Qu'est-ce qu'une usine intelligente et pourquoi devriez-vous l'envisager pour votre production ?

L'usine intelligente — ou industrie connectée — est un concept relativement récent dans le secteur manufacturier, et un élément central de la tendance « Industrie 4.0 ».

En résumé, l'usine intelligente peut être définie comme un système au sein d'une unité de production entièrement intégré pour permettre une réactivité en temps réel.

La mise en place d'une usine intelligente permet à l'entreprise d'être plus rapide et plus flexible pour répondre aux demandes des clients et à l'évolution constante du marché. Elle peut profiter à une usine sous pratiquement tous les aspects, de la planification à la vitesse de production, en passant par la qualité du produit fini et le développement de nouveaux produits.

Découvrons plus en détail ce qu'est une usine intelligente et comment elle peut bénéficier à votre site de production.

Qu'est-ce qu'une usine intelligente ?

Il est impossible de bien comprendre le concept et la définition de l'usine intelligente sans aborder au préalable l'Industrie 4.0.

Pour faire simple, l'« Industrie 4.0 » est un terme utilisé pour décrire la quatrième révolution industrielle, qui est déjà en cours actuellement.

Au cœur de cette quatrième révolution industrielle se trouvent l'automatisation des machines et équipements (machines intelligentes) et même l'automatisation d'usines entières (les usines intelligentes).

Ainsi, nous pouvons dire qu'une usine intelligente est une usine automatisée : un site de production capable de fonctionner de manière autonome, sans intervention humaine. Cependant, l'automatisation n'est pas la seule caractéristique qui rend une usine intelligente.

Une usine peut être qualifiée d'intelligente lorsqu'elle présente les caractéristiques suivantes :

• Collecte et analyse de données

Une usine intelligente doit être capable de collecter et d'analyser automatiquement des données grâce à l'installation de capteurs et d'appareils IoT interconnectés.

Grâce à cette analyse de données, l'usine peut examiner les tendances historiques, identifier des modèles et utiliser ces informations pour prendre de meilleures décisions.

Les décisions peuvent être prises manuellement, par exemple par des opérateurs, ou les résultats de l'analyse de données peuvent être transmis à des appareils et machines IIoT (IoT industriel) pour permettre l'automatisation.

• Personnalisation des produits

Une autre caractéristique clé d'une usine intelligente est sa capacité à produire des biens personnalisés pour répondre aux exigences individuelles des clients, plutôt que des unités produites en série.

Grâce à des technologies avancées telles que les logiciels de simulation, l'impression 3D et d'autres outils, il est désormais possible de fabriquer des produits personnalisés en petites quantités. Avant l'avènement des usines intelligentes et de l'industrie 4.0, la production de masse était le seul moyen rentable de fabriquer des produits, mais ce n'est plus le cas aujourd'hui.

• Interconnectivité

Les usines intelligentes (et les machines intelligentes) reposent entièrement sur l'interconnectivité et l'échange de données à haut débit entre les capteurs, les appareils et les machines industrielles.

Cela crée un phénomène que nous appelons convergence IT/OT : la convergence entre l'informatique (IT) et les technologies opérationnelles (OT), permettant aux machines industrielles réelles de communiquer avec un réseau numérique.

Les applications de cette convergence IT/OT sont pratiquement illimitées. Pour une entreprise possédant plusieurs usines, par exemple, une machine située dans l'usine A peut être utilisée par l'usine B via des communications cloud en temps réel, augmentant ainsi efficacement le rendement de chaque site.

• Chaîne d'approvisionnement pilotée par les données

Les usines intelligentes peuvent transmettre leurs données de production aux fournisseurs en temps réel afin de faciliter un calendrier de livraison plus efficace. Par exemple, le fournisseur peut savoir immédiatement si l'usine consomme des matériaux plus rapidement que d'habitude (en raison d'une demande accrue, par exemple) et décider d'avancer la livraison d'un jour. À l'inverse, lorsqu'une usine subit des perturbations, le fournisseur peut réacheminer la livraison pour éviter toute perte de temps.

À l'autre bout de la chaîne d'approvisionnement, l'usine peut également utiliser l'analyse de données — comme les données de trafic et météorologiques — pour planifier le moment optimal d'expédition des produits finis, lui permettant ainsi d'économiser du temps et de l'argent.

Actuellement, diverses technologies basées sur la blockchain sont également en cours de développement pour améliorer encore davantage la transparence de la chaîne d'approvisionnement dans les usines intelligentes.

Quelles technologies alimentent les usines intelligentes ?

Pour atteindre les caractéristiques « intelligentes » évoquées précédemment, une usine doit tirer parti de plusieurs technologies :

1. Internet industriel des objets (IIoT)

L'Internet industriel des objets, ou IIoT, correspond à la mise en œuvre de l'IoT dans le secteur manufacturier, y compris au sein des usines.

L'Internet des objets, ou IoT, consiste essentiellement à connecter des appareils qui ne le sont pas traditionnellement, notamment les machines présentes dans les ateliers de production.

La mise en œuvre fondamentale de l'IIoT dans les usines intelligentes consiste à équiper les machines de capteurs connectés au cloud, permettant ainsi de transmettre les données de performance de la machine au réseau.

L'IIoT permet aux usines de collecter et d'analyser une quantité massive de données de production en temps réel, tout en facilitant l'automatisation.

2. Intelligence artificielle

L'IA et ses extensions, l'apprentissage automatique (machine learning) et l'apprentissage profond (deep learning), permettent aux usines de tirer parti de la grande quantité de données collectées par les capteurs IoT.

Par exemple, l'IA peut utiliser les données collectées sur les machines pour déterminer le moment optimal pour la livraison des matériaux par les fournisseurs ou pour effectuer une maintenance préventive afin d'éviter les pannes.

L'IA peut faciliter l'automatisation et améliorer la visibilité des opérations, ce qui se traduit in fine par une efficacité et une productivité accrues du processus de fabrication.

3. Informatique en nuage

L'informatique en nuage repose sur la connectivité, et il ne peut tout simplement pas y avoir d'usine intelligente sans connectivité ni intégration.

Pour être plus précis, une usine intelligente nécessite l'informatique en nuage pour faciliter l'intégration de l'ingénierie, des processus de fabrication, de la chaîne d'approvisionnement, de la distribution et du support client.

Une usine intelligente à part entière implique le stockage, le transfert et l'analyse d'une grande quantité de données, et l'informatique en nuage permet de traiter ces données de manière plus rapide et plus rentable.

Pour les usines disposant d'un capital limité, l'informatique en nuage peut également contribuer à réduire les coûts liés aux investissements matériels et autres dépenses.

4. Jumeau numérique

Le terme « jumeau numérique » désigne une réplique virtuelle (un « jumeau ») des processus de fabrication, des lignes de production et des chaînes d'approvisionnement.

Un jumeau numérique est créé à partir des données collectées par des capteurs IoT, des appareils et d'autres objets connectés, avec l'aide de l'IA.

La mise en œuvre réelle des jumeaux numériques peut varier en fonction des besoins spécifiques de l'usine intelligente. Par exemple, les usines peuvent créer une réplique exacte de leurs lignes de production et l'utiliser pour tester de nouvelles applications et identifier les goulots d'étranglement.

5. Cybersécurité

Les cybercriminels sont pratiquement partout de nos jours, et mettre en place une usine intelligente à l'aveugle sans avoir préalablement établi une solide stratégie de cybersécurité est tout simplement suicidaire.

Comme nous l'avons vu, l'une des caractéristiques clés d'une usine intelligente est la connexion des équipements opérationnels au cloud. Cependant, si la connectivité permet l'automatisation et une exploitation plus efficace, elle ouvre également la porte à de nouvelles vulnérabilités face aux cyberattaques et aux logiciels malveillants.

Lors de la conception et de la mise en œuvre d'une usine intelligente, il est crucial d'adopter une approche globale de la cybersécurité afin de protéger à la fois les aspects informatiques (IT) et opérationnels (OT) de l'usine.

6. Réalité virtuelle et augmentée

Toutes les usines intelligentes n'ont pas encore adopté la réalité augmentée et virtuelle, mais l'utilisation de ces technologies progresse rapidement depuis quelques années.

La réalité virtuelle (RV) est une technologie numérique qui permet à ses utilisateurs de découvrir un monde virtuel immersif grâce à des lunettes spéciales. La réalité augmentée (RA), quant à elle, consiste à superposer des informations numériques au monde réel via une caméra numérique (généralement celle d'un smartphone).

Les usines intelligentes peuvent intégrer la RA et la RV pour fournir une signalétique (usine visuelle), organiser les produits et faciliter la maintenance et la réparation des équipements, parmi d'autres applications.

Concevoir une usine intelligente : 5 principes clés

Les usines intelligentes peuvent être conçues dans des tailles et des formes variées, dans de nombreux secteurs différents.

Cependant, toute mise en œuvre d'usine intelligente doit suivre ces principes :

1. Modularité

Le terme « modularité » désigne la capacité des composants d'un système (dans ce cas, les machines, outils et solutions d'une usine intelligente) à être séparés, recombinés et reconfigurés selon les besoins, de manière rapide et accessible, selon une approche « plug-and-play ».

Une usine intelligente doit posséder un niveau de modularité adéquat pour faciliter l'intégration entre les composants et permettre une reconfiguration rapide dès que nécessaire. En pratique, la modularité permet à l'usine intelligente de modifier rapidement son processus de fabrication pour répondre aux demandes changeantes des clients.

La mise en œuvre de la modularité dans une usine intelligente doit également prendre en compte la redondance. En d'autres termes, la modularité ne doit pas dépendre d'un seul fournisseur, mais être assurée par plusieurs autres afin d'éviter toute dépendance.

Par exemple,

2. Interopérabilité

Dans le contexte de la fabrication intelligente, l'interopérabilité désigne la capacité d'un système à partager des informations entre ses composants. Dans un contexte plus large, elle peut également désigner la capacité à partager des informations commerciales entre une usine de fabrication et ses clients.

Au cœur de l'interopérabilité dans les usines intelligentes se trouve la standardisation, en particulier dans les systèmes mécaniques, électriques et informatiques. Les systèmes standardisés peuvent se connecter et communiquer entre eux de manière transparente pour faciliter l'interopérabilité

Un exemple d'interopérabilité dans une usine intelligente est la manière dont une machine est connectée via le cloud à deux usines différentes et peut effectuer des tâches distinctes selon les besoins de ces deux sites. Cela est rendu possible grâce à des technologies telles que l'architecture unifiée OPC (Open Platform Communications), une plateforme développée par la fondation OPC qui facilite les communications ouvertes et standardisées entre les machines, ainsi qu'entre un ordinateur et une machine.

3. Décentralisation

La décentralisation désigne la manière dont les différents éléments et composants de l'usine intelligente (c'est-à-dire les modules, les logiciels, etc.) peuvent prendre des décisions de manière autonome et automatisée, en se basant sur les données collectées par les capteurs et les saisies des utilisateurs sans nécessiter le contrôle d'utilisateurs humains ou de matériel/logiciels de pilotage.

Dans un système d'usine intelligente véritablement décentralisé, une machine peut prendre des décisions indépendantes en temps réel, mais si nécessaire, les opérateurs humains peuvent intervenir pour prendre une décision (et une action) différente en fonction des besoins stratégiques ou tactiques.

Un exemple de décentralisation dans les usines intelligentes est l'utilisation de capteurs et d'actionneurs connectés à un système cyber-physique (CPS). Un CPS est une plateforme informatique autonome capable de prendre des décisions et d'envoyer des résultats basés sur les données collectées par les capteurs qui y sont reliés. Le système de pilotage automatique d'un avion est un exemple de CPS, et grâce aux technologies actuelles, nous pouvons

mettre en œuvre un système de pilotage automatique similaire dans une usine de fabrication.

4. Virtualisation

Dans le contexte de la fabrication intelligente, la virtualisation consiste à créer un environnement virtuel à l'aide d'un CPS pour surveiller et simuler les processus physiques d'une chaîne de production.

Comme nous l'avons vu, dans un système CPS, les capteurs collectent les données de performance d'une machine. La virtualisation peut ensuite utiliser ces données pour créer un environnement virtuel. Plus les données collectées sont complètes, plus le processus virtuel est proche du processus de fabrication réel virtualisé.

En pratique, des systèmes virtuels peuvent être mis en place pour surveiller et contrôler les équipements physiques au sein de l'usine intelligente. L'usine peut également utiliser la virtualisation pour créer des prototypes numériques du processus de fabrication, ce qui lui permet de vérifier et de modifier le modèle de processus sans perturber le processus réel. Cela peut aider l'entreprise à diagnostiquer le processus de production pour prédire et prévenir les erreurs.

Les usines peuvent également tirer parti de la virtualisation pour former leurs employés et opérateurs, permettant aux nouvelles recrues d'apprendre le processus de fabrication de l'usine en étudiant et en expérimentant le modèle virtuel.

5. Orientation services

Une usine intelligente doit faire évoluer son paradigme, passant de l'industrie manufacturière traditionnelle uniquement axée sur la fabrication et la vente de produits à un modèle qui vend et fournit des services.

En fait, il existe une tendance actuelle chez les entreprises de fabrication intelligente à vendre leurs produits avec une marge nulle, voire à perte, pour réaliser leurs bénéfices grâce à la vente de services d'abonnement, de formation, de maintenance et d'autres stratégies axées sur les services.

La mise en œuvre de pratiques d'usine intelligente, en particulier la fabrication dans le cloud, joue un rôle très important dans la facilitation de cette transformation du modèle économique.

6. Réponse en temps réel

La capacité de l'usine à réagir aux changements — qu'il s'agisse de l'évolution de la demande des clients ou de changements dus à des dysfonctionnements ou à une panne du système — de manière rapide et opportune.

Pour être en mesure de répondre aux demandes des clients, le flux d'informations de l'usine intelligente doit être accessible et disponible pour une analyse en temps réel. Le système de l'usine intelligente peut alors décider automatiquement s'il est possible de répondre à cette demande à l'instant T, après avoir pris en compte la disponibilité des ressources et d'autres facteurs.

Pour garantir une réactivité en temps réel, l'usine intelligente doit également faire preuve d'une grande modularité afin de permettre une reconfiguration rapide face aux demandes spécifiques des clients. L'usine doit être capable de détecter et de corriger toute défaillance ou erreur système le plus rapidement possible, afin de se remettre rapidement de tout temps d'arrêt.

Structure des données et usine intelligente : niveaux de mise en œuvre

Maintenant que nous avons abordé les principes clés de la conception d'une usine intelligente, nous pouvons constater que l'accessibilité des données est le facteur le plus critique dans sa mise en œuvre.

Au cœur de la transformation d'une usine traditionnelle en usine intelligente se trouve l'automatisation de la collecte de données provenant des machines, des lignes de production et des applications, ainsi que l'exploitation de ces données pour obtenir des informations précieuses. Cela est rendu possible par l'adoption de technologies liées à l'Internet industriel des objets (IIoT), telles que le logiciel LineView Smart Factory.

Une usine qui n'a pas encore mis en œuvre de technologies IIoT pour la collecte et l'analyse de données voit généralement ses informations cloisonnées dans des systèmes isolés — ou pire, ne dispose d'aucune donnée — ce qui rend leur analyse et leur exploitation extrêmement difficiles.

Il faut généralement un travail manuel fastidieux pour traduire et intégrer les données disponibles en informations utiles, souvent issues de multiples applications ou systèmes déconnectés. Nous pouvons qualifier cet état de niveau zéro, et si une entreprise reste à ce stade, cela entraîne un gaspillage important de temps, de ressources et d'argent.

Nous aborderons ci-dessous les quatre niveaux de transformation de la structure des données dans le cadre de la mise en œuvre d'une usine intelligente. Connaître ces niveaux vous aidera à évaluer votre situation actuelle et à déterminer les étapes nécessaires pour passer au niveau supérieur.

Niveau 1 : Données connectées et accessibles

Le premier niveau de transformation vers l'usine intelligente consiste à connecter toutes les données utiles en intégrant différentes sources de données (actuellement déconnectées) dans un système centralisé qui collecte et suit la production de données en continu.

À ce stade, les données commencent à être organisées structurellement dans un emplacement unique et toujours disponible, permettant une surveillance en temps réel et à distance de l'atelier. Grâce à un accès facilité à des données précieuses, l'usine et ses opérateurs gagnent en productivité et en agilité, leur permettant de mieux répondre aux évolutions de la demande.

Cependant, à ce stade, l'usine nécessite encore un temps et un travail manuel considérables avant de pouvoir effectuer une analyse prédictive, c'est-à-dire une approche proactive transformant les données en informations précieuses permettant à l'entreprise de prévoir et de prévenir les problèmes avant qu'ils ne surviennent.

Cela signifie que, bien que l'analyse de données soit possible dans une certaine mesure, l'usine repose encore, dans la plupart des cas, sur une résolution réactive des problèmes.

Pour passer de ce niveau au suivant, l'usine doit commencer à intégrer des technologies d'IA et d'apprentissage automatique (machine learning) qui permettent une analyse prédictive plus rapide et plus précise.

Niveau 2 : Données actives et analyse prédictive

À ce deuxième niveau, l'usine intelligente a intégré l'IA et l'apprentissage automatique pour effectuer des analyses prédictives, permettant aux opérateurs de réaliser une maintenance préventive ou de prendre d'autres mesures proactives pour éviter les défauts de qualité ou les temps d'arrêt.

Le principal avantage de l'analyse prédictive est l'élimination de l'analyse manuelle des données, chronophage, permettant ainsi aux opérateurs de consacrer leur temps et leurs efforts à des tâches plus productives. Les systèmes automatisés peuvent détecter les anomalies et les problèmes potentiels pour prédire avec précision les défaillances futures et prendre les mesures nécessaires pour les éviter.

Combiné à une structure de données connectée qui centralise toutes les données de production de votre usine, l'apprentissage automatique vous dote d'un système intelligent capable d'identifier et de prévenir les problèmes plus rapidement et avec une plus grande précision.

Pour passer au niveau supérieur, la technologie d'apprentissage automatique doit arriver à maturité en « consommant » davantage de données (au moins 3 à 6 mois de données) afin de permettre une analyse prescriptive précise.

Niveau 3 : Analyse prescriptive orientée vers l'action

L'analyse prescriptive va plus loin dans l'optimisation en suggérant des recommandations pour optimiser votre processus de fabrication et même automatiser certains de vos processus en se basant sur :

• Les cycles de production les plus efficaces de votre usine, que l'IA tentera de reproduire pour gagner en cohérence
• L'analyse des données historiques d'autres usines, vous permettant d'utiliser leurs paramètres d'optimisation

En pratique, l'analyse prescriptive identifie les variables et les configurations qui contribuent à vos cycles les plus efficaces et les moins efficaces, puis envoie des recommandations à vos opérateurs et ingénieurs. Ces derniers peuvent ensuite examiner les informations et effectuer les changements qu'ils jugent appropriés.

Suivre les recommandations issues des résultats de l'analyse prescriptive permet aux usines d'éliminer les inefficacités, d'améliorer la productivité et, en fin de compte, d'accroître la rentabilité de l'entreprise.

Niveau 4 : Automatisation

À ce stade le plus avancé, la technologie d'apprentissage automatique déploie automatiquement les recommandations de l'analyse prescriptive en analysant les résultats de fabrication.

Un modèle d'apprentissage automatique identifie les possibilités d'optimisation, puis envoie les paramètres recommandés en temps réel à la machine concernée. La machine exécute automatiquement ce réglage, et le résultat de cette production est automatiquement renvoyé au modèle d'apprentissage automatique pour une analyse ultérieure.

Pour atteindre ce quatrième niveau d'automatisation, le modèle d'apprentissage automatique nécessite un ensemble de données suffisamment vaste, assorti de résultats validés adéquats, pour permettre une automatisation précise et fiable. Le temps nécessaire pour qu'une usine intelligente passe du niveau 3 au niveau 4 varie en fonction du temps requis pour collecter ces ensembles de données.

Avantages de la mise en œuvre d'une usine intelligente dans l'industrie 4.0

Quels sont les avantages de la mise en œuvre de la fabrication intelligente pour les entreprises ?

1. Processus de fabrication plus rapide et réduction des coûts opérationnels

Grâce à la décentralisation et à la modularité, la mise en œuvre d'une usine intelligente permet à ses composants de remplir de multiples fonctions (et parfois, de prendre plusieurs formes).

Lorsqu'une solution ou une machine de fabrication intelligente assure deux fonctions ou plus, le processus opérationnel peut être exécuté de manière beaucoup plus rapide et efficace. Dans les grandes usines produisant des milliers d'unités chaque jour, cette augmentation progressive de la productivité peut représenter un gain significatif.

Outre l'accélération des opérations, l'utilisation de technologies intelligentes permet de minimiser les erreurs, ce qui se traduit par une meilleure efficacité et une réduction des coûts opérationnels.

1. Maintenance automatisée et plus efficace

Quelle que soit la valeur ou la perfection apparente d'une machine, elle finira toujours par nécessiter une maintenance.

Les solutions de fabrication intelligente permettent aux usines de passer d'une maintenance manuelle et chronophage à une maintenance automatisée, préventive et plus efficace. La maintenance peut être effectuée avant la panne de la machine afin de prévenir les temps d'arrêt, tout en évitant une fréquence excessive qui entraînerait des pertes d'efficacité.

1. Formation plus efficace et amélioration des ressources humaines

Bien que l'automatisation soit l'un des piliers fondamentaux de l'usine intelligente, les ressources humaines resteront une composante essentielle de la plupart des usines, du moins dans un avenir proche.

La virtualisation permet de mettre en place des programmes de formation avancés grâce à la simulation, une méthode plus rentable que la formation en conditions réelles. Outre les économies réalisées, la formation virtuelle offre d'autres avantages tels qu'une plus grande flexibilité des horaires, une réduction des risques d'accidents et de dangers, ainsi que des résultats de formation plus rapides et précis.

En résumé

Bien que l'usine intelligente ou la fabrication intelligente soit encore un concept relativement nouveau dans le secteur, les avantages de sa mise en œuvre sont déjà évidents.

Non seulement l'usine intelligente permet de rendre les processus de fabrication plus productifs et efficaces, mais elle aide également les entreprises manufacturières à faire évoluer leur modèle économique, passant d'une approche purement axée sur le produit à des modèles orientés services, plus rentables et durables.

Pourtant, la mise en œuvre concrète d'une usine intelligente est souvent plus facile à dire qu'à faire. Elle nécessite une évaluation rigoureuse de vos processus actuels et une planification minutieuse. Toutefois, malgré les défis que peut représenter cette transition, les avantages à long terme en valent largement la peine.