«INDUSTRIE 4.0»: UN CHANGEMENT DE PARADIGME DANS LE SECTEUR MANUFACTURIER

Un article pour éclairer la nature de l’opportunité liée à la 4ème révolution industrielle à l’œuvre pour les entreprises manufacturières.

Par David Marchesseau, Vice-Président, EMEA IVE Discrete Manufacturing

 

La transformation digitale est là pour durer

Aujourd'hui, les entreprises veulent à la fois rendre leurs processus métiers plus numériques (« make their business digital »), et elles veulent aussi faire évoluer leur business model pour tirer parti du digital (« make digital their business »).

C’est qu’elles ont enfin compris que le digital est bien plus que le web comme canal supplémentaire d’accès aux clients : il bouscule toutes les dimensions de la chaîne de valeur. Toute entreprise doit maintenant être connectée en permanence avec ses fournisseurs et partenaires, ces clients et prospects,

sa force de travail qu’elle soit interne ou externe, et même avec les actifs qu’elle possède ou avec les produits qu’elle vend. Chacun de ces « touch points » à la frontière de l’entreprise produit et consomme des données complexes qui doivent être traitées en temps réel, nécessitant la mise en place d’un « Digital Core » pour prendre des actions appropriées et créer de la valeur.

Mais comment cela s’applique-t-il plus spécifiquement aux entreprises manufacturières ? Dans ces industries, cela a beaucoup à voir avec « Industrie 4.0 », qui n’est ni plus ni moins que la digitalisation de la supply chain étendue.

 

L’internet des objets appliqué à l’industrie manufacturière change tout

C’est l’internet des objets dont vous n’entendez pas parler ; il ne s’agit pas de la dernière montre connectée ou de la capacité d'allumer la lumière de votre salon à partir de votre mobile. Il s’agit plutôt de la convergence des mondes physiques et numériques à travers toutes les couches de la production pour transformer complètement la façon dont les opérations de fabrication sont exécutées, et cela va tout changer.

L’internet des objets comme une composante majeure de la digitalisation sera de plus en plus important dans le monde de l'entreprise au cours des années à venir. Les entreprises industrielles sont amenées à réaliser que les solutions basées sur ces nouvelles couches de connectivité peuvent transformer leurs processus opérationnels, ouvrant un énorme potentiel de création de valeur à travers une plus grande efficacité. Ces entreprises y trouveront également des occasions de transformer l’expérience de leurs clients.

La fondation technologique est disponible, et il est maintenant essentiel de mener ces transformations, pour un certain nombre de raisons.

Tout d'abord, les exigences de la production industrielle sont en train de changer. Comme les clients sont bien plus avertis, ils exigent des produits qui répondent plus précisément à leurs attentes.

Deuxièmement, les entreprises sont confrontées à une pression croissante pour produire à des prix plus compétitifs. Pour s'adapter à ces conditions changeantes, les domaines de l'ingénierie des systèmes, de l’informatique de production, et des systèmes d'entreprises doivent fusionner pour atteindre des niveaux plus élevés d'efficacité.

 

Industrie 4.0, l'origine du concept

Depuis la première apparition de ce qu'on appelle maintenant l'Internet en 1969 (appelé alors ARPANET), nous avons vu l’avènement du grand réseau des ordinateurs. Ce fut un peu l'Internet pour les Geeks d'une certaine manière parce que les gens « normaux » ne pouvaient pas contribuer, il s’agissait surtout d’un nouveau moyen très puissant pour les entreprises ou administrations de diffuser l'information à une large échelle. Puis nous avons vu se développer le réseau des personnes (médias sociaux) lorsque l'Internet est devenu beaucoup plus bi-

directionnel : d’un coup, tout le monde pouvait échanger du contenu d'une manière facile via l’internet. Comme Metcalfe l’avait théorisé, la valeur du réseau internet, qui est selon lui proportionnelle au carré du nombre de membres dans le réseau, a explosé. Et maintenant nous voyons poindre le réseau des machines. Ces machines peuvent être des objets du quotidien comme les téléviseurs, les systèmes de chauffage et votre réfrigérateur, et elles peuvent aussi être des machines au sein de l'usine jusqu’au véhicule des transporteurs et les engins de manutention : on passe à une autre dimension parce qu’il y a potentiellement un nombre infini d’objets à connecter, contrairement au nombre d’humains.

En Allemagne, cette évolution est résumée sous le terme « Industrie 4.0 » qui est le nom d'une initiative menée par les associations de l'industrie et le gouvernement allemand, avec l’objectif de créer un avantage concurrentiel pour l'industrie de fabrication allemande.

Le groupe de travail a choisi le nom « Industrie 4.0 » pour désigner le fait que nous avons déjà vu 3 révolutions industrielles et que celle que nous vivons peut être considérée comme la quatrième.

Cette révolution est tout simplement « le digital et l’internet des objets appliqué au secteur manufacturier » : en effet, l'épicentre de la transformation numérique dans une entreprise de fabrication est l'usine, et la transformation s’étend sur toute la chaîne d'approvisionnement. Vous entendrez peut-être les termes de Smart Industries, usine intelligente, Digital Factory, ou de l'Internet industriel des objets : en réalité, tout cela est synonyme.

Industrie 4.0 s’appuie sur le concept de « Cyber-Physical Systems » : Ordinateurs d'usine + Communications + Amélioration des capacités de calcul ... Il en résulte des machines et des produits connectés les uns aux autres, et améliorés par une variété de nouveaux services. Pour les consommateurs, cela signifie que les produits vont être de plus en plus individualisés et qu’ils auront accès à plus de services à valeur ajoutée.

 

Cyber-Physical Systems ?

Tout commence avec un système physique ordinaire - comme une machine de production. Cette machine est non seulement équipée d'une unité de commande électronique (CNC), qui commande le fonctionnement de la machine, mais aussi d’un grand nombre de capteurs qui remontent des données sur son état. Ces flux d'information concernent la machine elle-même, le processus de production et le produit qu’elle « usine », et il est continuellement envoyé à un système de back-end - qui dans de nombreux cas, se trouve quelque part dans le Cloud.

C’est là que la partie « cyber » du système physique rentre en jeu (le sens de « cyber » est à peu près « virtuel », « internet », « en ligne »...). En plus de la réalité physique de la machine, nous avons maintenant sa représentation numérique qui n’existe « qu’en ligne », dans les systèmes informatiques.

Nous avons maintenant besoin d'une « épine dorsale numérique », capable de fournir certaines capacités « Big Data » - permettant de stocker et d’accéder aux données d'une manière flexible et rapide. Ce backbone est vraiment la colonne vertébrale et la base pour un certain nombre de fonctionnalités et de services nouveaux.

Le modèle virtuel de la machine physique peut être très simple ou très sophistiqué, la clé étant qu'il permet la simulation des fonctions de base de la machine réelle. Il comprend par exemple une image des configurations « as build » et « as maintained » de l'équipement concerné, la description du processus agissant sur la machine, mais aussi la description de la façon dont cette machine est liée au reste du processus de production.

Le backbone digital doit disposer d’un moteur d'analyse puissant qui passe au crible la masse des données en temps réel et génère des informations sur l'état de la machine, le processus de production et le produit lui-même. Il doit permettre de mesurer la performance et la production de la machine et de corréler ces informations aux données financières telles que les coûts et les prix.

Avec toutes ces informations, l’entreprise dispose d’un ensemble très puissant de capacités, qui ne sont pas de nature physique (elles existent seulement dans l'espace virtuel du Cloud). Cependant, elles sont une partie intrinsèque de « la machine ». La fonctionnalité complète et optimale du système ne peut être atteinte que lorsque les deux composants - physique et virtuel - travaillent ensemble, et qu’il y a notamment une boucle de retour du virtuelle vers le physique.

Par exemple, le moteur d'analyse peut détecter un certain « pattern » sur des données de vibration, de température ou de pression, qui dans le passé ont été les signes avant-coureur d’une défaillance de la machine, donnant ainsi le signal qu’il faut éteindre la machine ou réduire la vitesse de production. Ou bien la priorité des processus de production a changé car une commande urgente vient d’être enregistrée et l’ordre est donc donné à la machine de produire une autre option. Ou encore la qualité des pièces produites se dirige vers un seuil de tolérance et les paramètres d'usinage sont ajustés en conséquence.

Le principe est toujours le même: à partir des données réelles et des modèles virtuels, la partie virtuelle de la machine simule et prédit plusieurs scénarios puis conseille la machine physique d’agir dans le sens souhaité.

Évidemment, ce concept ne se limite pas à une seule machine. C’est tout le « shop floor » (atelier de production) dans son intégralité et même tous les sites de production qui peuvent être connectés de cette manière, avec des modèles plus complets permettant la simulation et la prévision à partir de la connaissance dont les différents éléments du système de production interagissent ensemble. Cela s’étend aux processus logistiques et de services qui peuvent être intégrés avec leurs modèles spécifiques et leurs données propres comme la géolocalisation, permettant alors de choisir automatiquement les meilleurs itinéraires en fonction des besoins de l'entreprise, le trafic et d’autres données.

Tout cela n’est rendu possible qu’avec la convergence de certaines technologies :

 Une informatique mobile en réseau : logiciel embarqué, informatique ubiquitaire, accès illimité au réseau

 Les plateformes Cloud : performantes, sécurisées et disponibles

 Des capacités Big Data : Internet des objets optimisés en terme d’acquisition de données, d'événements en streaming, capacités Geo-spatiales, capacités prédictives...

 

La valeur créée par l'industrie 4.0

Intégrations horizontale et verticale enfin rendues possibles

La base pour la mise en œuvre réussie des scénarios de l'industrie 4.0 est l'intégration horizontale des processus métier, depuis la R&D jusqu’au service après-vente.

L'une des conditions préalables à cette intégration horizontale est une plateforme de données commune. Elle doit être intelligente dans le sens où elle doit permettre de réaliser des corrélations simples et rapides, l'analyse et la visualisation des données. De plus en plus cette plateforme de données commune est construite sur une infrastructure Cloud pour permettre l'accès par tous les acteurs de l'écosystème de la supply chain élargie.

Jusqu'ici, on pourrait considérer qu’on est encore simplement dans le concept connu de Computer Integrated Manufacturing (CIM, concept développé dans les années quatre-vingt du siècle dernier). Ce qui est nouveau dans l'industrie 4.0 est l'intégration verticale supplémentaire depuis les processus de gestion de l'entreprise jusqu'au niveau de la machine, le fameux « Cyber-

Physical System » décrit plus haut.

Jusqu'à présent, nous avons parlé de ces cyber-physical systems comme étant les éléments de la chaîne de production de l'entreprise: ils sont impliqués dans la production, la maintenance, l’expédition des produits de l’entreprise. Mais les produits eux-mêmes tendent également à devenir des cyber-physical systems, et doivent être conçus comme tels dès le départ, afin d’apporter une valeur supplémentaire au client final. Dans ce contexte, de plus en plus le produit physique est à considérer comme une plateforme pour des services additionnels, générateurs de revenus additionnels pour l’entreprise.

D’ailleurs les machines du shop floor sont fournies par des sociétés du secteur des biens d’équipement/machines-outils, et c’est au niveau de la R&D de ces sociétés lorsque les ingénieurs conçoivent tous les composants matériels, l'électronique, les logiciels, les communications et les services, que ces fonctionnalités

« cyber-physical » doivent être intégrées à l'équipement. À ce stade précoce déjà, le modèle d'utilisation finale, les interactions et les données nécessaires doivent être anticipées et prévues, et c’est un tout nouveau niveau de sophistication pour ces entreprises.

En poussant le raisonnement, on comprend que les processus de vente doivent être eux-mêmes intégrés verticalement: les forces de ventes doivent utiliser des applications mobiles qui les connectent au même titre que les machines ; ces applications leur donnent accès à toutes les données sur les produits, où en est la fabrication et le processus d’approvisionnement, ainsi que les problèmes potentiels du point de vue de la maintenance. Ainsi, les vendeurs deviennent beaucoup plus compétents et efficaces.

En définitive la situation cible est celle de processus métier intégrés horizontalement via une plateforme de données intelligente, qui est également alimentée des données émanant d’une intégration verticale jusqu’au niveau de la machine. Cette combinaison se traduit par des quantités incroyables de données à traiter à haute vitesse, si l’on veut tirer pleinement parti de la multitude de cas et scénarios d'utilisation innovants qui sont maintenant possibles.

Les trois leviers de création de valeur

Tout cela semble parfait, mais la vraie question n’est-elle pas de savoir pourquoi une entreprise devrait faire toutes ces choses qui vont se traduire par des transformations d’ampleur ? Comment ces entreprises peuvent-elles créer de la valeur tangible à partir de ces nouvelles capacités ?

Il y a essentiellement 3 façons de créer de la valeur supplémentaire avec Industrie 4.0. Vous pouvez :

 Améliorer vos propres produits et étendre votre portefeuille de produits et solutions.

 Améliorer vos propres processus avec des scénarios comme la logistique connectée, la production adaptative et résiliente, la meilleure gestion de l'énergie, et la mise en œuvre de services prédictifs de différentes natures (maintenance, qualité, …).

 Permettre le déploiement de nouveaux business models, pour vous-mêmes et pour vos clients, comme le fait d’adresser le « Segment of One » (passage d’une production de masse à une personnalisation de masse), ou de vendre en fonction du résultat et de la performance fournis plutôt que de vendre des équipements.

Industrie 4.0 donne la possibilité de transformer les produits en plateforme de services ; les entreprises peuvent encore mieux incarner leur vision et leur raison d'être (par exemple vendre de la mobilité durable plutôt que simplement vendre des pneus), se différenciant et apportant encore plus de valeur pour leurs clients. Les possibilités sont infinies nous ne faisons actuellement qu'effleurer le sujet.

Innovation dans l'industrie 4.0

De nouveaux cas d'application à haute valeur ajoutée dans l'industrie 4.0 émergent chaque jour, au fur et à mesure que les entreprises sont de plus en plus matures dans la compréhension de la façon de tirer parti des données pour améliorer leurs processus.

Un bon exemple de ce qui est rendu possible avec des capacités analytiques dans le manufacturing, à partir de la solution SAP Hana Cloud Platform, est l'initiative engagée par le Dr Volker Kreidler. La première solution émanant de son équipe est en bêta et doit fournir deux fonctionnalités : analytique pour l’amélioration de la qualité et analytique pour l’optimisation des processus de fabrication, avec comme premier objectif, d'améliorer le TRS (Taux de Rendement Systémique, ou OEE en anglais) des équipements.

Cette solution est actuellement testée sur de vraies machines à commande numérique en coopération avec l'Université de Aachen et le lancement effectif d’une version est prévu sur Q2 2016.

Les principales industries concernées par ces applications sont l'automobile, l'aérospatiale, les biens d’équipement et machines-outils, et en général toute l'industrie où les machines avec CNC sont utilisés comme dans le cas du fraisage, du perçage, du meulage,  de découpage laser…

 

 

Manufacturing : Cinq scénarios de connectivité

Le fondement de la transformation de l'entreprise à venir est l'architecture logicielle optimisée pour les besoins uniques du stockage des données machine, de l’analyse temps réel, de la connectivité dans un écosystème IoT ; cette architecture doit permettre le « edge computing » repoussant progressivement la frontière des applications, des données et des services au-delà des nœuds centralisés vers les extrémités logiques du réseau, permettant ainsi la génération d’analytique et de connaissance au plus près de la source de la donnée.

D’un côté nous aurons des réseaux de produits personnalisés et connectés, quand de l'autre côté, nous aurons une chaîne d'approvisionnement et de logistique transformées en réseaux de demandes temps réel.

Mais une chose est sûre, l'industrie 4.0 démarre avec la fabrication: si l’on veut prendre une approche pragmatique de ce sujet, il faut rentrer dans une logique d’améliorations continues de la fabrication. De nouveaux scénarios ou business models comme la mémoire numérique de l'objet ou les produits vus comme une plateforme de services peuvent devenir d'immenses différenciateurs, mais la fondation nécessaire est un système de manufacturing à l’état de l’art.

Pour simplifier ce qu’il est possible de faire et engager la discussion avec les dirigeants en charge du manufacturing, nous pouvons esquisser cinq scénarios clés de connectivité :

1- du Shop Floor au Top Floor l'intégration verticale intra-compagnie

Comme on l’a vu plus haut, le premier niveau d'intégration est de relier les systèmes de gestion aux systèmes de fabrication dans le shop floor. Les entreprises ont historiquement créé un fossé entre les systèmes opérationnels dans le shop floor et les systèmes d'entreprise et ce pour de nombreuses raisons. Typiquement, les systèmes de Shop floors sont généralement des systèmes autonomes, adaptés de façon unique aux exigences de chaque usine ou ligne de production. Dans l'usine, la prolifération effrénée des déploiements localisés a conduit à des systèmes disparates dédiés à la planification de la fabrication, l'exécution, le suivi et la traçabilité pour chaque usine. Cela crée un environnement qui est inefficace, difficile à intégrer, et intrinsèquement coûteux, puisque maintenir les interfaces pour tous ces systèmes est un travail permanent et prenant beaucoup de temps. Dans le même temps, les chaînes d'approvisionnement de plus en plus optimisées (« lean ») mettent une pression constante sur les fabricants pour qu’ils réagissent rapidement et efficacement afin de maintenir et d'accroître la rentabilité. Par conséquent, gérer et déployer au niveau

global les processus de fabrication et les solutions IT est un défi constant. Pour atteindre ces objectifs, il est nécessaire d’opérer une transformation globale des opérations de fabrication. La transformation doit être adaptée à chaque cas afin de tendre vers « l’usine parfaite » idéalement, permettant de prendre une approche mesurée pour améliorer les indicateurs de performance clés tels que délai de livraison client, qualité et coûts.

2- Machine To Machine Machines autonomes

Les machines sont en train de devenir plus intelligentes : elles sont capables de s’auto-diagnostiquer et de se corriger elles-mêmes. Avec un déploiement accru de capteurs dans les machines et lignes de production, les machines sauront se « parler » les unes aux autres et modifier leurs paramètres pour atteindre les objectifs globaux. Par exemple, si une machine en aval détecte un problème et doit ralentir, cette machine peut informer la machine en amont et changer la vitesse du convoyeur pour ralentir la ligne. Actuellement, nous voyons le déploiement de machines autonomes dans les entrepôts et les opérations de production. Amazon Robotics (anciennement Kiva Systems) est une société basée dans le Massachusetts qui fabrique des systèmes robotiques mobiles de traitement des commandes. Traditionnellement, les produits sont déplacés autour d'un centre de distribution en utilisant un système de convoyeur ou par des machines conduites par des humains (telles que les chariots élévateurs). Dans l'approche d’Amazon Robotics, les éléments sont stockés dans des unités de stockage portables. Quand une commande est entrée dans le système de base de données AR, le logiciel localise le véhicule automatisé guidé (AGV) le plus proche de l'élément et le dirige pour le récupérer. Les robots mobiles naviguent autour de l'entrepôt en suivant une série de codes à barres informatisés autocollants disposés sur le sol. Chaque unité mobile dispose d’un capteur qui l'empêche d'entrer en collision avec d'autres robots. Un autre exemple est la société STILL spécialisée dans les chariots élévateurs autonomes. Leur concept CubeXX qui utilise les dernières technologies de capteurs et de scanners est un élément important pour rendre possible la vision d’une logistique adaptive : il se gère lui-même et s’ajuste aux changements de conditions.

3- intégration eCommerce intégration directe des configurations en ligne

Les consommateurs attendent un haut degré de personnalisation et les produits sont devenus hautement configurables. Les produits industriels, par nature, sont configurables et ces configurations doivent être gérées sur l’ensemble de la chaîne depuis l'entrée des commandes jusqu’à l'atelier de fabrication. Les configurations doivent être gérées depuis un moteur de e-commerce jusqu’à la configuration d’un produit valide au sein de l'application d'entreprise, puis convertis en étapes de fabrication pour la production et l'assemblage.

4- Fabrication Collaborative Visibilité - Généalogie - Qualité - Kanban / reconstitution direct des stocks (Direct Replenishment)

Dans le contexte d’un monde de plus en plus interconnecté, la collaboration entre les fournisseurs, les fabricants sous contrat, les partenaires de conception, les OEM et les clients, est non seulement essentielle, elle est devenue vitale. Dans ce monde, les entreprises peuvent communiquer avec leurs partenaires en temps réel pour les informer, analyser et agir. Les partenaires de conception peuvent travailler sur des prototypes et tester des concepts avec une intégration en temps réel aux systèmes du shop floor, et ainsi ajuster les paramètres pour améliorer la qualité et réduire le time-to-market. Avec l'avènement de l'impression 3D, les partenaires de conception ont la capacité de faire du prototypage rapide. Les fournisseurs et les sous-traitants peuvent communiquer avec les systèmes de gestion et les systèmes du shop floor. Avec l’Industrie 4.0 et l’internet of things, les machines du shop floor peuvent envoyer des signaux de réapprovisionnement Kanban directement aux fournisseurs. Les machines qui se trouvent chez le fabricant sous contrat peuvent constamment informer l'OEM de l'état des commandes de production et le respect des horaires.

5- Machine Cloud avec des scénarios comme la maintenance et la qualité prédictives

Les propriétaires, les opérateurs ou les fabricants de machines et d'équipement ont souvent à gérer leurs actifs répartis sur des sites distants, ce qui limite leur visibilité sur la performance et l'utilisation. Par exemple, si un problème survient sur une grue de construction sur un chantier ou une éolienne en haute mer ou dans un endroit reculé,- il est souvent coûteux à identifier et encore plus coûteux d’y répondre en temps opportun. En outre, si les équipes d'entretien ne parviennent pas à résoudre un problème, cela peut entraîner une défaillance du système, des temps d'arrêt, voir des créer des conditions dangereuses pour les travailleurs. Les solutions de maintenance et de services prédictifs permettent aux fabricants d'équipement et aux opérateurs de machines et de biens de surveiller la santé des machines à distance, prévoir les défaillances, et maintenir les actifs de manière proactive. Plus précisément, les propriétaires, exploitants ou les fabricants de machines et équipements peuvent recueillir via des capteurs et de la télémétrie des données produites par les actifs distants et les fusionner avec des données d'entreprise, tels que les registres d'entretien et des dernières données contextuelles y compris les données météorologiques ou de trafic. Ils peuvent ensuite analyser ces données pour trouver des modèles et les causes profondes des échecs - des idées qui aident à prédire le moment où un actif ou des équipements vont défaillir et appliquer des mesures préventives pour empêcher la panne de se produire de manière proactive.

 

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