Mon usine intelligente est-elle plus intelligente que la vôtre ? C'est difficile à dire

L'usine intelligente. Industrie 4.0. Fabrication intelligente.

Ce que signifient ces termes est une question ouverte. Chacun est devenu davantage une sorte de slogan marketing avec des significations évolutives qu'un panneau indicateur définissable pour la fabrication de haute technologie. Et les termes faisant référence à l'intelligence ou, d'ailleurs, aux révolutions industrielles, ont tendance à devenir de plus en plus grandioses ou plus génériques au fil du temps.

C'est le cas du deuxième des termes de cette liste, qui a vu le jour en 2011 en tant qu'initiative Industrie 4.0 soutenue par le gouvernement allemand pour aider le secteur manufacturier du pays à maintenir son avantage concurrentiel. L'expression elle-même fait allusion à une révolution industrielle cyberphysique axée sur les systèmes, mais, avec son suffixe « .0 », indique le niveau de changement que l'on trouverait dans une mise à niveau logicielle incrémentielle mais substantielle. Cela évoque également le Web 2.0 qui s'est largement éloigné de la mémoire depuis qu'il est apparu au tournant du siècle et a culminé vers 2007. Et à ce rythme, le Web 3.0 n'a pas réussi à devenir un mot à la mode grand public.

Deloitte soulignait en 2017 que le terme « usine intelligente » indiquait plus un voyage qu'une destination. « [I]t représente une évolution continue, un cheminement continu vers la construction et le maintien d'un système d'apprentissage flexible, plutôt que l'approche de modernisation d'usine « un et fait » du passé », lit-on dans une partie de l'article « L'usine intelligente :réactive, fabrication adaptative et connectée.

Les usines actuelles du futur

Il existe, bien sûr, un nombre croissant de rapports d'usines et d'installations industrielles qui semblent indiquer où le domaine de la fabrication pourrait se diriger.

Par exemple, en 2017, Bloomberg a fait état d'une aciérie en Autriche qui produit 500 000 livres d'acier par an avec seulement 14 travailleurs.

L'installation n'est en aucun cas unique en termes d'utilisation prodigieuse de l'automatisation. La société de robotique japonaise FANUC exploite une installation dite "d'extinction" depuis 2001, selon un article de Fortune de 2003. L'article rapportait que les robots produisaient environ 50 robots par quart de 24 heures. "Non seulement c'est éteint", a déclaré Gary Zywiol, alors vice-président de Fanuc. « Nous éteignons également la climatisation et le chauffage. »

L'installation FANUC présente une certaine similitude avec la nouvelle de 1955 de Philip K. Dick « Autofac », dans laquelle les machines se répliquent automatiquement. Dans cette œuvre de fiction dystopique, cependant, les usines automatisées fonctionnent contre la volonté d'un nombre limité de survivants humains.

Alors qu'une grande partie de l'industrie manufacturière à travers le monde est aux prises avec des coûts de main-d'œuvre croissants et des pénuries de main-d'œuvre, la perspective d'installations entièrement automatisées continue d'être en vogue.

Certaines entreprises vont cependant dans la direction opposée. Toyota a remplacé les robots par des travailleurs humains dans la mesure du possible. "Le processus d'automatisation progressera, d'une manière générale", a déclaré à Roland Berger Mitsuru Kawai, directeur de la fabrication et vice-président exécutif de Toyota. "Mais lorsque nous utilisons des robots, ils seront formés par des personnes qui savent ce qu'ils font."

Tesla, à l'inverse, prévoyait d'automatiser complètement son usine dite "Alien dreadnought" à Fremont, en Californie, mais son leader Elon Musk a changé d'avis après s'être rendu compte que les humains étaient "sous-estimés" comme il a plaisanté en 2018. Alors que l'usine de Tesla était toujours fait un usage intensif de l'automatisation, il met également en évidence comment ces installations peuvent stimuler la demande de postes de cols blancs spécialisés tels que les ingénieurs en algorithmes de batterie, les scientifiques en vision par ordinateur et les ingénieurs en apprentissage en profondeur et en apprentissage automatique.

Un médium heureux — du moins en concept

Comme l'illustrent les exemples de Toyota et Tesla, un certain nombre d'installations déploient l'automatisation en conjonction avec l'automatisation, optimisant progressivement leurs opérations dans le processus.

Christian Lutz, PDG de la société de gestion de données IoT Crate.io, a vu comment la marche vers des lignes de production autonomes et auto-optimisées peut transformer les entreprises industrielles. L'un de ses clients, l'entreprise de moulage de plastique ALPLA, a déployé une technologie d'automatisation avec des capacités d'apprentissage automatique dans plusieurs de ses installations nord-américaines. "C'est un changement spectaculaire", a déclaré Lutz. « Par exemple, avant le déploiement du système, un employé de l'atelier parcourait environ 10 kilomètres par jour entre les lignes de production avec un presse-papiers et cochait des cases. » En gros, un travailleur se dirigeait vers une machine, vérifiait qu'elle fonctionnait correctement, cochait une case et passait à la machine suivante jusqu'à ce qu'un problème devienne apparent. À ce jour, l'entreprise a déployé le système dans 11 usines en Amérique du Nord.

Et s'il y a un problème, il peut potentiellement affecter des milliers de produits. "Cela signifie que vous avez besoin d'un système de réaction en temps réel, mais aussi d'un système qui, espérons-le, prédit le problème", a déclaré Lutz. « Peut-être que vous voyez une tendance se développer. Vous voyez la tolérance et vous êtes alerté lorsque le système sort de la tolérance. Espérons que le système verra cette tendance venir et vous alertera une minute avant. »

Alors que de nombreux fabricants continuent d'utiliser davantage l'automatisation et des outils tels que l'apprentissage automatique, la tendance générale a une longue histoire. Entreprises de taille moyenne en Europe germanophone connues sous le nom de Mittelstand ont adopté l'automatisation pendant des décennies pour rester compétitifs dans un monde où une main-d'œuvre bon marché est toujours disponible, quelque part. "En Europe, vous avez ces usines méga-optimisées qui sont déjà super automatisées", a déclaré Lutz. « Ils sont tous détectés. Ils collectent des informations dans l'atelier. Mais les informations ne sont utilisées que pour visualiser l'état actuel de la production. Et si un problème survient, les travailleurs humains doivent se démener pour le résoudre.

D'autres fabricants à travers le monde ont adopté une méthodologie similaire, mais la tendance des usines intelligentes change le calcul. Il promet de permettre aux fabricants de capacités croissantes de prévoir les problèmes avant qu'ils ne provoquent des temps d'arrêt. Certes, la technique est souvent plus difficile à déployer que prévu. Il a tendance à mieux fonctionner pour les organisations disposant de données considérables sur un nombre important de machines, a déclaré Hala Zeine, présidente de la chaîne d'approvisionnement numérique et de la fabrication de SAP.

Un autre obstacle à la maintenance prédictive est la question de savoir où le traitement des données doit être localisé. Qu'est-ce qui doit être traité directement dans l'atelier - à la « périphérie » ? Et que faut-il envoyer vers le cloud ? "Pour obtenir cet équilibre, c'est le Saint Graal dans l'usine intelligente", a déclaré Lutz. « À long terme, tout transférer dans le cloud ne fonctionne pas du point de vue des coûts. »

Il existe un certain nombre d'entreprises qui poussent l'analyse à la périphérie et regroupent les données dans le cloud. « Mais ce que les gens oublient souvent, c'est :une fois que vous avez agrégé et compressé les données, par exemple, en " max ", " min ", " valeurs aberrantes ", " moyenne ", etc., vous perdez la possibilité d'exécuter la science des données. " dit Lutz. « Vous avez besoin des données brutes, mais où les stockez-vous ? »

Une difficulté avec les définitions

En mettant l'accent sur les systèmes cyberphysiques, le terme Industrie 4.0 est sans doute encore plus ambigu que celui d'usine intelligente, mais sa référence la plus claire est son allusion à une prochaine révolution industrielle. On ne sait pas si le terme « Industrie 4.0 » durera dans une dizaine d'années, il est difficile d'évaluer l'état actuel du secteur industriel au sens large est un peu difficile à déchiffrer.

Mais s'il y a une révolution industrielle sous les pieds, elle peut être différente de ce que vous imaginez. Selon à qui vous demandez et où vous regardez dans le monde, la productivité de la fabrication est soit lente, soit a augmenté progressivement ces dernières années. L'Allemagne est peut-être un pionnier en matière de fabrication intelligente, mais les signaux sont mitigés concernant la vitesse de transformation du secteur industriel du pays. Son industrie manufacturière, ainsi que son puissant secteur automobile, sont «en difficulté», comme l'a récemment déclaré The Guardian, citant sa vulnérabilité à l'incertitude économique mondiale et aux tensions commerciales. D'autre part, le scandale du Dieselgate a conduit son industrie automobile à redoubler d'efforts en matière d'innovation, renforçant la recherche et le développement sur les véhicules électriques et hybrides. Volkswagen prévoit également de dépenser quelque 10 milliards d'euros pour une usine de fabrication de batteries lithium-ion de haute technologie et de devenir le premier constructeur automobile à déployer l'impression 3D à grande échelle.

Les constructeurs automobiles allemands, à l'instar de leur concurrence internationale, ont également investi dans le covoiturage, les véhicules autonomes et le multimodal. Daimler et BMW, par exemple, investissent conjointement 1 milliard d'euros dans une entreprise de covoiturage.

L'évolution des priorités commerciales de VW est un microcosme de la quête de nombreuses entreprises industrielles pour se réinventer.

Et pour ceux qui regardent uniquement, disons, le secteur productif du secteur manufacturier comme preuve de la transformation industrielle, ne voient pas la situation dans son ensemble, a déclaré Martin Davis, associé directeur de DUNELM Associates Ltd. « Cela me rappelle la citation attribuée à Henry Ford. ", a déclaré Davis. "Si j'avais demandé aux gens ce qu'ils voulaient, ils auraient répondu un cheval plus rapide."

Erik Josefsson, responsable des industries avancées d'Ericsson, a une vision paradoxale de l'état de l'industrie manufacturière. "En fait, vous ne connaissez pas le changement tant que vous n'avez pas réellement eu le changement", a déclaré Josefsson. « Parce que lorsque vous êtes dedans, vous ne vous en rendez pas vraiment compte de la même manière. »

Une partie du défi réside dans l'élargissement de la définition des termes. Tout terme technologique précédé de « intelligent » manque probablement d'une définition ferme. Et puis le framework Industrie 4.0 évolue aussi. « On pourrait dire en premier lieu qu'il s'agissait davantage de se connecter. Nous avons commencé à parler de « systèmes cyber-physiques ». Et puis tout le concept de jumeau numérique a émergé », a déclaré Josefsson. « Mais en réalité, nous portons maintenant les jumeaux numériques au niveau supérieur. La définition du jumeau numérique a donc changé. Il en va de même pour les usines dites du futur, qui, au sens propre, resteront toujours hors de portée. Josefsson a ajouté :« Nous augmentons nos attentes et nous demandons : Quand cette révolution va-t-elle avoir lieu ? »