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Industrie 4.0
Qu'est-ce que l'Industrie 4.0 ?
Synonyme de fabrication intelligente, l’industrie 4.0 est la concrétisation de la transformation numérique sur le terrain, offrant une prise de décision en temps réel, une productivité, une flexibilité et une agilité accrues pour révolutionner la façon dont les entreprises fabriquent, améliorent et distribuent leurs produits.
Les technologies de l’industrie 4.0, moteurs de changement du secteur manufacturier
Les fabricants intègrent de nouvelles technologies, notamment l’Internet des objets (IdO), le cloud computing et l’analytique, ainsi que l’IA et le machine learning dans leurs installations de production et l’ensemble de leurs opérations.
Les usines intelligentes sont équipées de capteurs avancés, de logiciels intégrés et de dispositifs robotiques qui collectent et analysent les données et permettent de prendre de meilleures décisions. Une valeur ajoutée encore plus élevée peut être atteinte lorsque les données des opérations de production sont combinées aux données opérationnelles de l’ERP, de la chaîne d’approvisionnement, du service client et d’autres systèmes d’entreprise pour débloquer de nouveaux niveaux de visibilité et d’analyses à partir d’informations auparavant cloisonnées.
Ces technologies numériques augmentent les capacités d’automatisation, de maintenance prédictive, d’auto-optimisation des améliorations des processus et, surtout, elles conduisent à un niveau inédit d’efficacité et de réactivité pour les clients.
Le développement d’usines intelligentes représente pour l’industrie manufacturière une opportunité incroyable d’entrer dans la quatrième révolution industrielle. L’analyse des grandes quantités de big data collectées par les capteurs de l’usine garantit une visibilité en temps réel des actifs de fabrication et peut fournir des outils de maintenance prédictive pour minimiser les temps d’arrêt de l’équipement.
L’utilisation d’appareils IdO high-tech dans les usines intelligentes permet d’accroître la productivité et d’améliorer la qualité. Le remplacement des modèles économiques d’inspection manuelle par des informations visuelles alimentées par l’IA réduit les erreurs de fabrication et permet d’économiser du temps et de l’argent. Avec un investissement minimal, le personnel du contrôle qualité peut configurer un smartphone connecté au cloud pour surveiller les processus de fabrication depuis n’importe quel endroit. En appliquant des algorithmes de machine learning, les fabricants peuvent détecter les erreurs immédiatement, avant que les travaux de réparation ne deviennent plus coûteux, en cas de détection plus tardive.
Les concepts et technologies de l’industrie 4.0 peuvent être appliqués à tous les types d’entreprises industrielles, y compris dans les secteurs de la fabrication discrète et de la fabrication en processus, ainsi que le pétrole et le gaz, les mines et d’autres secteurs industriels.
Découvrez comment les services de gestion des actifs peuvent passer d’un régime de maintenance de routine à des processus prédictifs alimentés par l’IA grâce à la nouvelle génération de dispositifs de détection.
De la vapeur aux capteurs : contexte historique de l’industrie 4.0
Première révolution industrielle
Initiée à la fin du XVIIIe siècle en Grande-Bretagne, la première révolution industrielle fait naître la production de masse en remplaçant la force des humains et des animaux par l’eau et la vapeur. Les produits finis sont fabriqués dans des machines et non plus complètement à la main.
Deuxième révolution industrielle
Un siècle plus tard, la deuxième révolution industrielle introduit les chaînes de montage et l’utilisation du pétrole, du gaz et de l’électricité. Ces nouvelles sources d’énergie, ainsi que des processus de communication plus avancés avec le téléphone et le télégraphe, ont développé la production de masse et apporté un certain degré d’automatisation aux processus de fabrication.
Troisième révolution industrielle
La troisième révolution industrielle, initiée au milieu du XXe siècle, ajoute les ordinateurs, la télécommunication avancée et l’analyse de données aux processus de fabrication. La numérisation des usines commence par l’intégration d’automates programmables industriels (PLC) dans les machines pour automatiser certains processus et collecter et partager des données.
Quatrième révolution industrielle
Nous sommes aujourd’hui dans la quatrième révolution industrielle, également appelée Industrie 4.0. Caractérisées par une automatisation croissante et l’emploi de machines et d’usines intelligentes, les données éclairées permettent de produire des biens de manière plus efficace et plus productive tout au long de la chaîne de valeur. Les fabricants profitent d’une meilleure flexibilité qui leur permet de mieux répondre aux demandes de leurs clients avec la personnalisation de masse. Le but ultime étant de gagner en efficacité avec, dans de nombreux cas le « Lot-Size-One ». En collectant davantage de données dans l’usine et en les combinant avec d’autres données opérationnelles de l’entreprise, une usine intelligente peut garantir la transparence des informations et prendre de meilleures décisions.
L’IdO est une composante clé des usines intelligentes. Les machines de l’usine sont équipées de capteurs associés à une adresse IP qui leur permet de se connecter à d’autres appareils sur le Web. Cette mécanisation et cette connectivité permettent de collecter, d’analyser et d’échanger de grandes quantités de données précieuses.
Le cloud computing est la pierre angulaire de toute stratégie de l’industrie 4.0. La pleine réalisation des exigences en matière de 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, ainsi que du service. Et c’est le cloud qui rend tout cela possible. En outre, la quantité généralement importante de données stockées et analysées peut être traitée de manière plus efficace et plus économique avec le cloud. Le cloud computing peut également réduire les coûts de démarrage pour les petites et moyennes entreprises manufacturières qui peuvent adapter leurs besoins et évoluer parallèlement à la croissance de leur entreprise.
L’IA et le machine learning permettent aux entreprises du secteur manufacturier de tirer pleinement parti du volume d’informations générées non seulement dans l’usine, mais aussi dans leurs unités commerciales, et même des informations provenant de partenaires et de sources tierces. L’IA et le machine learning génèrent des informations permettant une visibilité, une prévisibilité et une automatisation des opérations et des processus métier. Il peut arriver que les machines industrielles tombent en panne pendant le processus de production. En se basant sur les données collectées à partir de ces actifs, les entreprises peuvent effectuer une maintenance prédictive basée sur des algorithmes de machine learning, ce qui se traduit par une disponibilité et une efficacité accrues.
Les exigences associées aux opérations de production en temps réel obligent l’exécution de certaines analyses de données en périphérie, là où les données sont créées. Cela permet de réduire le temps de latence entre la production des données et la réponse à donner le cas échéant. Par exemple, la détection d’un problème de sécurité ou de qualité peut nécessiter une action en temps quasi réel sur l’équipement. L’envoi des données au cloud de l’entreprise et leur renvoi à l’usine peuvent demander trop de temps, et ils dépendent de la fiabilité du réseau. L’utilisation de l’edge computing signifie également que les données restent proches de leur source, réduisant les risques liés à la sécurité.
Les entreprises manufacturières n’ont pas toujours été conscientes de l’importance de la cybersécurité ou des systèmes cyberphysiques. Cependant, la connectivité des équipements opérationnels dans l’usine ou sur le terrain (OT), qui permet d’améliorer l’efficacité des processus de fabrication, ouvre également de nouvelles voies d’accès aux attaques et aux logiciels malveillants. Dans le cadre d’une transformation numérique vers l’industrie 4.0, il est essentiel d’envisager une approche de la cybersécurité qui englobe les équipements IT et OT.
La transformation numérique offerte par l’industrie 4.0 a permis aux fabricants de créer des jumeaux numériques : des répliques virtuelles de processus, de lignes de production, d’usines et de chaînes d'approvisionnement. Un jumeau numérique est créé en extrayant des données de capteurs IdO, d’appareils, d’automates et d’autres objets connectés à Internet. Les fabricants peuvent utiliser ces jumeaux numériques pour augmenter la productivité, améliorer les workflows et concevoir de nouveaux produits. En simulant un processus de production, par exemple, les fabricants peuvent tester les changements apportés au processus afin de trouver des moyens de minimiser les temps d’arrêt ou d’améliorer les capacités.
Analyse des données pour une prise de décision optimale
Les capteurs intégrés et les machines interconnectées produisent une quantité importante de big data pour les entreprises manufacturières. L’analyse des données peut aider les fabricants à étudier les tendances historiques, à identifier des schémas et à prendre de meilleures décisions. Les usines intelligentes peuvent également utiliser les données provenant d’autres parties de l’organisation et de leur écosystème étendu de fournisseurs et de distributeurs pour obtenir des informations plus approfondies. En examinant les données des ressources humaines, des ventes ou des entrepôts, les fabricants peuvent prendre des décisions de production basées sur leurs marges de vente et leur personnel. Une représentation numérique complète des opérations peut être créée dans un « jumeau numérique ».
Intégration IT-OT
L’architecture réseau de l’usine intelligente dépend de l’interconnectivité des systèmes. Les données en temps réel collectées à partir des capteurs, des appareils et des machines de 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, y compris le système de planification des ressources d’entreprise (ERP) et d’autres logiciels de gestion professionnels.
Fabrication sur mesure
Les usines intelligentes peuvent produire des biens personnalisés qui répondent aux besoins individuels des clients de manière plus rentable. En fait, dans de nombreux segments de l’industrie, les fabricants aspirent à atteindre le « Lot-Size-One » de manière économique. En utilisant des applications logicielles de simulation avancées, de nouveaux matériaux et des technologies telles que l’impression 3D, les fabricants peuvent facilement créer de petits lots d’articles spécialisés pour des clients particuliers. Alors que la première révolution industrielle vit naître la production de masse, l’industrie 4.0 voit naître la personnalisation de masse.
Chaîne d'approvisionnement
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. Cela transforme la façon dont les fabricants utilisent leurs matières premières et livrent leurs produits finis. En partageant certaines données de production avec les fournisseurs, les fabricants peuvent mieux planifier les livraisons. Par exemple, si une chaîne de montage subit une interruption, les livraisons peuvent être réacheminées ou retardées afin de réduire les pertes de temps ou d’argent. En outre, en étudiant les données météorologiques, celles des partenaires de transport et des détaillants, les entreprises peuvent utiliser l’expédition prédictive pour envoyer les produits finis au moment opportun afin de répondre correctement à la demande des consommateurs. La blockchain est en train de devenir une technologie clé pour assurer la transparence des chaînes d’approvisionnement.
Industrie 4.0 et architecture informatique multicloud hybride
La mise en place d’une infrastructure informatique multicloud hybride est une composante clé 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 de deux ou plusieurs clouds publics et privés pour gérer ses workloads informatiques. Ces entreprises peuvent optimiser leurs workloads sur l’ensemble de leurs clouds, car certains environnements sont mieux adaptés ou plus rentables pour certains workloads. Les fabricants qui souhaitent effectuer leur transformation numérique et qui recherchent un environnement ouvert et sécurisé peuvent déplacer leurs workloads existants sur site vers le meilleur environnement cloud possible.
Industrie 4.0 et IBM
L’amélioration des inspections manuelles et de l’assistance technique avec des inspections automatisées alimentées par l’IA permet de réduire les défauts sur les produits, d’accroître l’efficacité et de minimiser les faux positifs. En règle générale, le modèle d’apprentissage profond peut être rapidement entraîné avec des images et des vidéos existantes. Une fois connecté à l’appareil photo d’un smartphone, le modèle d’inspection automatisée est prêt à être ajouté à la chaîne de production.
La transformation numérique vers l’industrie 4.0 commence par la collecte de données, puis fait intervenir l’intelligence artificielle pour leur donner un sens. Les usines intelligentes utilisent des appareils IdO qui connectent les machines et les ordinateurs afin d’obtenir une image claire des installations de fabrication avec des données en temps réel. L’IA et le machine learning sont ensuite utilisés pour extraire des informations exploitables de ces grandes quantités de données.
L’industrie 4.0 fait converger les technologies de l’information (IT) et les technologies opérationnelles (TO), créant une interconnectivité entre les équipements de fabrication autonomes et les systèmes informatiques plus larges. Les données OT des capteurs, des automates et des systèmes SCADA sont intégrées aux données IT des systèmes MES et ERP. Augmentée par le machine learning, cette intégration affecte tous les départements de l’entreprise, de l’ingénierie aux opérations, en passant par les ventes et la qualité.
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Ressources
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