vendredi , mars 22 2019
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La transformation de l’industrie est rapide mais inégale!

Dès demain  se tiendront deux événements témoins de la grande transformation que vit le secteur de l’industrie aujourd’hui : Global Industries à Lyon et IoT world à Paris (20-1 mars).

Robotique, données, digitalisation… les mutations technologiques appliquées au monde de l’industrie se développent rapidement. L’industrie n’en est pas à sa première révolution, le secteur a donc l’habitude de muter et de s’adapter aux changements.

Quels sont donc les changements majeurs auxquels est confrontée l’industrie aujourd’hui et comment peut-elle accélérer ce changement ?

  • La transformation de l’industrie est rapide mais inégale

Le concept d’industrie 4.0 ou smart industry correspond à une nouvelle manière d’organiser les chaines de production. Au programme, une meilleure anticipation des besoins dans les usines, une meilleure productivité, allocation des ressources de l’usine et une meilleure qualité de la production.

L’objectif de cette transformation de l’usine est bien sûr une maitrise des coûts et de la productivité, mais aussi la capacité d’offrir au client final une meilleure expérience grâce à la fabrication de produits de qualité, plus rapidement et plus innovants.

Fin 2018, le World Economic Forum a sélectionné parmi 1000 usines dans le monde, les 9 usines les plus performantes afin d’en tirer des bonnes pratiques pour le reste du secteur.
L’un des points communs à ces 9 « super usines » est leur capacité à avoir intégré les technologies. Et en particulier, l’Intelligence Artificielle et « l’advanced analytics » appliqués aux données industrielles.

Le World Economic Forum souligne également que ces usines pionnières, grâce à l’adoption de ces technologies sont 20 à 50% plus performantes que les autres. Réaliser sa transition industrielle est donc bénéfique pour ces usines puisqu’elles arrivent à produire mieux et plus rapidement.

Pourtant, si la 4ème révolution industrielle est une réalité, on constate que 70% des usines qui adoptent des technologies comme le Big Data ne dépassent pas le stade du pilote. En effet, les technologies sont encore compliquées à adopter car elles sont encore trop complexes et demandent des équipes agiles et formées à s’adapter à de telles transformations structurelles.

L’usine de demain est donc une réalité d’aujourd’hui.

Mais pour devenir plus performante, optimiser sa production, limiter ses coûts et augmenter sa productivité, elle doit adopter les nouvelles technologies et opérer des changements dans son organisation.

A voir aussi notre infographie sur l’étude du World Economic Forum : Usine du futur et IA

  • L’IA : une réponse aux enjeux des usines

L’un des axes de transformation de l’usine réside dans la pose de capteurs sur l’ensemble de la chaîne de production. L’Internet of Things occupe une place importante dans l’usine du futur et avec elle la collecte et l’analyse de données à grande échelle.

Les données captées sur l’ensemble du parc de machines offrent une visibilité sans précédent sur ce qui se passe dans l’usine à un instant T.

Les technologies Big Data et Intelligence Artificielle apportent une solution aux enjeux de l’usine de demain :

  • En collectant et analysant l’ensemble des données d’un parc de machines, on peut avoir une vision très fine de tout ce qui se passe dans sur la chaîne de fabrication et dans toute l’usine.
  • L’analyse et la visualisation de ces données permet de se projeter dans un plan d’action correctif visant à optimiser la production du site (mieux allouer les ressources, gérer les besoins en ressources matérielles ou humaines)
  • L’Intelligence Artificielle permet d’apporter de la finesse dans l’analyse, détecter des comportements anormaux ou prédire ce qu’il va se passer.
  • Cas d’usage : maintenance prédictive

D’un point de vue très opérationnel, un des usages de l’Intelligence Artificielle adapté à l’industrie est la possibilité de détecter les causes des pannes des machines et les prédire.

Prenons l’exemple d’un fabriquant industriel. Ce fabriquant conçoit des pièces détachées pour un équipement roulant. Dans son usine il dispose de nombreuses machines qui fabriquent, assemblent les pièces pour créer un produit fini. Dans cette usine, tout est calculé pour répondre aux cahiers de commandes : le temps de production, les quantités de matériaux nécessaires, le temps d’assemblage, les ressources humaines nécessaires à la conception …

Chacune des machines a un rôle et dispose de capteurs qui permet de connecter les machines entre elles, collecter des données comme par exemple la température, la cadence et donc créer des flux de données numérisées.

Les technologies Intelligence Artificielle et Big Data permettent d’agréger toutes ces sources de données, de les enrichir et d’apprendre d’elles pour prédire les comportements futurs de ces machines.

L’idée est d’analyser les données issues des machines et particulièrement des pannes. Puis segmenter les pannes en fonction de leurs causes et identifier les causes qui génèrent une panne. Ainsi, quand une panne se produit, on est capable de dire ce qu’il s’est passé et ainsi agir sur la cause avant que la panne ne se produise.

En d’autres termes, l’analyse prédictive sur des données de pannes permet :

  • D’anticiper la panne avant qu’elle ne se produise
  • D’alerter sur les risques de pannes possibles
  • D’expliquer les causes des pannes et d’identifier les facteurs responsables d’une panne

Ces éléments, disposés dans un tableau de bord opérationnel, mis à jour à chaque nouvelle production de données offrent un panorama d’informations qu’un responsable maintenance de l’usine pourra transformer en actions afin d’améliorer la productivité et la qualité de production des machines.

L’usine du futur amène donc de nombreux défis pour les industriels : collecte, gestion et analyse des milliers d’informations produites chaque jour sur les différents sites.

Article diffusé sur Invenis ICI 

Sources :

https://www.weforum.org/press/2018/09/europe-asia-lead-the-way-to-the-factories-of-the-future

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