Technologies émergentes de l'industrie 4.0 avec des exemples concrets

Qu'est-ce que la technologie Industrie 4.0 ?

L'industrie 4.0, également connue sous le nom de quatrième révolution industrielle, vise à rendre les entreprises plus intelligentes et plus automatisées. Là où la troisième révolution industrielle s'est concentrée sur le basculement des processus mécaniques et analogiques vers des processus numériques, la quatrième révolution industrielle s'est concentrée sur l'approfondissement de l'impact de nos technologies numériques en rendant nos machines plus autonomes, capables de « parler » entre elles et de prendre en compte des quantités massives de données d'une manière que les humains ne peuvent tout simplement pas, tout cela au nom de l'efficacité et de la croissance. La technologie de l'industrie 4.0 représente un changement fondamental dans le fonctionnement des entreprises, aussi fondamental que le passage de la vapeur à l'électricité lors de la deuxième révolution industrielle.

Vous voulez en savoir plus ? Lisez notre guide complet sur l'Industrie 4.0.

Quel est l'impact de la technologie Industrie 4.0 sur l'industrie manufacturière ?

Dans le secteur manufacturier, l'industrie 4.0 a des répercussions étendues. Il est utilisé pour tirer parti de l'efficacité opérationnelle, affiner les prévisions de la demande, briser les silos de données, s'engager dans la maintenance prédictive, offrir aux travailleurs des améliorations en matière de sécurité et de formation virtuelle, et plus encore. L'industrie 4.0, dans le cadre d'un concept plus large appelé transformation numérique, couvre la fabrication de la planification à la livraison, avec des solutions d'analyse approfondie, des capteurs de données d'atelier, des entrepôts intelligents, des modifications simulées, ainsi qu'un suivi des produits et des actifs.

Pour les fabricants, les technologies de l'industrie 4.0 aident à combler le fossé entre des processus autrefois séparés et une vue plus transparente et visible sur l'ensemble de l'organisation, avec de nombreuses informations exploitables.

10 technologies réelles de l'industrie 4.0 avec exemples

Vous trouverez ci-dessous les principales technologies de transformation numérique apportées par l'Industrie 4.0. N'hésitez pas à sélectionner l'un d'entre eux pour accéder à une section particulière :

1. Mégadonnées et analyses
2. Robots autonomes
3. Simulation/Jumeaux numériques
4. Systèmes horizontaux et verticaux
5. IoT industriel (IIoT)
6. Technologie de cybersécurité
7. Le nuage
8. Fabrication additive
9. Intelligence artificielle
10. Réalité augmentée

1. Big Data et analytique

Le Big Data est exactement ce à quoi il ressemble :des quantités massives de données. Des montagnes de statistiques et de chiffres si énormes que les humains et les équipes pourraient passer des années à les parcourir manuellement sans en tirer beaucoup de valeur réelle. Avec des machines aux commandes, c'est une toute autre histoire. En utilisant les capacités informatiques avancées d'aujourd'hui, ces énormes flux de données pures et non altérées peuvent être transformés en informations précises et exploitables qui peuvent guider la prise de décision pour les leaders de la fabrication. Les sources de données peuvent inclure tout, des capteurs IdO dans les usines et les systèmes d'éclairage aux données de vente ou aux facteurs liés à la chaîne d'approvisionnement tels que la météo et le climat politique.

Les mégadonnées sous-tendent une grande partie des autres technologies de l'industrie 4.0. Plus de données sont utilisées, plus le niveau d'efficacité est élevé.

Exemple de Big Data et d'analyse dans le secteur manufacturier

Imaginez ceci :il y a un atelier quelque part dans le Wisconsin qui a un petit capteur (un capteur IoT industriel que nous aborderons plus en détail dans un instant) connecté à chaque machine de cette usine. Ce capteur enregistre et analyse en permanence des informations à la fois sur le site du capteur et dans le Cloud (que nous couvrirons également). Toutes les données de ce petit capteur IoT, y compris des informations telles que la quantité d'utilisation de la machine, sont collectées et introduites dans un algorithme d'apprentissage automatique.

Les données machine collectées peuvent être analysées pour prédire les défauts de qualité et prolonger la durée de vie de l'outil.

Cet algorithme, ou formule, génère des résultats concernant le calendrier de maintenance de cet équipement. Il dit:"La courroie de cette machine est susceptible de se casser dans 2-3 semaines." Dans cet esprit, la maintenance est planifiée en heures « off » dans la semaine et la machine maintient son efficacité opérationnelle pendant toutes les heures de travail. C'est ce qu'on appelle la "maintenance prédictive" et cela ne fonctionnerait pas du tout sans le big data. Le Big Data aide cette usine à prendre soin de ses actifs, à réduire ses coûts et à limiter le risque d'indisponibilité.

2. Robots autonomes

Les robots autonomes sont des machines autonomes qui peuvent gérer leurs tâches intelligemment sans avoir besoin d'un opérateur humain. Ils exécutent rapidement et avec précision des tâches répétitives, même si elles sont complexes, tout en nécessitant peu ou pas de temps d'arrêt, sauf pour la maintenance.

Exemple de robots autonomes dans la fabrication

Les robots autonomes sont utilisés dans la fabrication pour maintenir et déplacer des objets lourds sur une chaîne de production. Cela permet d'éviter les blessures humaines lors du soudage, de l'assemblage et de la palettisation. Les robots autonomes peuvent également aider à la préparation des commandes au niveau de l'entrepôt, car ils ont la capacité d'analyser rapidement et de choisir l'itinéraire le plus efficace pour prélever les articles, même pour plusieurs commandes. Ils peuvent également être utilisés pour une production continue, car ils n'ont pas nécessairement besoin de pauses.

3. Simulation / Jumeaux Numériques

Un jumeau numérique, bien qu'il ressemble à quelque chose d'arraché à un film de science-fiction, est la technologie très authentique derrière la création d'une simulation d'un objet, d'un concept ou d'une zone du monde réel dans un espace numérique. Il peut inclure une représentation 3D de tous les actifs physiques, systèmes opérationnels et structures d'une installation entière. Les cas d'utilisation des systèmes de jumeaux numériques sont extrêmement larges.

Un jumeau numérique d'une machine CNC, une sorte de modèle 3D sous "stéroïdes".

Exemple de simulation/jumeaux numériques dans le secteur manufacturier

À l'aide de capteurs IoT industriels, une entreprise de fabrication peut « voir » l'ensemble de son atelier dans un espace virtuel. Ils peuvent voir l'emplacement de chaque actif, sa disponibilité et ses besoins de maintenance (même ceux qui ne sont pas encore apparus). Ils peuvent même "regarder" à l'intérieur de machines dont l'ouverture serait dangereuse ou coûteuse dans la vraie vie.

Grâce à ce jumeau numérique et à l'apprentissage automatique, les responsables de la fabrication peuvent prévoir les tâches de maintenance et trouver des moments pour mieux utiliser l'équipement afin de réduire les goulots d'étranglement. Ils peuvent former les employés à une distance de sécurité avant de leur présenter les machines non simulées sur le terrain et tester des idées de changements opérationnels avant de dépenser de l'argent, du temps et de l'énergie pour les mettre en œuvre.

4. Intégration horizontale et verticale du système

L'intégration horizontale et verticale a été qualifiée de «colonne vertébrale de l'industrie 4.0». La prémisse de l'intégration horizontale et verticale des systèmes est la connectivité et la visibilité. Cela pourrait signifier soit au sein d'une seule organisation, soit en dehors de celle-ci avec des partenaires de l'industrie. Les machines et les entreprises communiquent et partagent constamment des données, ce qui permet d'obtenir des opportunités d'analyse plus approfondies, une plus grande transparence et une efficacité accrue pour tous.

Exemple d'intégration de système horizontale et verticale dans la fabrication

Si une entreprise possède plusieurs installations de production, l'intégration horizontale peut assurer un partage transparent des problèmes de données tels que les niveaux de stock et les retards. L'intégration verticale dans la fabrication peut inclure la suppression des silos interservices afin que l'ensemble de l'organisation fonctionne comme une unité, de la R&D à l'approvisionnement, et de la fabrication aux ventes et au-delà. Tout le monde partage des données, tout le monde en profite et tout le monde fonctionne de manière dynamique.

5. IdO industriel (IIot)

L'IdO industriel fait référence au déploiement de petits capteurs, parfois dotés de capacités informatiques, qui collectent et surveillent les données en temps réel dans l'ensemble des entreprises. Les capteurs IoT peuvent être déployés en conjonction avec pratiquement n'importe quoi, des lumières au CVC (chauffage, ventilation, climatisation) en passant par les machines d'usine. L'IdO industriel est une technologie fondamentale de l'industrie 4.0. Les avantages des équipements connectés sont énormes, car ils fournissent des informations pour une meilleure prise de décision à de nombreux niveaux de l'organisation.

Une opération industrielle entièrement connectée tire parti de la technologie Industrie 4.0, y compris l'IdO, pour mieux comprendre les performances.

Exemple d'IdO industriel (IIoT) dans la fabrication

Nous avons déjà évoqué le rôle de l'IdO industriel dans la maintenance prédictive. Un autre exemple d'IIoT dans la fabrication consiste à éliminer les goulots d'étranglement et à augmenter considérablement le débit de production. Si chaque machine d'un étage de production est connectée à un appareil IoT qui surveille l'efficacité de la production, l'utilisation, la disponibilité, etc., ces données peuvent être utilisées. en conjonction avec un algorithme d'apprentissage automatique. Cela détermine quelle pièce de machine représente le goulot d'étranglement le plus prioritaire ainsi que la manière de le résoudre. La machine a-t-elle besoin d'une mise à niveau ? Doit-il simplement être utilisé à plusieurs moments de la journée ?

La plate-forme IIoT MachineMetrics

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6. Technologie de cybersécurité

Vous ne pouvez pas avoir beaucoup de technologie impliquée à tous les niveaux de votre entreprise sans une sorte de protection en place pour garder les pirates et autres agents malveillants hors de vos systèmes. La technologie de cybersécurité est tout ce qui protège vos systèmes numériques contre les vecteurs d'attaque internes et externes. La cybersécurité moderne implique des technologies telles que la blockchain ou l'intelligence artificielle et peut protéger de nouvelles technologies telles que les appareils IdO industriels.

Exemple de technologie de cybersécurité dans le secteur manufacturier

Avec des systèmes numérisés et intelligents en place, les fabricants sans cybersécurité suffisante sont exposés à la menace de propriété intellectuelle volée, d'équipements de fabrication réquisitionnés par des saboteurs pour créer des produits défectueux, de rançongiciels, d'usurpation d'identité, etc. Cependant, les fabricants peuvent atténuer les menaces de sécurité en créant un plan en cas de violation, ainsi qu'en activant des mesures de cybersécurité protectrices qui protègent leurs données et leurs équipements, y compris leurs systèmes IoT.

7. Le nuage

Le Cloud est un terme nébuleux qui fait référence à un grand nombre de systèmes connectés sur Internet. Habituellement, cela signifie un serveur situé hors site de votre entreprise. Le "Cloud" peut être utilisé pour les logiciels et les données stockés quelque part sur Internet (par exemple, le serveur de quelqu'un d'autre) plutôt que sur une machine locale.

Dans une architecture IoT complète, les fabricants peuvent tirer parti à la fois du cloud et de la périphérie pour permettre une prise de décision rapide avec une puissance de traitement et une évolutivité avancées.

Exemple de Cloud dans la fabrication

Le Cloud offre de nombreux avantages aux industriels. Il peut contenir de grandes quantités de données de capteurs en toute sécurité avec des redondances déjà en place. Il peut contenir en toute sécurité les données des clients. Il peut être utilisé pour l'informatique. Les tâches à forte intensité de calcul telles que la modélisation des risques à l'aide de l'apprentissage automatique peuvent être effectuées sur le Cloud pour réduire les frais généraux des machines de grande puissance. Ces dernières années, il a également été utilisé pour la "fabrication en nuage", qui peut faire référence à un logiciel ou à une véritable fabrication distribuée sur des sites géographiques disparates.

8. Fabrication additive

La fabrication additive consiste à créer des éléments couche par couche, en ajoutant de nouveaux matériaux plutôt qu'en les soustrayant. Ceci est comparé à l'ancienne méthode de fabrication (fabrication soustractive), qui couvre des tâches telles que la coupe et la sculpture du bois, etc.

Exemple de fabrication additive dans l'industrie manufacturière

L'impression 3D est une forme de fabrication additive. Parmi les principaux adoptants, citons Adidas, qui imprime en 3D des chaussures dont les conceptions ont été créées à partir de mégadonnées.

9. Intelligence artificielle et apprentissage automatique

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique font référence à des machines qui utilisent des algorithmes pour traiter des données et tirer des conclusions qui n'y ont pas été programmées par des développeurs humains. Ces machines apprennent des données afin de générer des prédictions de plus en plus précises.

Exemple d'intelligence artificielle dans le secteur manufacturier

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont largement utilisés dans le secteur manufacturier pour la prévision de la demande et la maintenance prédictive. Parce que l'IA peut prendre en compte de vastes gammes de données provenant de capteurs et d'autres sources, c'est un candidat parfait pour anticiper des situations volatiles, complexes et dynamiques en temps quasi réel d'une manière que les humains ne peuvent pas. L'IA fonctionne bien pour prévoir et prédire les changements du marché pour les fabricants.

10. Réalité Augmentée

La réalité augmentée comprend des entrées sensorielles supplémentaires, généralement visuelles, superposées au monde réel. Les exemples courants incluent Google Glass et le jeu Pokémon Go.

Exemple de réalité augmentée dans le secteur manufacturier

Dans le secteur manufacturier, la réalité augmentée peut être utilisée aussi bien pour la formation des travailleurs que pour la maintenance. Les nouveaux employés peuvent apprendre à utiliser des machines qui pourraient être dangereuses dans un environnement sécurisé et virtualisé avant d'entrer dans l'usine. La réalité augmentée peut également être bénéfique lors des tâches de maintenance en proposant des info-bulles, des manuels de réparation et d'autres notations qui deviennent facilement visibles sur site, dans le champ de vision du technicien. La réalité augmentée permet également aux techniciens de voir l'intérieur des machines dangereuses et compliquées avant de les ouvrir, afin qu'ils sachent exactement ce qu'ils recherchent et quoi faire avant de commencer.

MachineMetrics accélère les transformations des usines numériques en fournissant une plate-forme IoT industrielle intuitive et flexible pour collecter et transformer facilement les données de n'importe quel équipement de fabrication en applications puissantes et exploitables.

À l'heure actuelle, des centaines de fabricants ont connecté des milliers de machines à MachineMetrics dans leurs usines mondiales afin de réduire les temps d'arrêt des machines, d'optimiser la capacité et d'augmenter le débit et la rentabilité de leurs opérations de fabrication.