Yanesh Naidoo : L'avenir de l'Industrie 4.0 selon le Directeur Innovation de Jendamark Automation

De l'atelier à devenir propriétaire de Jendamark Automation, Yanesh Naidoo a eu une longue carrière dans la fabrication automobile.

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Nommée entreprise tech africaine de l'année 2023, Jendamark est un leader mondial dans la conception et fabrication de lignes d'assemblage automobile, ayant construit plus de 3000 systèmes d'assemblage automobile dans le monde.

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Yanesh Naidoo est le Directeur de l'Innovation de l'entreprise où il dirige la division services digitaux de Jendamark. Expert en Industrie 4.0, nous étions ravis de nous asseoir avec Yanesh pour avoir son insight sur les technologies manufacturières.

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Ici Yanesh discute si l'Industrie 4.0 a tenu ses promesses, le rôle transformateur de l'IA et pourquoi on a tort sur notre approche de la pénurie de compétences.

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Comment êtes-vous entré dans la fabrication ?

C'est l'histoire typique du gamin qui casse des trucs. Je ne dirais pas que j'étais créatif, mais j'étais certainement intéressé par comment les choses marchent et faire des choses. J'aimais les voitures et je voulais toujours être dans l'espace ingénierie automobile.

J'ai réussi à entrer à l'Université du Cap pour étudier l'ingénierie mécatronique, qui était un sujet très nouveau à l'époque.

J'ai eu mon premier job chez VW dans la zone planification où on planifiait nouveaux équipements pour lignes de production - c'était il y a 20+ ans. J'ai vite réalisé que j'étais plus intéressé par le côté ingénierie profonde des machines, et je voulais être plus impliqué dans le design machine.

À l'époque, Jendamark était fournisseur de VW et quand il y a eu un poste d'ingénieur commercial, j'ai postulé et l'ai eu.

Cette année, j'aurai 20 ans chez Jendamark. Tout au long de ma carrière, j'ai eu beaucoup de rôles différents : ingénieur commercial, à chef des ventes et maintenant je suis propriétaire de l'entreprise. J'ai aussi géré le bureau d'études et le département contrôles et je suis maintenant du côté innovation digitale, construisant un business digital sur le dos de notre business automatisation.

Finalement, ce que fait Jendamark c'est concevoir et construire des lignes de production qui assemblent des composants automobiles.

Voilà comment j'en suis arrivé là aujourd'hui.

Image courtesy of Jendamark

Vous devez avoir vu beaucoup de changements dans l'industrie depuis que vous l'avez rejointe il y a plus de 20 ans. Comment la fabrication a-t-elle évolué pendant ce temps ?

Pour être honnête avec vous, je pense qu'elle a évolué en surface mais au fond, les composants de fabrication sont restés à peu près les mêmes.

Quelques éléments digitaux ont été incorporés, ex: traçabilité. Mais j'ai bossé dans l'auto longtemps et la digitalisation, traçabilité existent depuis 15-20 ans dans l'espace auto. Ça a dû être - chaque boulon dans votre voiture doit être tracé et loggé.

La révolution digitale entière ne s'est pas matérialisée autant que le battage médiatique le dit. Je pense qu'il y a encore un énorme potentiel et ça se réalise encore, mais honnêtement, je pense que ça ne s'est pas matérialisé comme on s'y attendait.

L'Industrie 4.0 a maintenant 10 ou 11 ans, non ? Est-ce qu'elle a eu cet impact révolutionnaire ? Je ne suis pas sûr.

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Pourquoi pensez-vous que l'Industrie 4.0 n'a pas livré cette promesse révolutionnaire ?

Je pense que c'est double. Le défi principal c'est que la fabrication s'est fait vendre un tas de nouvelle tech qui ne résout pas nécessairement un problème et parce qu'il y a tout ce nouveau truc fancy, on essaie de trouver des problèmes pour pouvoir utiliser la technologie.

C'est le défi que j'ai avec les consultants, ils adorent créer du hype autour de nouvelle tech et dire que si vous n'adoptez pas ce nouveau truc fancy, vous prenez du retard. Alors que la bonne approche devrait être une compréhension profonde des défis de la fabrication.

Je pense que la plupart des consultants ne savent pas ce que c'est que des chaussures de sécurité, ils n'ont jamais eu assez d'expérience sur le terrain, sur l'atelier, ou sur une ligne de production vivante pour vraiment avoir une appréciation profonde des problèmes.

La bonne approche doit être pilotée par la valeur. Comme dit le dicton : « On peut écorcher un chat de plusieurs façons ». C'est horrible, mais c'est la vérité. Les problèmes dans la fabrication n'ont pas changé dans les 20 dernières années. La façon dont on résout les problèmes peut être différente, mais si vous venez d'une perspective technologie et que vous ne comprenez pas vraiment le problème, vous n'allez rien accomplir.

C'est un côté du problème, et je pense que l'autre côté c'est que la fabrication a été faite de la même façon pendant des centaines d'années.

La plupart des cultures manufacturières sont rétrospectives, on fait les choses basées sur les problèmes qui sont arrivés hier, pour qu'ils n'arrivent pas demain. En utilisant les données correctement, on a une opportunité de prévenir ces problèmes d'arriver demain.

Conceptuellement, c'est très facile à comprendre, mais les gens de la fabrication ne regardent pas un graphique en pensant à prévenir les problèmes de demain. Ils regardent un graphique pour expliquer les problèmes d'hier et donc on est dans un état d'esprit très rétrospectif.

Comme avec tout changement, l'état d'esprit est la chose la plus dure à changer.

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Image courtesy of Jendamark

Vous avez mentionné que la fabrication a eu les mêmes problèmes depuis 20 ans, quels sont-ils ?

Le problème autour des compétences est énorme et je ne pense pas qu'il faut un investissement massif en technologie pour le résoudre, je pense que ça revient à l'état d'esprit.

Un autre problème c'est la disponibilité de l'information. Un des plus gros défis dans les usines c'est que vous avez des départements disparates. Vous avez fabrication qualité, ventes, etc. et ils travaillent sur des jeux de données différents. Combiner ces données en une vérité commune pour l'entreprise alignerait tout ça bien plus efficacement.

Vous trouvez des pannes répétées et des temps d'arrêt sur certaines machines. On continue à devoir gérer ça sans vraiment résoudre la racine du problème. Ça ne demande pas d'énormes changements technologiques, ça demande un changement d'état d'esprit.

La communication est aussi un énorme problème entre les gens, ex: comment les gens mettent leur biais dans la description d'un problème. C'est une chose massive, et l'histoire change au fur et à mesure qu'elle remonte la chaîne alimentaire parce que les gens ajoutent leurs biais.

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Pourriez-vous donner un exemple de ça ?

On a eu une panne sur une de nos lignes de production aux US, et on a un gars de support dans cette usine particulière.

Quand la ligne s'arrête, c'est la panique totale. Tout le monde s'énerve, des gros mots volent… c'est la nature d'un atelier. Une des machines a cassé et ça a commencé à escalader parce que nos clients commençaient à perdre beaucoup d'argent.

En remontant la chaîne, les gens n'étaient pas satisfaits des réponses qu'ils recevaient de Jendamark sur comment résoudre le problème. Au moment où ça arrivait au CEO de notre client, et que ce CEO appelait notre CEO, ils parlaient de la mauvaise ligne de production.

Quand notre CEO a commencé à nous dire en interne d'aller réparer ABCD, il avait complètement tort.

Il y a eu une mécommunication en route et c'est comme un téléphone arabe, c'est la nature humaine, on ajoute nos biais et c'est la réalité de ce qui se passe sur l'atelier.

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Y a-t-il un moyen que la technologie puisse corriger ça ?

Avoir une visibilité claire est clé. Si le CEO avait eu un tableau de bord et pouvait voir que la ligne 7 était down ou recevoir un message sur son téléphone, ça aurait aligné la compréhension de tous sur quelle machine était down.

Il y a une opportunité pour que les données soient partagées à tous les niveaux d'une organisation et représentent la vérité et pas les opinions des gens.

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C'est important d'avoir cette objectivité, les données ne peuvent pas être mal interprétées de la même façon.

Oui, si on avait eu accès à ça comme fournisseur, on aurait réagi bien plus vite.

C'est là que la technologie peut aider, mais c'est à propos de comprendre le problème d'abord et puis appliquer la bonne technologie par-dessus.

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Bien sûr, c'est mieux de s'assurer que la technologie corrige le problème que l'inverse. Cela dit, y a-t-il des technologies Industrie 4.0 qui vous excitent ?

Je pense que toutes sont excitantes mais il faut penser l'Industrie 4.0 comme des outils dans une boîte à outils : robots collaboratifs, impression 3D, digitalisation, vision par ordinateur, IA, etc.

Ce sont toutes des tech fancy mais il faut savoir qu'elles sont des outils dans une boîte. Il faut envoyer l'ingénieur aller résoudre un problème particulier, comprendre le problème et puis choisir les bons outils en conséquence. Pas aller chercher un problème où ils peuvent utiliser un cobot.

Un cobot est un bon exemple parce que cette technologie a été vraiment hypée mais maintenant beaucoup de cobots ont été décommissionnés. Ce sont de bons produits quand utilisés correctement mais beaucoup de CEO ont dit à leurs ingénieurs : « On doit utiliser des cobots, mettez des cobots partout. »

Intéressant, un cobot ralentit le processus parce qu'il doit être safe, il doit être programmé d'une certaine façon. Un humain est souvent plus rapide qu'un cobot, et un humain travaillant avec un cobot est encore plus lent.

Si je veux rendre ma productivité plus rapide, un cobot peut faire partie de la solution, mais peut-être pas. L'état d'esprit ne peut pas être : « Y'a un cobot, utilisons-le, je m'en fiche où - je veux l'utiliser. »

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Image courtesy of Jendamark

Je vois, l'utiliser pour l'utiliser n'est pas aussi efficace que l'utiliser pour résoudre un problème spécifique que seul un cobot peut résoudre. Voyez-vous cette attitude dans la façon dont on parle de l'IA en ce moment ? Est-ce la même chose ?

Non, l'IA est différente, c'est une technologie fondatrice et transformationnelle. Mais encore, je pense que ça revient à l'état d'esprit dans l'organisation pour l'utiliser correctement.

Que ce soit vision par ordinateur, grands modèles de langage ou IA conversationnelle, je pense que ça va changer la donne parce que ça peut faire ce que les humains font mais moins cher, comme inspecter un produit.

J'ai une bouteille d'eau ici, il y a certaines choses qu'une caméra conventionnelle ne peut pas faire, mais une caméra et l'IA peuvent probablement vérifier certains trucs sur cette bouteille comme un humain.

Au final, ça peut coûter moins et être potentiellement plus fiable, mais ça prend du temps.

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On a parlé de l'Industrie 4.0 mais quel est votre avis sur l'Industrie 5.0 ?

Encore, des consultants qui essaient de créer plus de hype autour de quelque chose qui ne veut rien dire.

Les gens ont mal compris l'Industrie 4.0 aussi. Les gens pensent que fabrication avancée et lignes de production très automatisées c'est l'Industrie 4.0, mais est-ce qu'elles le sont vraiment ?

Pour moi, la définition de l'Industrie 4.0 c'est utiliser les données pour améliorer votre productivité.

L'Industrie 3.0 c'était l'automatisation et juste parce que vous automatisez la ligne ne veut pas dire que c'est l'Industrie 4.0 parce qu'il faut utiliser les données proactivement par opposition à réactivement.

Industrie 5.0 ? Je pense que c'est de la merde.

Au final, ça revient au même truc : comprendre le problème que vous essayez de résoudre et utiliser différents outils, l'IA en étant un.

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On a parlé de la pénurie de compétences avant. Qu'est-ce qui selon vous est au cœur de ça ? Et que pensez-vous que l'industrie peut faire pour l'adresser ?

Où êtes-vous basé ? On dirait que vous avez un accent anglais.

Oui, je suis à Londres.

Alors laissez-moi répondre à votre question de façon longue.

La population de la planète est maintenant 8 milliards. Environ 3 milliards vivent dans le « premier monde » et 5 milliards dans les pays en développement en Asie du Sud-Est, Afrique, Inde, et parties de l'Amérique du Sud, non ?

La majorité de la population mondiale n'a pas de pénurie de main-d'œuvre, ce point de pénurie de main-d'œuvre est une chose très occidentale.

Je pense que la migration devrait être gérée bien mieux parce que les gens veulent venir au UK, mais personne au UK ne veut qu'ils viennent parce qu'ils ont peur pour les emplois mais il n'y a pas assez de gens pour faire le job.

Il y a une opportunité ratée, mais c'est mon opinion politique. Il y a plein de gens dans le monde en développement avec des compétences qui veulent venir.

Ce n'est pas qu'il n'y a pas de pénurie globale de gens, il n'y en a pas. La perception d'une pénurie de compétences est vraie dans certaines usines, évidemment, et dans certains pays mais ce n'est pas vrai pour le monde entier. En fait, ce n'est pas vrai pour la majorité du monde.

C'est intéressant, j'ai vu d'autres dans l'industrie suggérer des trucs comme éducation et sensibilisation comme solution. Vous êtes la première personne à qui je parle qui souligne que les gens sont là et qu'on peut les faire venir bosser à ces jobs qualifiés.

Tout revient à comprendre le problème.

Je pense aussi que le COVID a eu un impact sur l'industrie. Un autre truc c'est que la fabrication est devenue moins sexy et les gens n'ont plus envie de la faire. Il y a du marketing à faire pour la rendre cool à nouveau, et je pense que la technologie est une opportunité pour la rendre cool à nouveau.

Je pense que la pénurie de main-d'œuvre s'atténue maintenant car la demande baisse. Vous aviez ce défi chaîne d'approvisionnement pendant le COVID. Il y avait énorme demande et pas assez de gens donc vous aviez ces gros pics et je pense que l'hystérésis dans la courbe s'aplatit.

Si je devais laisser quelque chose à votre audience, ce serait qu'il n'y a pas de pénurie de gens et pas de pénurie de gens volontaires non plus.

Image courtesy of Jendamark

Vous êtes dans l'industrie depuis des années et vous êtes si passionné. Qu'est-ce qui vous maintient intéressé par la fabrication ?

Notre entreprise a cet éthos que les usines ne peuvent être meilleures qu'avec de meilleures personnes. Je suis en mission pour essayer de faire un impact plus grand sur la fabrication en rendant les gens plus efficaces et plus heureux.

C'est une leçon que j'ai apprise chez VW ; il y a eu une période de six semaines dans ma vie qui a changé ma façon de penser pour le reste de ma vie.

Quand j'ai fini l'université et commencé chez VW, partie de la formation graduate impliquait de bosser six semaines sur la ligne de production comme opérateur. J'ai juste eu la paille courte et j'ai dû bosser les shifts de nuit à monter des échappements dans une voiture.

J'ai développé un énorme respect pour ce que les opérateurs doivent faire et je pense que si les usines veulent être meilleures, elles doivent commencer par l'opérateur et rendre les choses plus faciles pour eux. Ça peut être tout, du mécanique, électrique et maintenant l'IA pour assister les usines.

Des trucs simples comme prédire que l'imprimante code-barres va manquer d'encre. Un truc bête comme ça peut arrêter une ligne de production et, croyez-moi, je l'ai vu plein de fois.

On a introduit beaucoup de processus au fil des ans par le haut vers le bas, ISO est un bon exemple. Une procédure ISO vient beaucoup du CEO pour s'assurer qu'à l'audit vous suivez la conformité.

Au moment où ça arrive aux gens sur l'atelier qui font les trucs, l'équipe maintenance, les opérateurs, c'est un exercice de case à cocher. Ça ne veut rien dire. Ils le font seulement parce que quelqu'un cherche un certificat de conformité.

Ça n'ajoute pas de valeur au business, alors que si on peut driver un changement comportemental en utilisant les données du bas vers le haut, on peut avoir les opérateurs qui dirigent les CEOs correctement.

C'est ce que j'espère que l'Industrie 4.0 deviendra pour que les opérateurs soient plus empowerés, pour que les usines fassent plus d'argent, et que les CEOs reçoivent leur direction des opérateurs et gars de maintenance, pas l'inverse.