L'industrie 4.0 révolutionne la façon dont les entreprises fabriquent, améliorent et distribuent leurs produits. Les fabricants intègrent de nouvelles technologies, notamment l'Internet des objets (IoT), le cloud computing et l'analytique, ainsi que l'IA et l'apprentissage automatique dans leurs installations de production et dans l'ensemble de leurs opérations.
Ces usines intelligentes sont équipées de capteurs avancés, de logiciels intégrés et de robotique qui collectent et analysent les données et permettent une meilleure prise de décision. La valeur ajoutée est encore plus élevée lorsque les données des opérations de production sont combinées avec les données opérationnelles des systèmes de planification des ressources de l'entreprise (ERP), de chaîne d'approvisionnement, de centre de support client et d'autres systèmes d'entreprise pour créer des niveaux de visibilité inédits et produire des analyses à partir d'informations auparavant cloisonnées.
Ces technologies numériques conduisent à une automatisation accrue, une maintenance prédictive, une auto-optimisation des améliorations de processus et, surtout, à un nouveau niveau d'efficacité et de réactivité vis-à-vis des clients, qui n'était pas possible auparavant.
Le développement d'usines intelligentes offre à l'industrie manufacturière une formidable occasion d'entrer dans la quatrième révolution industrielle. L'analyse de gros volumes de mégadonnées collectés par les capteurs de l'usine permet de bénéficier d'une visibilité en temps réel des actifs de fabrication et peut fournir des outils pour effectuer une maintenance prédictive, afin de réduire les temps d'arrêt des équipements.
L'utilisation de dispositifs IoT high-tech dans les usines intelligentes permet d'accroître la productivité et d'améliorer la qualité. Le remplacement des modèles opérationnels d'inspection manuelle par des informations visuelles basées sur l'IA réduit les erreurs de fabrication et permet de gagner du temps tout en faisant baisser les coûts. Avec un investissement minimal, les employés chargés du contrôle de la qualité peuvent configurer un smartphone connecté au cloud pour surveiller les processus de fabrication depuis pratiquement n'importe quel emplacement. En appliquant des algorithmes d'apprentissage automatique, les fabricants peuvent détecter les erreurs immédiatement, plutôt qu'à des stades ultérieurs où les réparations sont plus coûteuses.
Les concepts et les technologies de l'industrie 4.0 peuvent être appliqués à tous les types d'entreprises industrielles, y compris la fabrication discrète et la fabrication de type process, ainsi que dans les secteurs pétrolier, gazier et minier.
Première révolution industrielle
À partir de la fin du XVIIIe siècle en Grande-Bretagne, la première révolution industrielle a permis la production de masse en utilisant la force hydraulique et la vapeur au lieu de la force purement humaine et animale. Les produits finis étaient fabriqués à l'aide de machines plutôt que laborieusement à la main.
Deuxième révolution industrielle
Un siècle plus tard, la deuxième révolution industrielle a introduit les chaînes de montage et l'utilisation du pétrole, du gaz et de l'énergie électrique. Ces nouvelles sources d'énergie, ainsi que les communications plus avancées par téléphone et télégraphe, ont permis la production de masse et un certain degré d'automatisation des processus de fabrication.
Troisième révolution industrielle
La troisième révolution industrielle, qui a débuté au milieu du XXe siècle, a ajouté aux processus de fabrication les ordinateurs, les télécommunications évoluées et l'analyse des données. La numérisation des usines a commencé par l'intégration de contrôleurs logiques programmables (PLC) dans les machines, afin d'automatiser certains processus et de collecter et partager des données.
Quatrième révolution industrielle
Nous sommes aujourd'hui dans la quatrième révolution industrielle, également appelée « industrie 4.0 ». Avec une automatisation croissante et l'emploi de machines et d'usines intelligentes, les données analysées aident à produire des biens de manière plus efficace et productive tout au long de la chaîne de valeur. La flexibilité est améliorée, afin que les fabricants puissent répondre plus efficacement aux besoins des clients en utilisant la personnalisation de masse, en cherchant, finalement, à atteindre l'efficience avec, dans de nombreux cas, le modèle d’une taille de lot de un (production d’un unique article par commande). En recueillant davantage de données au niveau de l'usine et en les combinant avec d'autres données opérationnelles de l'entreprise, une usine intelligente peut assurer la transparence des informations et prendre de meilleures décisions.
L'Internet des objets (IoT) est un élément déterminant des usines intelligentes. Les machines de l'usine sont équipées de capteurs dotés d'une adresse IP qui leur permet de se connecter à d'autres appareils compatibles avec le Web. Cette mécanisation et cette connectivité permettent de collecter, d'analyser et d'échanger de gros volumes de données de valeur.
Le cloud computing est la pierre angulaire de toute stratégie d'industrie 4.0. La concrétisation à part entière de la fabrication intelligente exige la connectivité et l'intégration de l'ingénierie, de la chaîne d'approvisionnement, de la production, des ventes et de la distribution et des services. Tout cela est possible avec le cloud. De plus, le volume généralement important de données stockées et analysées peut être traité de manière plus efficace et économique grâce au cloud. Le cloud computing peut également réduire les coûts de démarrage des petites et moyennes entreprises en leur permettant d’adapter leurs besoins et de se mettre à l'échelle à mesure de leur croissance.
L'IA et l'apprentissage automatique permettent aux entreprises du secteur de la fabrication de tirer pleinement parti du volume d'informations générées non seulement dans l'usine, mais aussi dans l'ensemble de leurs unités commerciales, et même auprès de partenaires et de sources tierces. L'IA et l'apprentissage automatique peuvent générer des analyses qui offrent la visibilité, la prévisibilité et l'automatisation des opérations et des processus opérationnels. Par exemple, les machines industrielles sont susceptibles de tomber en panne au cours du processus de production. L'exploitation des données collectées à partir de ces actifs peut aider les entreprises à effectuer une maintenance prédictive basée sur des algorithmes d'apprentissage automatique, ce qui permet d'augmenter le temps de fonctionnement et l'efficacité.
Les exigences des opérations de production en temps réel signifient que certaines analyses de données doivent être effectuées à la « périphérie » (edge), c'est-à-dire là où les données sont créées. Cela permet de réduire le temps de latence entre le moment où les données sont produites et celui où une réponse est requise. Par exemple, la détection d'un problème de sécurité ou de qualité peut nécessiter une intervention quasiment en temps réel sur l'équipement. Le temps nécessaire pour envoyer des données vers le cloud de l'entreprise, puis pour les renvoyer à l'usine peut être trop long et dépend de la fiabilité du réseau. L'utilisation de l’edge computing signifie également que les données restent près de leur source, ce qui réduit les risques de sécurité.
Les entreprises manufacturières n'ont pas toujours considéré l'importance de la cybersécurité ou des systèmes cyberphysiques. Cependant, la même connectivité des équipements opérationnels dans l'usine ou sur le terrain (OT) qui optimise l'efficacité des processus de fabrication ouvre également de nouvelles brèches pour les attaques et les logiciels malveillants. Lors d'une transformation numérique vers l'industrie 4.0, il est essentiel d'envisager une approche de la cybersécurité qui englobe les équipements informatiques et OT.
Grâce à la transformation numérique offerte par l'industrie 4.0, les fabricants peuvent créer des jumeaux numériques qui sont des répliques virtuelles des processus, des lignes de production, des usines et des chaînes d'approvisionnement. Un jumeau numérique est créé à partir des données des capteurs IoT, des appareils, des contrôleurs logiques numériques et d'autres objets connectés à Internet. Les fabricants peuvent utiliser des jumeaux numériques pour accroître la productivité, améliorer les flux de travaux et concevoir de nouveaux produits. En simulant un processus de production, par exemple, les fabricants peuvent tester les modifications apportées au processus, afin de trouver des moyens de réduire les temps d'indisponibilité ou d'améliorer la capacité.
Les capteurs embarqués et les machines interconnectées produisent de gros volumes de mégadonnées pour les entreprises de fabrication. Avec l'analytique des données, les fabricants peuvent étudier les tendances historiques, identifier des modèles et prendre de meilleures décisions. Les usines intelligentes peuvent également utiliser des données provenant d'autres parties de l'entreprise et de leur écosystème élargi de fournisseurs et de distributeurs pour acquérir des perspectives plus approfondies. En examinant les données provenant des ressources humaines, des ventes ou de l'entreposage, les fabricants peuvent prendre des décisions de production en fonction des marges de vente et du personnel. Une représentation numérique complète des opérations peut être créée sous la forme d'un « "jumeau numérique »."
L'architecture réseau de l'usine intelligente dépend de l'interconnectivité. Les données en temps réel recueillies à partir de capteurs, de dispositifs et de machines dans l'usine peuvent être consommées et utilisées immédiatement par d'autres actifs de l'usine, et partagées entre d'autres composants de la pile logicielle de l'entreprise, notamment le logiciel de planification des ressources d'entreprise (ERP) et d'autres logiciels de gestion d'entreprise.
Les usines intelligentes peuvent produire des marchandises personnalisées qui répondent aux besoins des clients individuels de manière plus rentable. En fait, dans de nombreux segments industriels, les fabricants aspirent à concrétiser le concept d’une "taille de lot de un" (production d’un unique article par commande) de manière économique. Grâce aux applications de simulation avancées et aux nouveaux matériaux et technologies comme l'impression 3D, les fabricants peuvent facilement créer des lots de petite taille d'articles spécialisés destinés à des clients précis. Alors que la première révolution industrielle concernait la production de masse, l'industrie 4.0 repose sur la personnalisation de masse.
Les opérations industrielles dépendent d'une chaîne d'approvisionnement transparente et efficace, qui doit être intégrée aux opérations de production dans le cadre d'une stratégie d'industrie 4.0 robuste. Il en résulte une transformation de la manière dont les fabricants s'approvisionnent en matières premières et distribuent leurs produits finis. En partageant certaines données de production avec les fournisseurs, les fabricants peuvent mieux planifier les livraisons. Par exemple, si une chaîne d'assemblage subit une interruption, les livraisons peuvent être réacheminées ou retardées afin de réduire le temps perdu ou les hausses de coûts. De plus, en étudiant les données météorologiques, sur les partenaires de transport et les distributeurs, les entreprises peuvent utiliser l'expédition prédictive pour envoyer les produits finis au moment opportun, afin de répondre à la demande des consommateurs. La blockchain s'impose comme une technologie clé pour permettre la transparence des chaînes d'approvisionnement.
La création d'une infrastructure informatique hybride multicloud est un élément essentiel de la transformation numérique pour les fabricants qui cherchent à tirer parti de l'industrie 4.0. On parle de multicloud hybride lorsqu'une entreprise dispose d'au moins deux clouds publics et privés pour gérer ses charges de travail informatiques. Elle a ainsi la possibilité d'optimiser ses charges de travail dans l'ensemble des clouds, parce que certains environnements sont mieux adaptés ou plus économiques pour certaines charges de travail. Les fabricants qui veulent procéder à une transformation numérique et se doter d'un environnement sécurisé et ouvert peuvent migrer leurs charges de travail existantes sur site vers l'environnement cloud optimal.
Les inspections manuelles et l’assistance technique complétées par des inspections automatisées basées sur l’IA permettent de réduire le nombre de faux positifs. En règle générale, le modèle d’apprentissage en profondeur peut être rapidement entraîné avec des images et des vidéos existantes. Une fois connecté à la caméra d’un smartphone, ce modèle d’inspection automatisé est prêt à être ajouté à la chaîne de production.
La transformation numérique avec le passage à l’industrie 4.0 commence par la collecte de données, puis fait intervenir l’intelligence artificielle pour interpréter ces données. Les usines intelligentes utilisent des appareils IoT qui connectent les machines et les ordinateurs pour obtenir une image claire du site de fabrication à l’aide de données en temps réel. Ensuite, l’IA et l’apprentissage automatique entrent en jeu pour extraire des informations exploitables à partir de gros volumes de données.
L’industrie 4.0 fait converger les technologies de l’information (IT) et les technologie d’exploitation (OT) pour créer une interconnectivité entre les équipements de fabrication autonomes et les systèmes informatiques généraux. Les données OT des capteurs, des PLC et des systèmes SCADA sont intégrées aux données informatiques des systèmes MES et ERP. Enrichie par l’apprentissage automatique, cette intégration se répercute sur l’ensemble de l’entreprise, de l’ingénierie aux opérations, en passant par les ventes et la qualité.
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La gestion des actifs d'entreprise (EAM) est cruciale pour préserver la continuité des opérations. Les fabricants qui mettent en œuvre les technologies de l'industrie 4.0 ont fréquemment plusieurs milliers d'appareils IoT connectés dans leurs usines intelligentes. Pour répondre aux exigences de l'industrie 4.0, chacun de ces appareils doit fournir un temps de disponibilité maximal afin de garantir l'efficacité. La gestion des actifs d'entreprise favorise la résilience et l'agilité opérationnelles en permettant la surveillance à distance des équipements, grâce à des fonctionnalités qui prolongent le cycle de vie des actifs et fournissent des analyses pour la maintenance prédictive.
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