Au plus fort de la pandémie, l'accès aux équipements de protection tels que les masques et les gants, ainsi que la disponibilité des kits de test pour améliorer la traçabilité, n'ont jamais été aussi faibles. Pour tenter de protéger leurs citoyens, les pays se sont tournés vers leurs industries manufacturières pour réorienter leurs lignes de production afin de contribuer aux efforts de réponse... et la réponse de l'industrie manufacturière mondiale a été une réponse historique qui sera documentée et étudiée de manière exhaustive pendant les décennies à venir.
Pour aider les gouvernements à faire face à une crise sanitaire, l'industrie manufacturière a réorienté ses lignes de production pour produire des millions d'EPI, de kits de test, de ventilateurs et d'autres ressources cruciales. En l'espace de quelques semaines, l'augmentation de la capacité de production a permis à certains pays de venir en aide aux communautés en difficulté dans le monde entier. Selon le Forum économique mondial, l'un des principaux facteurs à l'origine de cette réaction rapide a été la dépendance du secteur aux technologies de transformation numérique pour améliorer la planification de la production.
La transformation numérique de l'industrie manufacturière est le principal moteur de la construction de l'usine intelligente et des processus agiles définis par l'industrie 4.0. Le développement d'une usine proactive avec la capacité de réagir aux perturbations nécessite également l'intégration de la technologie de numérisation. Ce billet abordera les 5 technologies numériques cruciales pour la mise en œuvre des modèles d'affaires de l'industrie 4.0.
L'usine intelligente du futur est alimentée par la collecte de données, l'inter-échange de données et l'analyse de données. Ces trois éléments, ainsi que la vision industrielle, sont les clés de la mise en œuvre des modèles commerciaux de l'industrie 4.0 au sein des installations traditionnelles. Pour manipuler des données, il faut d'abord les capturer, et la collecte de données à partir des équipements patrimoniaux qui constituent encore une grande partie des actifs de l'atelier pose ses propres défis.
Tout d'abord, les anciens équipements ne sont pas équipés de la technologie nécessaire pour capturer, transmettre ou être inclus dans des réseaux de communication. Deuxièmement, la capture de données provenant des parties les plus profondes de l'atelier, telles que les données des systèmes de manutention et des équipements lourds complexes, pose également des problèmes. L'IdO et les appareils périphériques permettent de collecter des données dans l'atelier et de procéder à une analyse décentralisée.
Les données collectées par ces dispositifs de périphérie alimentent les outils analytiques utilisés pour obtenir des informations. En utilisant des dispositifs de capture de données, les fabricants peuvent mettre en œuvre des modèles commerciaux de l'industrie 4.0 tels que :
La modélisation de simulation a été largement utilisée dans l'industrie manufacturière pour répondre à des questions de type "what-if" relatives à la planification des capacités et à l'allocation des ressources. Bien qu'il s'agisse d'un outil de transformation numérique, il n'est certainement pas nouveau. Ce qui est nouveau, c'est la convergence de la modélisation de simulation avec les solutions de collecte de données précises d'aujourd'hui, telles que l'IoT et d'autres dispositifs intelligents.
En s'appuyant sur des données précises provenant de l'atelier, les modèles de simulation offrent aujourd'hui un niveau de précision qui était inaccessible au cours des décennies précédentes. Les fabricants peuvent prédire avec précision les effets d'une demande accrue sur les cycles de production et les ressources nécessaires pour répondre à la demande.
La planification basée sur le risque est une autre solution de transformation numérique relativement nouvelle qui permet de réduire l'effet des temps d'arrêt sur les opérations de fabrication. Grâce à la modélisation intelligente de la simulation basée sur les objets et au logiciel de planification basée sur les risques, les fabricants peuvent déterminer les effets des facteurs de risque en temps réel. Par exemple, une machine s'arrête inopinément de fonctionner au cours d'une période de travail serrée et un nouveau programme optimisé est nécessaire pour garantir le respect des délais. La planification basée sur le risque traite la machine défectueuse comme une contrainte et reproduit un programme optimisé en temps réel qui optimise la productivité. Ainsi, les logiciels de modélisation de simulation et d'ordonnancement peuvent être utilisés pour mettre en œuvre les concepts de l'industrie 4.0 suivants :
Le jumeau numérique est une réplique numérique d'entités physiques avec la capacité d'interagir avec l'entité en temps réel. Là encore, les technologies de capture de données telles que l'IdO et les dispositifs de périphérie ont un rôle à jouer. Ces outils de collecte de données fournissent les informations nécessaires à la recréation du jumeau numérique et favorisent le transfert en temps réel des informations de l'atelier de fabrication vers le jumeau numérique et vice versa.
La quatrième révolution industrielle devrait prospérer grâce à l'interconnectivité et à l'analyse en temps réel, et les jumeaux numériques garantissent ces deux cas d'utilisation. En ce qui concerne l'interconnectivité, le jumeau numérique rassemble tous les actifs et processus d'une installation dans un environnement virtuel unique. Cet environnement virtuel permet aux fabricants de mieux comprendre les différents sous-systèmes de l'installation, la manière dont ils interagissent et travaillent ensemble pour améliorer la productivité. Deuxièmement, les plateformes de jumeaux numériques permettent l'analyse de données en temps réel, car elles collectent des données en temps réel et soutiennent l'application de l'analyse pour résoudre les problèmes.
Le jumeau numérique permet aux fabricants de mettre en œuvre des modèles commerciaux de l'industrie 4.0, tels que :
L'atelier connecté que prosélyte l'industrie 4.0 devrait accroître les données générées par les processus industriels. Ainsi, des technologies de stockage et d'analyse des données à la fois centralisées et décentralisées sont nécessaires pour obtenir efficacement des informations à partir des données. Les dispositifs de périphérie sont un moyen de décentraliser l'analyse des données au sein de l'atelier, tandis que le cloud fournit l'infrastructure évolutive permettant de collecter autant de données que la plus grande installation de fabrication peut en produire.
L'évolutivité de l'informatique en nuage favorise l'utilisation d'outils analytiques tels que le jumeau numérique, la modélisation de simulation et les logiciels de planification de diverses manières. Les exemples incluent la fourniture d'un espace de stockage suffisant pour stocker les résultats analytiques et une plateforme permettant aux parties prenantes d'accéder facilement aux données. Le cloud computing aide les fabricants à mettre en œuvre les modèles économiques de l'industrie 4.0, tels que :
La réputation de l'impression 3D en tant qu'outil de prototypage et de production rapides a été consolidée pendant la pandémie. Un exemple de son utilisation est la production rapide d'écouvillons par les entreprises manufacturières et les centres de soins de santé afin d'accélérer les tests. Les progrès de la technologie d'impression 3D, comme la technique de frittage laser direct de métaux, permettent aux fabricants d'imprimer en 3D des produits finis destinés à un usage public.
Par rapport à d'autres processus de fabrication tels que l'usinage CNC, qui prend 3 à 4 semaines pour achever un projet, l'impression 3D de pièces complexes peut être réalisée dans un délai de 12 à 36 heures. Les fabricants peuvent intégrer l'impression 3D pour mettre en œuvre les modèles commerciaux de l'industrie 4.0 tels que :
L'industrie 4.0 est l'avenir de la fabrication et pour réaliser le système interconnecté intelligent qu'elle promet, les fabricants doivent décider quand et comment tirer parti des technologies énumérées ici pour améliorer la productivité et la prise de décision.