to self-teach and find their own facility’s opportunities, and share successful strategies for adoption.

Quand vient le temps de choisir la bonne technologie pour une application de vision industrielle, quel choix faire parmi les systèmes 1D, 2D, 2.5D, 3D, monochrome, couleur, thermique, X-ray, spectrométrie, etc.? Comment correctement choisir le type d’éclairage et le bon optique selon la zone à couvrir, la résolution requise, les effets de perspective et la distorsion?

Les applications en vision sont multiples : le contrôle de la qualité, la détection d’anomalie pour la maintenance d’équipement, la compensation de procédés continus ou discrets, le guidage de procédés robotisés, et bien d’autres. Nous présenterons quelques exemples de mise en application.

La vision artificielle passe à Industrie 4.0. Pendant la phase d’industrie 3.0, nous avons connecté les systèmes de vision à des robots, des PLC, des machines-outils pour faire du contrôle de procédé ou de la compensation pour se diriger vers le « zéro non-conformité ». À l’ère d’industrie 4.0, on introduit l’apprentissage profond (Deep Learning) pour simplifier la programmation et accélérer l’implantation des systèmes de vision. Puis, on récupère les données et les acheminent vers une centrale de données pour faire de l’analytique avancé et le suivi de nos indicateurs de performance. Il est alors important de s’appuyer sur des équipes multidisciplinaires pour obtenir une solution complète.

• Faire affaire avec une équipe multidisciplinaire d’experts pour une bonne sélection technologique et la conception du système est essentiel à l’atteinte de la performance souhaitée
• La vision artificielle permet d’automatiser des applications en contrôle qualité, en contrôle de procédé et même en maintenance.
• La vision artificielle apporte une autre source de données très utile qui s’intègre dans la transformation numérique de l’industrie 4.0

Ce panel présente le cheminement des centres d’expertise industrielle (CEI) et leurs activités  connectées aux besoins spécifiques de leur clientèle.

De nouvelles façons de faire impliquant la collaboration des acteurs au service des entreprises.

Moderator:
Genevieve Lefebvre