Qu'est-ce que la fabrication intelligente ?
Le Smart Manufacturing Leadership Consortium (SMLC) définit la fabrication intelligente comme « la capacité de résoudre les problèmes actuels et futurs grâce à une infrastructure ouverte qui permet de mettre en œuvre des solutions à la vitesse de l'entreprise tout en créant une valeur ajoutée ».
« La fabrication intelligente devient le point de mire de la fabrication à l'échelle mondiale », selon un expert de Infiniti Research. « À mesure qu'elle imprègne le processus de fabrication sous la forme d'usines intelligentes et de l'adoption de l'industrie 4.0, elle transforme la fabrication traditionnelle pour le mieux. »
L'évolution rapide de la technologie est à l'origine de cette nouvelle révolution sectorielle. Selon MIT Professional Education, « cette révolution, basée sur des systèmes de production cyberphysiques, remet en cause les méthodes traditionnelles d'achèvement des opérations dans le secteur manufacturier, le rendant de plus en plus dynamique ».
« La fabrication intelligente consiste en la convergence entre les techniques utilisées dans la data science moderne et l'intelligence artificielle pour créer des processus qui peuvent être utilisés dans l'usine du futur. Mais pourquoi est-elle nécessaire aujourd'hui ? »
« La technologie de fabrication intelligente accroît l'efficacité et élimine les points faibles du système. Elle se caractérise par une entreprise sectorielle connectée et axée sur la connaissance, où toutes les entreprises et tous les systèmes d'exploitation sont reliés, ce qui permet d'améliorer la productivité, la durabilité et la performance économique. »
La fabrication intelligente permet également aux fabricants d'utiliser la technologie du cloud pour stocker et utiliser d'importantes quantités de données. Ces données sont disponibles pour être utilisées dans des applications de fabrication au sein d'une usine ou dans l'ensemble d'une supply chain.
Par le passé, il était très difficile d'accéder à ce type de données ou de les analyser efficacement. Aujourd'hui, il permet aux fabricants d'avoir une vue d'ensemble, de prendre des décisions plus éclairées et d'agir en conséquence.
Gagner des avantages concurrentiels grâce à la fabrication intelligente
La fabrication intelligente (Smart Manufacturing, SM) utilise la connectivité et l'accès en temps réel aux données pour améliorer les processus de fabrication..
Avantages d'une approche de fabrication intelligente
Qualité accrue : la numérisation des processus réduit les risques d'erreur humaine et d'échec. Elle vous permet de surveiller les processus et les performances pour vous aider à augmenter le rendement et à utiliser les ressources plus efficacement.
Réduction des coûts opérationnels avec la maintenance prédictive : les usines intelligentes peuvent prévoir et résoudre les problèmes de maintenance plus précisément et plus rapidement, ce qui permet de réduire les réparations coûteuses des équipements et d'éviter les perturbations de la production.
Satisfaction client accrue : la fabrication intelligente permet aux gestionnaires d'accéder à des données plus précises, ce qui leur donne la possibilité de mesurer plus efficacement les indicateurs clés de performance et de mieux servir les clients, en s'alignant sur leurs besoins en temps réel.
Réduction significative des coûts : un meilleur accès aux données et aux analyses de la supply chain et de la production augmente la précision des prévisions et réduit les gaspillages, ce qui permet de réduire les coûts grâce à une bonne gestion de la demande.
Productivité améliorée : les machines autonomes communiquent entre elles, ce qui génère de nombreuses données et rend possibles de nouveaux scénarios d'analyse. Ces données donnent un aperçu en temps réel des processus de production, ce qui aide les responsables à ajuster la planification de l'efficacité et à améliorer la productivité.
Satisfaction accrue des collaborateurs : l'accès aux technologies les plus innovantes peut attirer et retenir de nouveaux talents. La technologie innovante réduit également l'erreur humaine, ce qui peut signifier que les collaborateurs doivent faire face à moins de problèmes liés à des clients mécontents.
Efficacité énergétique : tous les fabricants peuvent réduire leur empreinte carbone en réduisant les déchets. Toutefois, les secteurs à forte consommation d'énergie sont ceux qui ont le plus à gagner en termes d'économies d'énergie, ce qui permettra non seulement de réduire le gaspillage d'énergie mais aussi de rendre les produits plus abordables.
Adapter la fabrication à l'ère du numérique
Les usines du futur deviennent un impératif concurrentiel, car l'adoption des technologies avancées de fabrication 4.0 continue de favoriser l'efficacité, la flexibilité et l'innovation des produits.
Les fabricants de toutes tailles doivent adopter des initiatives de fabrication intelligente pour rester compétitifs. Mais pour y parvenir, les dirigeants de leur entreprise doivent d'abord adopter un nouvel état d'esprit.
Investir dans des équipements en vue d'intégrer des applications de fabrication intelligente est une bonne première étape. Au fil du temps, ces investissements permettront d'améliorer les processus, de réaliser des économies et d'augmenter les ventes.
La numérisation croissante et les progrès technologiques importants ont déjà stimulé l'innovation et la croissance de la fabrication intelligente. Selon to Dataplace, « l'industrie intelligente est une tendance populaire au sein des entreprises manufacturières. L'intégration des données permet aux systèmes de production de travailler ensemble et de réagir aux changements en direct dans l'entreprise, chez le client ou dans la supply chain. »
Technologies et solutions liées à la fabrication intelligente
L'association et la mise en œuvre de la combinaison appropriée de solutions de fabrication intelligente dans le processus de fabrication traditionnel peuvent vous aider à prévoir avec précision les besoins, à identifier les erreurs et à rendre l'innovation et le processus de fabrication plus faciles à gérer.
Un certain nombre de technologies sont particulièrement importantes lors de la mise en œuvre d'une approche de fabrication intelligente, notamment les solutions de lac de données, les intégrations Internet of Things, les analyses basées sur l'IA/le machine learning, les jumeaux numériques, la réalité augmentée et la robotique.
Data lakehouses
Un data lakehouse est une architecture innovante et ouverte qui permet à un fabricant de stocker, de comprendre et d'analyser tous les types de données. Il combine la puissance et la richesse des entrepôts de données avec l'étendue et la flexibilité des technologies de données open source les plus populaires utilisées aujourd'hui par les fabricants.
Un data lakehouse peut facilement rassembler, analyser et trouver de nouvelles informations à partir de diverses sources de données, y compris les factures et les formulaires, et de divers formats de données, notamment le texte, l'audio et la vidéo, ce qui permet d'utiliser les derniers cadres d'intelligence artificielle et les services préconstruits.
L'accès à des solutions puissantes pour la collecte et l'agrégation de données opérationnelles en temps réel, l'exploitation de ces données, la communication rapide et la prise de décisions globales et collaboratives sont autant d'éléments essentiels à un processus décisionnel efficace.
Un cas d'utilisation représentatif consiste à aider les fabricants à assurer la résilience de supply chain en soutenant leur capacité à s'approvisionner auprès d'une variété de fournisseurs. Un data lakehouse leur permet de mélanger les données provenant du système ERP qui gère les commandes jusqu'aux systèmes d'inventaire, de gestion d'entrepôt et de transport utilisés pour transporter et livrer les matériaux nécessaires à la production.
L'Internet of Things sectoriel
L'Internet of Things sectoriel (IIoT) joue un rôle crucial dans la mise en œuvre réussie de la fabrication intelligente et dans la réalisation efficace des objectifs commerciaux.
Un exemple de la manière dont l'IIoT peut être déployé est celui d'une usine connectée, lui permettant de recueillir des données en temps réel à partir de capteurs d'équipement, de caméras, de robots de production et d'autres dispositifs intelligents, tous connectés via un réseau local 5G. Les données sont poussées dans une solution d'IA/de machine learning (ML) capable de fournir des suggestions en temps réel pour éclairer les décisions liées à la maintenance prédictive, à la surveillance à distance des actifs de production, à l'utilisation des actifs ou à l'automatisation de divers processus et tâches.
IA/ML
L'intelligence artificielle et le machine learning sont deux types de solutions logicielles intelligentes qui influencent la façon dont les technologies passées, actuelles et futures sont conçues pour imiter des qualités plus humaines.
À la base, l'intelligence artificielle est une solution technologique, un système ou une machine qui vise à imiter l'intelligence humaine pour effectuer des tâches tout en s'améliorant de manière itérative en fonction des informations qu'elle recueille.
Le machine learning est un sous-ensemble de l'IA qui vise à construire un système logiciel capable d'apprendre ou d'améliorer ses performances en fonction des données qu'il consomme. Cela signifie que toute solution de machine learning est une solution d'IA, mais que toutes les solutions d'IA ne sont pas des solutions de machine learning.
Les fabricants tirent parti du machine learning pour identifier les causes profondes cachées de la qualité, du rendement et d'autres problèmes opérationnels. Leurs experts peuvent utiliser des informations approfondies pour prendre des décisions plus rapides et éliminer les goulots d'étranglement dans la production.
Les solutions de fabrication intelligente utilisent l'intelligence artificielle et le machine learning pour contextualiser les informations et fournir des renseignements exploitables, ce qui vous permet de prévoir les défaillances des machines afin d'anticiper la maintenance, d'ajuster les calendriers de production et d'éviter les temps d'arrêt coûteux.
Les fabricants peuvent donc automatiser divers processus internes, tels que le comptage des stocks, le traitement des documents ou l'analyse de la productivité et de l'efficacité, afin de pouvoir réagir instantanément aux tendances et d'améliorer la qualité de manière générale.
Détection d’une anomalie
Les solutions de détection des anomalies peuvent être utilisées pour la maintenance prédictive des équipements de production. La détection d'anomalies utilise des algorithmes préétablis pour détecter diverses anomalies dans les données de séries chronologiques afin d'automatiser les processus de fabrication, les tâches et les décisions, comme l'entretien des équipements matériels, la commande de remplacements ou de fournitures, et la prise de mesures prédictives pour éviter les perturbations et accroître l'efficacité.
Surveiller l'efficacité de l'usine pour détecter tout comportement de production inhabituel en utilisant l'analyse prédictive et de multiples sources de données. Utiliser une plate-forme de surveillance automatisée pour détecter et prévoir les comportements inhabituels des équipements, et recommander et automatiser la meilleure action à entreprendre pour remédier aux défaillances prévues.
Mettre en place un suivi de la qualité tout au long du cycle de production pour détecter les écarts de qualité et générer des alertes prédictives. Cela vous permettra d'effectuer une analyse immédiate des causes profondes afin d'identifier les sources d'un problème de qualité et de mettre en place une formation aux meilleures pratiques en utilisant des données réelles issues de problèmes de qualité antérieurs.
Lancez-vous dans la fabrication intelligente
La fabrication intelligente peut aider les entreprises de fabrication à devenir plus résilientes grâce à de nouvelles approches et à des technologies intelligentes.
Si c'est le cas, jetez un coup d'œil aux solutions de fabrication intelligente d'Oracle pour comprendre comment utiliser l'intelligence artificielle et le machine learning pour contextualiser les informations, fournir des informations exploitables et obtenir des avantages concurrentiels dans un secteur de plus en plus dynamique.
Votre entreprise vise-t-elle à atteindre les objectifs suivants ?
- Améliorez la visibilité sur les coûts, l'efficacité et la qualité dans les différentes usines
- Surveillez vos performances de production et prévoyez les défaillances de la maintenance
- Prenez de meilleures décisions plus rapidement grâce à l'IA
- Surveillez la qualité et appliquez des bonnes pratiques de formation