MES et plateformes IoT : Naviguer vers l'avenir de la gestion des opérations manufacturières

Dans tous les secteurs, l'accélération des cycles d'innovation produit et la variabilité croissante des demandes du marché mettent au défi les usines et organisations manufacturières qui étaient principalement conçues pour l'efficacité. Ajoutez la tendance générale vers des produits plus personnalisés, et vous comprenez pourquoi un moteur clé de la révolution « Industrie 4.0 » (I4.0) est la flexibilité. Inutile de dire que les impératifs de productivité et de qualité ne disparaîtront pas ; en fait, le succès aujourd'hui exige efficacité et flexibilité. Alors qu'ils passent des preuves de concept initiales aux implémentations à grande échelle, les fabricants auront besoin d'une nouvelle approche de la gestion des opérations de fabrication (MOM), ce qui met au défi l'écosystème MES tel que nous le connaissons.

L'avenir du MES

Le renouvellement accéléré des produits et leur personnalisation accrue exigent une intégration beaucoup plus étroite entre la gestion du cycle de vie du produit (PLM) et les processus de fabrication. Un flux transparent de données de définition de produit permet d'accélérer l'introduction de nouveaux produits ou variantes, économisant des semaines ou des mois dans le délai de mise sur le marché des innovations de produit ou de service.

S'adapter à une demande de marché fluctuante nécessite des usines flexibles qui peuvent monter et descendre en charge et changer quasi instantanément, tout en assurant une traçabilité de bout en bout pour des raisons de conformité ou de service client. Pour toutes ces raisons, le rôle du MES en tant que « bras d'exécution » de l'ERP est renforcé, et la plupart des leaders de l'Industrie 4.0 le considèrent à juste titre comme l'épine dorsale de leurs opérations de fabrication.

Un nouveau paradigme

Tout en reconnaissant l'importance d'un système MES de base bien conçu, la plupart des fabricants sont confrontés à des problèmes similaires. La plupart des implémentations MES ont commencé il y a plus d'une décennie, quand le fossé IT/OT était encore large et nécessitait beaucoup de câblage. En conséquence, et pour garantir des opérations ininterrompues, l'ajout ou l'évolution de fonctionnalités est encore lié à des cycles de publication/mise à jour sur plusieurs années. Deuxièmement, la majorité des solutions MES ont été architecturées à une époque où les modèles standards actuels qui rendent les solutions logicielles à la fois flexibles et évolutives, dans le cloud ou sur site, étaient encore à leurs débuts.

En discutant avec des dirigeants de production, ils soulignent deux exigences principales pour la gestion des opérations de fabrication :

1. Pour garder des opérations plus complexes et changeantes rapidement sous contrôle, ils ont besoin d'une visibilité de bout en bout, au-delà des frontières des systèmes. Pour prendre les bonnes décisions, ils n'ont pas seulement besoin de données de production en temps réel, mais aussi dans le contexte des données de référence provenant du PLM ou de l'ERP.
2. Pour faire face au rythme croissant du changement, ils ont besoin d'une colonne vertébrale stable, mais aussi de la capacité de l'étendre de manière flexible avec des applications spécifiques aux problèmes qui enrichiront éventuellement le système de base.

Outre son rôle traditionnel, le MES doit alors fournir des capacités d'intégration, d'analytique et de développement d'applications flexibles et puissantes, ce pour quoi il n'a clairement pas été architecturé.

Le rôle de l'IoT

Initialement développées pour connecter des produits et offrir des services les prolongeant, les plateformes IoT — telles que GE Predix, Siemens Mindsphere ou PTC Thingworx — packagent ces capacités dans une solution intégrée, généralement facilement accessible dans le cloud. De nombreux fabricants les ont alors sélectionnées pour développer des solutions ciblées, explorant le potentiel de l'IoT et de l'analytique Big Data pour optimiser leurs opérations.

De petites start-ups ont aussi vu l'opportunité et ont utilisé ces plateformes pour offrir des solutions packagées dans les domaines de la maintenance prédictive, de la gestion de performance d'actifs et de l'optimisation de la production. Finalement, les grands acteurs du cloud ont également commencé à offrir des cadres IoT spécifiques qui fournissent toutes les fonctions de base, de la connectivité du plancher d'usine à l'apprentissage automatique.

La majorité des clients manufacturiers avec lesquels nous interagissons sont au même carrefour. Les projets pilotes initiaux de preuve de concept ont démontré que des économies significatives pouvaient être réalisées en fiabilité, rendement ou efficacité globale d'actifs et même de lignes de production complètes. De plus, de tels projets pilotes ont également démontré la flexibilité des plateformes IoT, leur permettant de raccourcir considérablement le temps de développement de solutions ciblées pour une variété de défis opérationnels. Mais, ces pilotes principalement bottom-up ont souvent conduit à la prolifération de technologies incompatibles, amenant parfois les DSI à intervenir pour arrêter les coûts incontrôlés et les problèmes de sécurité.

La question qu'on nous pose souvent est comment aller au-delà de ces expériences, en évitant la prolifération technologique mais sans étouffer l'innovation locale des processus.

Pas seulement la technologie

Les projets pilotes ont aussi confirmé que l'I4.0 est une transformation bien plus profonde que le déploiement d'une automatisation plus intelligente. Optimiser les opérations à la volée, basées sur les données, est une évolution profonde de la culture de gestion. Le responsable de production, dont la valeur réside dans sa compréhension intuitive des opérations, doit accepter que l'analytique soutiendra et améliorera son intuition et l'automatisera progressivement.

Similaire à la façon dont l'I3.0, par son impulsion pour l'automatisation, a exigé que le soudeur évolue vers programmeur de robot, en utilisant des technologies avancées pour rendre les robots plus intelligents et plus autonomes, l'I4.0 signifie la même évolution pour la gestion de production. Comparé à passer 80 % de leur temps à faire tourner l'usine, leur rôle nécessitera d'affiner un système qui le rendra encore plus intelligent et éventuellement autonome.

Si vous pensez que cette transformation est triviale, lors de votre prochaine visite d'usine, vérifiez si le tableau de bord de production récemment déployé reflète vraiment la réalité du plancher d'usine et est utilisé pour piloter la production. Mais dans quelques rares cas, le superviseur expliquera encore très convaincament pourquoi il a encore besoin de son propre tableau Excel pour piloter les opérations et mener la réunion de production quotidienne.

En creusant plus profondément, vous découvrirez que ses dernières demandes pour quelques capteurs de plus et une analytique simple pour mieux comprendre un problème persistant ont pris 6 mois à être satisfaites et qu'automatiser la solution qu'il a finalement élaborée ne sera pas possible en raison du coût et du temps que cela prendrait sur la base du paysage IT/OT existant.

Le MES du futur

Dans tous les secteurs, les DSI envisagent maintenant un futur où MES et plateformes IoT seraient déployés côte à côte et intégrés au fil du temps dans une plateforme flexible et évolutive qui peut soutenir leurs stratégies I4.0 dans la ou les prochaines décennies.

Alors que l'état initial des entreprises est assez différent, la direction générale est assez similaire. Premièrement, désencombrer le MES des développements spécifiques et déployer un système de base rationalisé, concentré sur le côté procédural des opérations, étroitement intégré avec l'ERP, y compris les exigences de reporting standard/réglementaires. Revenir à une implémentation standard « sans mods » limite les coûts tout en permettant de profiter de l'innovation du fournisseur via des mises à niveau régulières. La direction générale allant vers plus d'ouverture, basée sur des standards cloud, les systèmes MES deviendront aussi plus faciles à intégrer dans des architectures modernes. Deuxièmement, tirer parti de la plateforme IoT pour développer des applications de surveillance et d'optimisation de performance qui nécessitent une évolution constante et un cycle de vie beaucoup plus rapide. La plateforme est utilisée pour comprendre, résoudre et qualifier des problèmes précis, la solution qualifiée alimentant alors les exigences pour la prochaine version du MES. Cela ne nuit évidemment pas si la plateforme permet aussi d'implémenter une solution temporaire pour commencer à payer la mise à niveau.

Lorsqu'elles sont correctement soutenues par les bons investissements pour développer les nouvelles compétences mentionnées ci-dessus, le déploiement d'une plateforme IoT peut alors accélérer significativement la transformation I4.0. La création d'une équipe de données dédiée, comprenant à la fois des experts processus tournés vers l'avenir et des data scientists qui peuvent aller d'usine en usine pour soutenir les pilotes et les déploiements, est un tel domaine où la plupart des leaders ont investi. Certaines de ces équipes de données incluent aussi des équipes de développement agile qui peuvent enchaîner des versions successives d'applications adressant des problèmes à fort impact, en collaboration étroite avec les ingénieurs processus et les superviseurs de production.

Développer des patterns d'architecture qui permettent une intégration transparente entre des implémentations MES prêtes à l'emploi et des applications analytiques sur mesure basées sur plateforme est un axe majeur de co-innovation avec les clients leaders. La bonne nouvelle, ce sont les mêmes patterns que nous avons déployés avec succès au front-end des entreprises autour des packages CRM.

Des équipes multidisciplinaires d'ingénieurs processus, data scientists et architectes cloud explorent les possibilités d'atteindre l'état d'opérations autonomes une application à la fois, en tirant parti de la puissance des technologies cloud. Dans un futur pas si lointain, la notion de Manufacturing App Store pourrait bien devenir une réalité.

Par Pascal Brosset, CTO Digital Manufacturing, de Capgemini