Exigences de l'usine intelligence : un guide complet
Amber Biela-Weyenberg | Responsable de la stratégie de contenu | 16 oct. 2023
Les usines intelligentes utilisent un réseau de machines, d'appareils et de technologies avancées pour automatiser les processus industriels et prendre des décisions plus éclairées.
La grande majorité des personnes interrogées lors d'une enquête menée en 2023 auprès de 1 350 industriels dans 13 pays par Rockwell Automation ont déclaré utiliser ou envisager d'utiliser des technologies de production intelligentes, notamment l'Internet des objets industriel (IIoT), l'analyse de données basée sur l'IA, les jumeaux numériques et la sécurité avancée de l'information, au cours des deux prochaines années. Parmi leurs objectifs se trouvent l'amélioration de la qualité des produits, la réduction des coûts, l'augmentation de la rentabilité et la création d'une main-d'œuvre plus compétente.
Mais deux fois plus d'industriels que dans l'enquête de 2022 ont déclaré craindre de prendre du retard sur leurs concurrents lorsqu'il s'agit d'adopter les dernières technologies. Un tiers des industriels interrogés ont déclaré que la large gamme de systèmes et de plateformes à choisir conduisait à une « paralysie technologique ». Ce qui suit vise à guider les industriels dans la conception de leurs usines intelligentes et leur éviter une telle paralysie
Points clés à retenir
- Le passage à une usine intelligente est généralement plus facile lorsque les industriels obtiennent l'adhésion des collaborateurs de tous les niveaux dès le début du processus.
- La création d'une usine intelligente nécessite que les industriels investissent dans des technologies telles que l'Internet des objets industriel, l'analyse avancée et l'intelligence artificielle.
- Alors que les usines intelligentes dématérialisent leurs processus de production, les collaborateurs ont souvent besoin d'une mise à niveau de leurs compétences. Les industriels peuvent même avoir besoin de nouvelles recrues pour des rôles hautement qualifiés, tels que l'ingénierie en robotique et en jumeaux numériques.
Explication des exigences d'une usine intelligente
Les usines intelligentes impliquent de nombreuses technologies qui doivent s'intégrer les unes aux autres. La planification est donc essentielle. Les industriels doivent évaluer les technologies qu'ils utiliseront et élaborer des indicateurs clés de performance (KPI) pour mesurer leur impact. Par exemple, pour évaluer l'efficacité de l'équipement d'une machine avec des capteurs qui indiqueraient la nécessité d'une maintenance, les industriels pourraient mesurer l'efficacité globale de l'équipement (EEO). Cet indicateur clé de performance prend en compte le temps pendant lequel une machine est disponible pour la production, la vitesse de son travail et la qualité de sa production. Le suivi de l'efficacité globale de la main-d'œuvre (OLE), ou de sa gestion, sa performance et de sa qualité, peut aider un industriel à quantifier la valeur de l'ajout de robots à une chaîne de production.
Entre-temps, les industriels devront former des équipes ou faire appel à de nouvelles recrues. Par exemple, les usines intelligentes génèrent des quantités massives de données, collectées à partir de capteurs sur une myriade de machines et d'appareils. Les collaborateurs doivent comprendre comment configurer et entretenir ces capteurs, y compris le logiciel qui les contrôle, et utiliser les informations qu'ils génèrent pour améliorer l'OEE, l'OLE, l'utilisation de la capacité, la rentabilité, etc.
9 exigences d'une usine intelligente
1. Participation des parties prenantes à tous les niveaux
Les dirigeants doivent obtenir l'adhésion des managers et des équipes IT avant de créer une usine intelligente ou d'introduire des technologies et processus « intelligents » dans une usine. La prise en compte des retours des ouvriers travaillant à l'atelier est également recommandée. Par exemple, un opérateur de machine peut suggérer les mesures à suivre sur une chaîne de production ou la façon de reconfigurer la chaîne pour augmenter la performance. Les industriels ont besoin de la coopération de toutes leurs équipes pour tester les nouvelles technologies et les nouveaux équipements avant de les utiliser dans leurs opérations quotidiennes. À chaque étape de votre projet d'usine intelligente, les industriels doivent mobiliser le soutien des parties prenantes le plus tôt possible pour faciliter la transition.
2. Plan d'implémentation avec les KPI
Lors de la transition d'une usine conventionnelle vers une usine intelligente, une approche progressive rend le processus plus facile à gérer et évite les temps d'arrêt. Les industriels peuvent donner la priorité aux domaines présentant le meilleur retour sur investissement, comme une chaîne de production de grande valeur. Ils doivent définir au moins un indicateur clé de performance pour chaque étape de la modernisation afin d'en suivre l'avancement. Par exemple, une phase de la mise en œuvre d'une usine intelligente consiste à installer des machines connectées à Internet avec des capteurs et à intégrer des robots dans les processus de production. À ce stade, les industriels peuvent mesurer le débit pour suivre les progrès vers l'accélération de la production. À un stade ultérieur, la mesure des temps d'arrêt des machines peut évaluer la précision des prédictions basées sur l'IA sur le besoin de maintenance des machines et l'efficacité de l'équipe de production pour y répondre.
3. Capteurs et autres technologies de l'Internet des objets industriel
L'une des premières étapes de mise en œuvre implique l'équipe des services informatiques, qui doit configurer et sécuriser les réseaux qui transitent les données entre les machines, les objets et les logiciels. Les systèmes 5G deviennent le réseau de choix pour de nombreuses usines intelligentes, compte tenu de leur capacité accrue et de leur faible latence. Machines, robots et autres objets connectés au réseau, équipés de capteurs, partagent des données avec les décideurs de l'usine ou alimentent les processus automatisés. Par exemple, un ingénieur logiciel peut programmer l'arrêt automatique d'une machine d'usine si ses capteurs enregistrent une certaine température, afin d'éviter les dommages et les préjudices subis par les collaborateurs. Les responsables pourraient également utiliser les données générées par les machines d'usine pour suivre les OEE et identifier les améliorations apportées aux machines et aux processus connexes. Ils pourraient également utiliser les données IIoT pour mesurer la consommation d'énergie et les émissions de carbone qui en résultent dans l'ensemble de l'usine afin d'atteindre les objectifs de durabilité et de se conformer aux nouvelles réglementations en matière de reporting.
4. Gestion du big data
Les usines intelligentes collectent d'énormes quantités de données, ou big data, à chaque étape de la production à partir de machines, d'appareils, de robots et des applications qui gèrent la production, la gestion de projet et d'autres processus de back-office. Toutes ces données doivent être stockées, traitées et gérées dans un entrepôt de données, puis alimentées dans des systèmes d'analyse afin qu'elles soient facilement accessibles aux dirigeants, aux managers et aux superviseurs.
5. Analyses avancées, optimisées par l'IA et le machine learning
L'intelligence artificielle et son sous-ensemble, le machine learning (ML), corrèlent, interprètent et apprennent en permanence des flux constants de données qu'ils assimilent pour aider les entreprises à prendre de meilleures décisions. Dans un contexte industriel, ces technologies sont intégrées au logiciel d'entreprise utilisé pour orienter le développement des produits, estimer la demande, prévoir les pannes d'équipement d'usine, identifier le potentiel de défauts des produits, réduire les déchets, optimiser les itinéraires de transport, etc. Les robots et les machines d'une usine intelligente, par exemple, pourraient automatiquement faire évoluer la production d'un article particulier si une analyse basée sur l'IA ou le machine learning prédit une augmentation de la demande des consommateurs. Le système intelligent examine les données à partir des résultats et en tire des enseignements pour prendre de meilleures décisions à l'avenir.
6. Systèmes d'usine et d'entreprise connectés
Les entreprises qui combinent les données des machines d'usine avec les données de la production, de la chaîne logistique, de la finance, des ventes, des RH et d'autres applications d'entreprise dans un système de planification des ressources d'entreprise (ERP) sont capables de mieux résoudre les problèmes que celles qui ne le font pas. Supposons qu'une expédition de pièces d'un fournisseur soit en retard. Les systèmes interconnectés d'une usine intelligente peuvent rassembler des données sur la gestion de la supply chain, les stocks et les commandes client afin de déterminer si le retard affectera la capacité de l'industriel à exécuter les commandes à temps et la nécessité d'obtenir des pièces auprès d'un autre fournisseur ou d'un autre site.
7. Cybersécurité
Étant donné que les usines intelligentes connectent une multitude d'équipements, d'appareils et d'applications, parfois sur un seul réseau, les vulnérabilités de n'importe quel système peuvent exposer l'industriel à une faille de sécurité dévastatrice. Les types d'attaques comprennent les malwares (le ransomware est une menace particulière), le vol d'informations personnellement identifiables et de la propriété intellectuelle précieuse, et le déni de service. Des correctifs de système vigilants, des mots de passe complexes et une formation des utilisateurs sur la façon d'éviter le phishing et d'autres techniques d'ingénierie sociale sont indispensables, complétés par les derniers systèmes de sécurité. C'est l'une des raisons pour lesquelles les industriels se tournent vers le cloud computing pour leurs applications de back-office, gérées par des fournisseurs qui appliquent les derniers correctifs, outils et techniques de sécurité intégrés à chaque couche de la pile, y compris les logiciels d'entreprise, les serveurs et autres matériels.
8. Collaborateurs dotés des bonnes compétences
Une analyse rapide des postes vacants dans les usines intelligentes annoncés sur LinkedIn révèle les titres suivants : directeur des systèmes de production intelligente, responsable senior des analyses et des informations stratégiques, coordinateur de l'équipe de robots, responsable de la transformation numérique et spécialiste des véhicules autonomes. Alors que les industriels ont encore besoin de beaucoup de soudeurs, de machinistes, de directeurs d'usine et d'agents de chaîne de production, la profession devient clairement plus technique, obligeant les employeurs à améliorer leurs compétences et à embaucher de nouveaux talents. Par exemple, il peut être relativement facile d'améliorer les compétences d'un directeur d'usine pour devenir un gestionnaire d'usine intelligent, mais un rôle tel que l'ingénieur en jumeau numérique nécessite des compétences plus spécialisées, si bien que la plupart des employeurs devront en recruter.
9. Surveillance rigoureuse
Bien que l'automatisation soit un grand avantage des usines intelligentes (amélioration de la productivité et de la sécurité et réduction des coûts et des erreurs humaines), les managers et les superviseurs hautement qualifiés conservent un rôle essentiel. Par exemple, les robots effectuent de nombreuses tâches d'usine intelligentes, mais les professionnels de la robotique doivent les programmer et les entretenir. Les algorithmes de machine learning peuvent analyser une énorme quantité de données sur les produits pour évaluer la demande des consommateurs, découvrir des défauts et trouver des moyens d'améliorer la conception des produits, mais il ne s'agit que d'un ensemble d'intrants que les responsables de la conception de produits prennent en compte.
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FAQ sur les exigences d'une usine intelligente
Qu'est-ce qui rend une usine intelligente ?
Contrairement à une usine conventionnelle, les usines intelligentes mettent en réseau des machines, des appareils et des applications, tirant souvent parti de l'IA et du machine learning, pour collecter et analyser les données, automatiser les processus et améliorer la prise de décision.
Quelles technologies une usine intelligente exploite-t-elle ?
Les usines intelligentes comprennent généralement une combinaison des technologies suivantes : l'Internet des objets industriel (IIoT), l'analyse de données avancée, l'IA et le machine learning, les jumeaux numériques, les robots / cobots, les imprimantes 3D, le réseau sans fil 4G / 5G, les applications cloud, les dispositifs informatiques de pointe et la sécurité de l'information avancée.
Comment les usines intelligentes transforment-elles les postes ?
Alors que les usines intelligentes emploient encore beaucoup d'agents de chaîne de production et en supervision, l'automatisation remplace certains emplois et nécessite plus de compétences techniques pour d'autres. Les spécialistes de la robotique, de la gestion des données, de la science des données, de l'ingénierie logicielle, de l'IA/ML, de la gestion de projet et de l'administration réseau/système sont très demandés, l'accent étant mis sur la pensée critique et la résolution de problèmes.