L'Internet industriel des objets :une aubaine pour les petits et moyens fabricants- Partie 2

Alain Louchez de Georgia Tech

Rien de nouveau, mais cela mérite certainement d'être souligné :les petits fabricants représentent une composante essentielle et dynamique de l'industrie manufacturière américaine. La partie 1 de l'article d'hier portait sur la fabrication intelligente, la fabrication numérique, la transformation numérique, etc., la suite de l'article se trouve ci-dessous.

La transformation numérique n'en est qu'à ses débuts chez les PME

Très révélateur, un livre blanc de mars 2017 du Forum économique mondial sur la technologie et l'innovation pour l'avenir de la production :Accélérer la création de valeur cite une étude récente de 4 500 PME allemandes, qui « ont constaté que moins de 20 % avaient entendu parler de l'Industrie 4.0, et encore moins ont pris des mesures pour la mettre en œuvre », déclarent Mary Bunzel et Alain Louchez.

C'est tout un constat quand on rappelle que le concept même d'Industrie 4.0 est né en Allemagne ! Le livre blanc du Forum économique mondial ajoute de façon inquiétante « cela met en évidence le défi auquel de nombreux pays seront confrontés pour aider leurs petits et moyens producteurs à tirer parti de la valeur des technologies ».

Un communiqué de presse de la Maison Blanche de 2015 relaie le même genre d'observation :« en raison des obstacles uniques auxquels ils sont confrontés, les petits fabricants sont souvent en retard par rapport à leurs pairs plus importants pour adopter de nouvelles technologies critiques. Par exemple, une enquête récente a révélé que moins de 60 % des petits fabricants expérimentaient de quelque manière que ce soit l'impression 3D, une technologie potentiellement transformatrice qui est particulièrement bénéfique pour les petites entreprises en raison de sa flexibilité. En revanche, plus de 75 % des grandes entreprises utilisaient cette technologie. »

Pourtant, les PME ont beaucoup à gagner en exploitant les technologies IIoT pour générer des économies de coûts et de nouvelles sources de revenus.

Les SMM ont tendance à être hautement spécialisés, offrant des compétences que les grands fabricants ne peuvent pas se permettre de maintenir. Une expertise approfondie du domaine est essentielle au développement d'algorithmes analytiques nécessaires au calcul à la périphérie, aux spécifications des jumeaux numériques et à l'intelligence artificielle – quelques éléments des technologies de l'Internet des objets industriel.

Cette expertise du domaine, associée à l'agilité naturelle issue de structures d'entreprise plus agiles, crée une incubation fertile pour des opportunités de marché vraiment perturbatrices grâce à l'utilisation d'outils basés sur l'IoT.

Par exemple, un compagnon chaudronnier, ayant passé 30 ans à maintenir l'approvisionnement en vapeur des installations de production d'une usine de transformation des aliments, a pris la décision de prendre sa retraite. Mais comme tant de professionnels très expérimentés, il a cherché à partager ses connaissances approfondies de la science hydraulique et à rester impliqué dans les meilleures pratiques de l'industrie. En collaboration avec un partenaire d'approvisionnement avec lequel il avait travaillé dans le passé, il a travaillé avec des scientifiques des données de la société partenaire pour incorporer des modèles opérationnels pour les alimentations en vapeur, l'hydraulique et les conditions de chaudière dans les algorithmes mathématiques que la société construisait dans sa plate-forme IoT pour l'industrie.

En utilisant la connaissance des conditions variables affectant les performances de la vapeur acquise au cours des 30 dernières années, il a pu aider le partenaire à développer des modèles de conditions de performance qui sont devenus une partie d'une plate-forme analytique disponible par abonnement à toute entreprise ayant besoin de l'expertise.

En juin 2017, MForesight :L'Alliance for Manufacturing Foresight (un consortium national créé en 2015 pour fournir une contribution coordonnée du secteur privé sur les priorités nationales en matière de recherche et de développement de technologies de fabrication avancées) a publié un rapport intitulé Ensuring American Manufacturing Leadership Through Next-Generation Supply Chains. Ils soutiennent que pour les fabricants américains « regagner un avantage concurrentiel nécessite une approche différente de la gestion des fournisseurs, une approche dans laquelle l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement est gérée pour maximiser la valeur ».

En conséquence, « les entreprises privées, grandes et petites, devront réévaluer leurs approches de la gestion de la chaîne d'approvisionnement en utilisant les outils et les meilleures pratiques qui ont fait leurs preuves et qui jettent les bases d'une mise en œuvre complète des chaînes d'approvisionnement de prochaine génération. » /P>

Le rapport MForesight souligne que non seulement les fournisseurs américains sont particulièrement importants pour la santé globale de la production nationale puisque 80 % de la production brute est du contenu national, mais aussi que le rôle des petites et moyennes entreprises (PME) dans les chaînes d'approvisionnement est « critique au succès de la fabrication".

Quelle voie à suivre pour les SMM ?

Quant aux SMM qui n'ont pas encore déclenché le basculement numérique, il est primordial qu'ils comprennent qu'ils peuvent bénéficier à deux niveaux de l'IIoT :

1. Directement :les technologies de fabrication avancées doivent faciliter le développement d'opérations efficaces et agiles qui génèrent des gains de productivité substantiels.
2. Indirectement, dans le cadre d'une large chaîne d'approvisionnement :"après qu'un petit fournisseur a décroché une commande d'achat importante ou un contrat d'une grande entreprise, les revenus de la petite entreprise augmentent de 250 % et créent environ 150 % d'emplois supplémentaires en seulement deux ou trois ans » (SBA site Internet). Dans ce cas, les systèmes des SMM doivent s'intégrer parfaitement à ceux de la grande entreprise. Selon toute vraisemblance, ils devront démontrer le même niveau (vraisemblablement élevé) d'automatisation et d'intégration pour faciliter leur insertion dans un ensemble plus vaste.

Dans ce dernier cas, ils devront montrer, avant toute chose, qu'ils peuvent être « dignes de confiance », c'est-à-dire qu'ils présentent des capacités strictes de gestion de la fiabilité. De telles capacités suggérées par le Institut national des normes et de la technologie (NIST) dans son cadre pour les systèmes cyber-physiques (version 1.0, publiée en mai 2016 et mise à jour en juin 2017), sont la cybersécurité, la confidentialité, la sécurité, la fiabilité et la résilience.

Sans aucun doute, de nombreux défis se posent en cours de route concernant l'utilisation des technologies IIoT par les SMM, mais ils peuvent être surmontés. Les recommandations sur la mise en œuvre des mises à niveau des capacités sont au cœur de la loi sur le leadership en matière de fabrication intelligente récemment introduite et incluses dans les rapports susmentionnés sur l'innovation de la chaîne d'approvisionnement et MForesight ; certains d'entre eux étaient centrés sur des programmes établis comme le Manufacturing Extension Partnership (MEP) et Manufacturing USA .

En outre, l'utilisation d'outils rentables tels que la modélisation, l'émulation, la simulation ou de nouvelles approches telles que la ludification peut aider à faciliter la transition vers un environnement de production IIoT.

Les auteurs de ce blog sont Mary Bunzel, directrice du groupe Fabrication et industrie, Ventes et marketing industriels, Intel Corporation et Alain Louchez, directeur général du Georgia Tech Center pour le développement et l'application des technologies de l'Internet des objets (CDAIT) .

Les opinions exprimées dans cet article n'engagent que leurs auteurs et ne représentent pas nécessairement celles d'Intel Corporation, du Georgia Institute of Technology (« Georgia Tech »), des membres du Georgia Tech CDAIT, de l'University System of (US State of) Georgia. ou l'État (américain) de Géorgie.