Qu'est-ce que l'Industrie 4.0 ?

L'industrie 4.0 est un ensemble de changements technologiques visant à créer un cadre cohérent qui sera introduit dans le processus de fabrication. Bien sûr, l'épine dorsale de l'industrie 4.0 concernant la façon dont les produits sont fabriqués, le phénomène affectera très probablement chaque partie de notre monde et a des implications pour tous les types d'entreprises. Une définition simpliste de l'industrie 4.0 est « l'application de l'IoT, de l'informatique en nuage, des systèmes cyber-physiques (CPS) et de l'informatique cognitive dans l'environnement de la fabrication et des services ». L'automatisation et la connectivité au sein du monde de la fabrication ne sont pas nouvelles. Le passage du physique au numérique (prise d'actions physiques et conversion en enregistrements numériques) et le passage du numérique au numérique (partage des connaissances à l'aide de l'IA) font également partie de la fabrication depuis des années. Cependant, avec l'introduction des outils ci-dessus, ainsi que de la robotique, la fabrication peut maintenant passer à un niveau entièrement connecté et flexible pour générer une plus grande valeur à la fois dans l'usine elle-même et dans toute la chaîne d'approvisionnement. C'est essentiellement le passage du numérique au physique (application d'algorithmes pour traduire les décisions du monde numérique en changements dans le monde physique) qui constitue la partie la plus importante de l'industrie 4.0.

Schéma de l'industrie 4.0

Elle est classée dans la catégorie Industrie 4.0 parce qu'elle fait suite à la troisième révolution industrielle de l'ère de l'informatique et va plus loin en faisant référence à des ordinateurs autonomes alimentés par les données et le machine learning. À mesure que les usines deviennent plus intelligentes, en tirant des leçons d'un afflux de données provenant de tous ses systèmes, elles deviendront plus productives et moins gaspilleuses. Le terme « Industrie 4.0 » a été initialement forgé en 2013 par le gouvernement allemand et fait partie de sa stratégie High Tech avec l'intention de maintenir et d'éviter de perdre les avantages industriels contre d'autres pays.

L'industrie 4.0, c'est bien plus que de la détection et de l'apprentissage : c'est la transmission de flux de travail mondiaux automatisés interconnectés qui automatisent les processus pour améliorer la qualité et augmenter la disponibilité des machines. C'est la combinaison des mondes physique et numérique qui permet la collaboration entre les départements, les partenaires et les personnes. C'est l'évolution des usines vers des écosystèmes auto réparables et autogérés grâce à l'automatisation, la data virtualization, la connectivité sans fil et les capteurs IoT. Avec l'industrie 4.0, le processus de fabrication est plus rapide et plus efficace que par le passé, grâce à l'analyse d'une énorme quantité de données de production et à l'application du machine learning et de l'intelligence artificielle.

La disponibilité de capteurs à faible coût pouvant moderniser des machines plus anciennes, le stockage de données, l'analyse de big data, les dispositifs intelligents et la technologie du cloud permettent désormais aux fabricants d'avoir une visibilité affinée en temps réel des opérations de fabrication sur les équipements, les personnes, les fournisseurs, les lignes de traitement et les sites de fabrication. Si l'on n'analyse pas une énorme quantité de données et que l'on n'agit pas en temps réel lorsque des conditions critiques sont rencontrées, il y a peu de possibilités d'améliorer le produit.

De nombreux experts du secteur s'accordent à dire que seulement 5 % environ de toutes les sources de données disponibles dans une usine sont actuellement exploitées. La plupart des entreprises se contentent de collecter des données de processus et les utilisent généralement à des fins de journalisation plutôt que pour améliorer les opérations. Les fabricants sont confrontés aujourd'hui à de nombreux défis qui exigent un changement. Tout d'abord, il y a une prolifération de produits. Les consommateurs disposent de plus d'options, ce qui rend difficile la différenciation des producteurs. Le raccourcissement du cycle de vie des produits exige que les processus de fabrication soient constamment modifiés et mis à jour. Les produits mis sur le marché sont de plus en plus compliqués et requièrent que davantage d'aspects de l'entreprise travaillent ensemble pour réussir. Et il est plus difficile de mettre un produit compétitif sur le marché de nos jours. Les produits arrivent sur le marché beaucoup plus rapidement maintenant, le marché est plus concurrentiel et il y a plus d'options que jamais.

Une autre tendance est la demande des clients pour des produits hautement personnalisés. On assiste à une évolution de la production de masse vers la personnalisation de masse. Les fabricants de lunettes, de chaussures et bien d'autres permettent à leurs clients de personnaliser entièrement leur produit et de choisir entre plusieurs options directement sur leur site Web. Une fois la personnalisation effectuée, un nouvel ordre de production est généré uniquement pour cet article unique.

Les catalyseurs technologiques de l'industrie 4.0

Les principales caractéristiques des lignes directrices suggérées pour les nouvelles stratégies de haute technologie sont les suivantes :

Interopérabilité : systèmes cyber-physiques (logiciels intégrés dans du matériel tel que des capteurs, des processeurs et des technologies de communication) permettant aux humains et aux usines de se connecter et de communiquer entre eux.

Virtualisation : création d'une copie virtuelle de l'usine en reliant les données des capteurs à des modèles d'usine virtuels et à des modèles de simulation ; on parle alors de jumeau numérique de l'usine.

Décentralisation : capacité des systèmes cyber-physiques à prendre des décisions par eux-mêmes et à produire localement grâce à des technologies comme l'impression 3d.

Capacité en temps réel : la capacité de collecter et d'analyser des données et de fournir immédiatement les informations qui en découlent.

Orientation vers les services : les services sont disponibles sur l'Internet des services (IoS) et peuvent être utilisés par d'autres participants. Nous faisons référence à l'IoS comme à des API pour échanger des informations entre B2C et B2B.

Modularisation : adaptation flexible des usines à l'évolution des besoins par le remplacement ou l'extension de modules individuels.

Pour réussir, les informations cloisonnées créées dans le passé doivent être démantelées. En se connectant à de multiples sources de données différentes, en unifiant les données sous-jacentes et en évitant les informations redondantes, les fabricants peuvent interconnecter plusieurs départements et entreprises afin de fonctionner selon les données de l'usine.

L'informatique fait de plus en plus partie intégrante du processus de fabrication. Dans le passé, l'informatique avait pour rôle de soutenir le processus de fabrication, mais la situation a changé. L'informatique ne se contente pas de soutenir le processus de fabrication, mais joue également un rôle primordial et omniprésent dans l'ensemble du processus de fabrication.

Les principaux cas d'utilisation de l'industrie 4.0

Analyse prédictive

Une étude de McKinsey corrobore cette promesse : « Une approche big data/analyse avancée peut entraîner une augmentation de 20 à 25 % du volume de production et une réduction des temps d'arrêt pouvant atteindre 45 % ». Les temps d'arrêt sont coûteux et réduisent votre indicateur clé de performance de l'exploitation. Passer d'une approche réactive à une approche proactive sera la clé pour être fortement compétitif.

Machine learning

Les progrès réalisés dans le domaine du machine learning ont conduit à l'adoption croissante des pratiques de production au plus juste et de Six Sigma. Les techniques de machine learning font appel à une nouvelle catégorie d'algorithmes émergents qui apprennent réellement à partir des données qui leur sont présentées et construisent automatiquement le meilleur modèle possible pour chaque ensemble de données. Elles permettent ainsi à des analystes peu compétents en matière de statistiques et de modélisation de résoudre des problèmes complexes qui leur seraient autrement inaccessibles. Ces développements ont eu pour conséquence directe d'améliorer la qualité des produits et de réduire les déchets ou les remises en production des produits. L'application de l'analyse des données à une multitude de paramètres de production permet de comprendre le meilleur réglage des machines pour une commande spécifique ou d'éviter les réglages de machines susceptibles de produire une mauvaise qualité et d'entraîner des déchets.

Interopérabilité et intelligence artificielle

La maturité des systèmes cyber-physiques permet aux humains, au produit lui-même et aux machines des usines intelligentes de se connecter et de communiquer entre eux et d'en tirer des enseignements en temps réel. Non seulement il y a une interaction homme-machine, mais avec les systèmes cyber-physiques décentralisés, les machines peuvent prendre des décisions par elles-mêmes. Un excellent exemple d'interaction homme-machine nous vient de l'industrie automobile. Des travailleurs hautement spécialisés portent des bracelets qui peuvent suivre leurs mouvements et les alerter lorsqu'un mouvement dans une mauvaise direction se produit ou, pendant l'assemblage, lorsqu'un couple appliqué est suffisant. Cela permet non seulement de renforcer la sécurité, mais aussi d'éviter les faux mouvements répétés qui pourraient entraîner des accidents du travail et s'aggraver avec le temps.

Les principaux domaines d'application des principes de l'industrie 4.0 sont les suivants :

  • Opérations de fabrication
  • OEE et productivité de l'usine
  • Maintenance prédictive
  • Surveillance en temps réel de l'équipement et du processus
  • Optimisation des processus
  • Suivi de la qualité en temps réel
  • Rendement du produit et root cause analysis
  • Fiabilité et garantie

En introduisant l'analyse des données, le machine learning et les capacités d'IA, une usine compatible avec l'industrie 4.0 est souvent définie comme une usine intelligente ou désignée sous le nom de fabrication intelligente. Dans une usine intelligente, les équipements « apprennent » à prévoir les anomalies et à prendre des décisions décentralisées en temps réel pour répondre aux événements. De nombreux fabricants utilisent déjà les composants d'une usine intelligente, comme la réalité augmentée, pour aider à réparer les machines, mais une véritable usine intelligente est une entreprise plus globale.

Grâce à un système d'usine intelligente, toutes les données pertinentes sont regroupées, analysées et exploitées. Au sein des usines intelligentes à structure modulaire, les systèmes cyber-physiques surveillent les processus physiques, créent une copie virtuelle du monde physique et prennent des décisions décentralisées. Sur l'internet des objets, les systèmes cyber-physiques communiquent entre eux et avec les humains en temps réel et via l'internet des services. Les capteurs, les dispositifs, les personnes et les processus font partie d'un écosystème connecté fournissant :

  • Une réduction des temps d’interruption
  • Une diminution des défauts et surplus
  • Une vision enrichie
  • Une visibilité en temps réel de bout en bout
  • Jumeau numérique de l'usine

Les fabricants qui sont en mesure de surveiller en permanence les processus, les équipements, les personnes, les fournisseurs et de prendre des décisions prédictives automatisées amélioreront leur productivité et obtiendront un avantage concurrentiel sur ceux qui adoptent une approche cloisonnée. Le besoin de machines « intelligentes » ne fera que croître et les entreprises doivent mettre en œuvre une solution qui intègre l'analyse de données pour soutenir les opérations, l'analyse prédictive ou préventive, l'intégration des big data avec les sources de big data, l'analyse et les actions en temps réel et l'intégration de l'IoT en temps réel.

Les objectifs de la fabrication intelligente, les ressources de fabrication (machines, équipements, personnes et usines) et les processus qu'elles exécutent sont améliorés lorsqu'ils sont automatisés, intégrés, surveillés et évalués en permanence pour permettre aux personnes de travailler plus intelligemment, de prendre des décisions éclairées en temps opportun et de mener des opérations plus efficaces.

La prochaine étape sera l'introduction de la technologie cellulaire 5G. Celle-ci permettra de plus en plus aux fabricants de s'orienter vers des technologies centrées sur le cloud en raison de sa vitesse accrue et de sa latence réduite. Une diminution de la latence signifie une capacité de données beaucoup plus élevée pour permettre aux machines et aux systèmes de réagir rapidement en temps réel. Le réseau 5G garantit la fiabilité des connexions. Les opérateurs peuvent travailler avec les commandes des machines n'importe où dans l'atelier en sachant que les connexions ne seront pas perdues. Pour la première fois, la 5G offre un débit de données et une fiabilité comparables aux communications câblés.

L'abandon des méthodes traditionnelles et linéaires de réception des informations au profit de l'analyse et de l'intelligence en temps réel pourrait bouleverser la façon dont les produits sont fabriqués. L'industrie 4.0 ne se résume pas à toutes les technologies énumérées ci-dessus. Il s'agit de savoir comment les organisations peuvent les exploiter, les réunir et améliorer leurs opérations et leur croissance. Les organisations doivent trouver la meilleure façon d'utiliser ces nouvelles technologies pour rester compétitives.

L'intelligence industrielle à l'ère de l'industrie 4.0 et de l'IoT
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L'industrie 4.0, c'est bien plus que de la détection et de l'apprentissage : c'est la transmission de flux de travail mondiaux automatisés interconnectés qui automatisent les processus pour améliorer la qualité et augmenter la disponibilité des machines. C'est la combinaison des mondes physique et numérique qui permet la collaboration entre les départements, les partenaires et les personnes. C'est l'évolution des usines vers des écosystèmes auto réparables et autogérés grâce à l'automatisation, la data virtualization, la connectivité sans fil et les capteurs IoT. Avec l'industrie 4.0, le processus de fabrication est plus rapide et plus efficace que par le passé, grâce à l'analyse d'une énorme quantité de données de production et à l'application du machine learning et de l'intelligence artificielle.

La disponibilité de capteurs à faible coût pouvant être installés sur des machines plus anciennes, le stockage de données, l'analyse de données volumineuses, les dispositifs intelligents et la technologie du cloud permettent désormais aux fabricants d'avoir une visibilité fine en temps réel des opérations de fabrication sur les équipements, les personnes, les fournisseurs, les lignes de traitement et les sites de fabrication. Si l'on n'analyse pas une énorme quantité de données et que l'on n'agit pas en temps réel lorsque des conditions critiques sont rencontrées, il y a peu de possibilités d'améliorer le produit.

De nombreux experts du secteur s'accordent à dire que seulement 5 % environ de toutes les sources de données disponibles dans une usine sont actuellement exploitées. La plupart des entreprises se contentent de collecter des données de processus et les utilisent généralement à des fins de journalisation plutôt que pour améliorer les opérations. Les fabricants sont confrontés aujourd'hui à de nombreux défis qui exigent un changement. Tout d'abord, il y a une prolifération de produits. Les consommateurs disposent de plus d'options, ce qui rend difficile la différenciation des producteurs. Le raccourcissement du cycle de vie des produits exige que les processus de fabrication soient constamment modifiés et mis à jour. Les produits mis sur le marché sont de plus en plus compliqués et requièrent que davantage d'aspects de l'entreprise travaillent ensemble pour réussir. Et il est plus difficile de mettre un produit compétitif sur le marché de nos jours. Les produits arrivent sur le marché beaucoup plus rapidement maintenant, le marché est plus concurrentiel et il y a plus d'options que jamais.

Une autre tendance est la demande des clients pour des produits hautement personnalisés. On assiste à une évolution de la production de masse vers la personnalisation de masse. Les fabricants de lunettes, de chaussures et bien d'autres permettent à leurs clients de personnaliser entièrement leur produit et de choisir entre plusieurs options directement sur leur site Web. Une fois la personnalisation effectuée, un nouvel ordre de production est généré uniquement pour cet article unique.

Les catalyseurs technologiques de l'industrie 4.0

Les principales caractéristiques des lignes directrices suggérées pour les nouvelles stratégies de haute technologie sont les suivantes :

Interopérabilité : systèmes cyber-physiques (logiciels intégrés dans du matériel tel que des capteurs, des processeurs et des technologies de communication) permettant aux humains et aux usines de se connecter et de communiquer entre eux.

Virtualisation : création d'une copie virtuelle de l'usine en reliant les données des capteurs à des modèles d'usine virtuels et à des modèles de simulation ; on parle de jumeau numérique de l'usine.

Décentralisation : capacité des systèmes cyber-physiques à prendre des décisions par eux-mêmes et à produire localement grâce à des technologies comme l'impression 3d.

Capacité en temps réel: la capacité de collecter et d'analyser des données et de fournir immédiatement les informations qui en découlent.

Orientation vers les services : les services sont disponibles sur l'Internet des services (IoS) et peuvent être utilisés par d'autres participants. Nous faisons référence à l'IoS comme à des API pour échanger des informations entre B2C et B2B.

Modularisation : adaptation flexible des usines à l'évolution des besoins par le remplacement ou l'extension de modules individuels.

Pour réussir, les informations cloisonnées créées dans le passé doivent être démantelées. En se connectant à de multiples sources de données différentes, en unifiant les données sous-jacentes et en évitant les informations redondantes, les fabricants peuvent interconnecter plusieurs départements et entreprises afin de fonctionner selon les données de l'usine.

L'informatique fait de plus en plus partie intégrante du processus de fabrication. Dans le passé, l'informatique avait pour rôle de soutenir le processus de fabrication, mais la situation a changé. L'informatique ne se contente pas de soutenir le processus de fabrication, mais joue également un rôle primordial et omniprésent dans l'ensemble du processus de fabrication.

Les principaux cas d'utilisation de l'industrie 4.0

Analyse prédictive

Une étude de McKinsey corrobore cette promesse : « Une approche big data/analyse avancée peut entraîner une augmentation de 20 à 25 % du volume de production et une réduction des temps d'arrêt pouvant atteindre 45 % ». Les temps d'arrêt sont coûteux et réduisent votre indicateur clé de performance de l'exploitation. Passer d'une approche réactive à une approche proactive sera la clé pour être fortement compétitif.

Machine learning

Les progrès réalisés dans le domaine du machine learning ont conduit à l'adoption croissante des pratiques de production au plus juste et de Six Sigma. Les techniques de machine learning font appel à une nouvelle catégorie d'algorithmes émergents qui apprennent réellement à partir des données qui leur sont présentées et construisent automatiquement le meilleur modèle possible pour chaque ensemble de données. Elles permettent ainsi à des analystes peu compétents en matière de statistiques et de modélisation de résoudre des problèmes complexes qui leur seraient autrement inaccessibles. Ces développements ont eu pour conséquence directe d'améliorer la qualité des produits et de réduire les déchets ou les remises en production des produits. L'application de l'analyse des données à une multitude de paramètres de production permet de comprendre le meilleur réglage des machines pour une commande spécifique ou d'éviter les réglages de machines susceptibles de produire une mauvaise qualité et d'entraîner des déchets.

Interopérabilité et intelligence artificielle

La maturité des systèmes cyber-physiques permet aux humains, au produit lui-même et aux machines des usines intelligentes de se connecter et de communiquer entre eux et d'en tirer des enseignements en temps réel. Non seulement il y a une interaction homme-machine, mais avec les systèmes cyber-physiques décentralisés, les machines peuvent prendre des décisions par elles-mêmes. Un excellent exemple d'interaction homme-machine nous vient de l'industrie automobile. Des travailleurs hautement spécialisés portent des bracelets qui peuvent suivre leurs mouvements et les alerter lorsqu'un mouvement dans une mauvaise direction se produit ou, pendant l'assemblage, lorsqu'un couple appliqué est suffisant. Cela permet non seulement de renforcer la sécurité, mais aussi d'éviter les faux mouvements répétés qui pourraient entraîner des accidents du travail et s'aggraver avec le temps.

Les principaux domaines d'application des principes de l'industrie 4.0 sont les suivants :

  • Opérations de fabrication
  • OEE et productivité de l'usine
  • Maintenance prédictive
  • Surveillance en temps réel de l'équipement et du processus
  • Optimisation des processus
  • Suivi de la qualité en temps réel
  • Rendement du produit et root cause analysis
  • Fiabilité et garantie

En introduisant l'analyse des données, le machine learning et les capacités d'IA, une usine compatible avec l'industrie 4.0 est souvent définie comme une usine intelligente ou désignée sous le nom de fabrication intelligente. Dans une usine intelligente, les équipements « apprennent » à prévoir les anomalies et à prendre des décisions décentralisées en temps réel pour répondre aux événements. De nombreux fabricants utilisent déjà les composants d'une usine intelligente, comme la réalité augmentée, pour aider à réparer les machines, mais une véritable usine intelligente est une entreprise plus globale.

Grâce à un système d'usine intelligente, toutes les données pertinentes sont regroupées, analysées et exploitées. Au sein des usines intelligentes à structure modulaire, les systèmes cyber-physiques surveillent les processus physiques, créent une copie virtuelle du monde physique et prennent des décisions décentralisées. Sur l'internet des objets, les systèmes cyber-physiques communiquent entre eux et avec les humains en temps réel et via l'internet des services. Les capteurs, les dispositifs, les personnes et les processus font partie d'un écosystème connecté fournissant :

  • Une réduction des temps d’interruption
  • Une diminution des défauts et surplus
  • Une vision enrichie
  • Une visibilité en temps réel de bout en bout
  • Jumeau numérique de l'usine

Les fabricants qui sont en mesure de surveiller en permanence les processus, les équipements, les personnes, les fournisseurs et de prendre des décisions prédictives automatisées amélioreront leur productivité et obtiendront un avantage concurrentiel sur ceux qui adoptent une approche cloisonnée. Le besoin de machines « intelligentes » ne fera que croître et les entreprises doivent mettre en œuvre une solution qui intègre l'analyse de données pour soutenir les opérations, l'analyse prédictive ou préventive, l'intégration des big data avec les sources de big data, l'analyse et les actions en temps réel et l'intégration de l'IoT en temps réel.

Les objectifs de la fabrication intelligente, les ressources de fabrication (machines, équipements, personnes et usines) et les processus qu'elles exécutent sont améliorés lorsqu'ils sont automatisés, intégrés, surveillés et évalués en permanence pour permettre aux personnes de travailler plus intelligemment, de prendre des décisions éclairées en temps opportun et de mener des opérations plus efficaces.

La prochaine étape sera l'introduction de la technologie cellulaire 5G. Celle-ci permettra de plus en plus aux fabricants de s'orienter vers des technologies centrées sur le cloud en raison de sa vitesse accrue et de sa latence réduite. Une diminution de la latence signifie une capacité de données beaucoup plus élevée pour permettre aux machines et aux systèmes de réagir rapidement en temps réel. Le réseau 5G garantit la fiabilité des connexions. Les opérateurs peuvent travailler avec les commandes des machines n'importe où dans l'atelier en sachant que les connexions ne seront pas perdues. Pour la première fois, la 5G offre un débit de données et une fiabilité comparables aux communications filaires.

L'abandon des méthodes traditionnelles et linéaires de réception des informations au profit de l'analyse et de l'intelligence en temps réel pourrait bouleverser la façon dont les produits sont fabriqués. L'industrie 4.0 ne se résume pas à toutes les technologies énumérées ci-dessus. Il s'agit de savoir comment les organisations peuvent les exploiter, les réunir et améliorer leurs opérations et leur croissance. Les organisations doivent trouver la meilleure façon d'utiliser ces nouvelles technologies pour rester compétitives.

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