Accélérez l'adoption de l'Industrie 4.0 avec les équipements edge LIMS : boostez production et compétitivité

Des termes comme usine intelligente, Industrie 4.0 et Internet industriel des objets (IIoT) sont devenus des mots à la mode inévitables, invoqués par chaque développeur d'équipements et logiciels liés à la fabrication. De nombreuses discussions sur les usines intelligentes commencent par des visionnaires partageant leurs visions de la transformation de l'industrie manufacturière mondiale.

Ces descriptions regroupent souvent des technologies émergentes comme la fabrication additive, la simulation visuelle 3D et la robotique collaborative. Tout cela peut sembler hors de portée pour l'atelier moyen — et bien trop cher pour même y songer. Qui en a vraiment besoin ?

Cette vision populaire de la fabrication intelligente est, involontairement, trompeuse — comparable à répondre à la question « Qu'est-ce qu'une automobile ? » en décrivant le système d'autoroutes interétatiques. Dans les deux cas, l'idée centrale est bien plus simple — et la réponse à la question de qui a vraiment besoin de la fabrication intelligente est, emphatiquement, l'atelier moyen — et chaque fabricant qui veut rester compétitif à l'avenir.

Définir les termes

Un moyen utile de comprendre l'usine intelligente est de commencer par une technologie relativement simple : le capteur électronique peu coûteux. Dans le monde d'avant les capteurs, l'opérateur programme un tour ou une fraiseuse CNC pour usiner une pièce et la machine fait de son mieux pour suivre les instructions et enlever la matière. La communication est à sens unique, de l'opérateur vers la machine.

La machine a-t-elle suivi les ordres avec précision ? À moins d'un désastre évident comme un crash, le fabricant ne le saura pas avant d'inspecter la pièce après l'opération terminée — ce qui prend du temps et coûte de l'argent.

Arrive le capteur. Des capteurs modernes placés stratégiquement dans le centre d'usinage permettent une communication bidirectionnelle. Les capteurs permettent à la machine d'enregistrer ou de communiquer des informations sur son propre statut et celui de l'opération pendant qu'elle travaille. Mesure des vibrations, variations de température, analyse du courant moteur et autres facteurs peuvent être partagés sur un réseau pour surveillance et analyse. Le statut de la machine et comment ce statut affecte l'opération peuvent être évalués rapidement — même en temps réel.

Là où le capteur rencontre la machine, c'est là que le caoutchouc rencontre la route dans l'IIoT. Les nouveaux équipements de production sont généralement équipés de capteurs appropriés, mais ils peuvent être installés sur des équipements plus anciens à coût relativement faible.

Les machines équipées de capteurs ont beaucoup à dire — plus qu'un utilisateur ne sait parfois quoi en faire. Mais les logiciels d'analyse peuvent traiter les données et les utiliser pour améliorer l'opération, maintenir la machine, améliorer la conception du produit — voire améliorer la conception de l'équipement d'usinage lui-même.

Cette même approche de communication bidirectionnelle a été étendue pour créer des cellules de fabrication intelligentes, avec automatisation et machines multiples. Zoomez plus loin et imaginez une installation entière en réseau de cette façon, avec les données de fabrication accessibles et utilisables à travers d'anciens silos séparés — comparable à la façon dont les données ERP (planification des ressources d'entreprise) le sont devenues.

Cette vision séduisante d'une installation de fabrication où l'équipement peut partager des données avec les personnes et d'autres équipements pour permettre une production plus rapide, de meilleure qualité, en amélioration continue de pièces et produits — c'est l'usine intelligente.

Mais cela peut commencer par l'extraction de données dérivées de capteurs d'une seule machine et leur utilisation pour améliorer son fonctionnement.

S'engager dans la fabrication intelligente avec LIMS

« L'Industrie 4.0, c'est vraiment comment vous pouvez utiliser les données pour mieux opérer votre entreprise », a déclaré Larry Megan. « Et si vous n'avez pas les données, vous n'avez pas de point de départ. »

Megan est vice-président d'Advanced Manufacturing International (AMI), Clearwater, Floride, une organisation à but non lucratif dont la mission est d'aider les fabricants de petite et moyenne taille (PME) à démarrer ce parcours — la « transformation numérique », comme on l'appelle.

« Les problèmes que les fabricants essaient de résoudre sont les mêmes que les gens essaient de résoudre depuis 100 ans », a-t-il souligné : « Comment augmenter l'efficacité ? Comment réduire la consommation d'énergie ? Comment maximiser le débit ? Comment traiter les problèmes de qualité ? » Ce qui a changé, c'est que nous avons maintenant la technologie pour rendre rapidement visibles les données qui peuvent fournir les réponses, afin qu'elles puissent servir de point de départ pour prendre de meilleures décisions. »

Le travail de Megan et d'AMI avec les PME inclut souvent la recommandation d'un dispositif développé par LECS Energy appelé l'appliance LIMS.

LIMS, qui signifie Low Investment Manufacturing System (Système de fabrication à faible investissement), est une petite boîte discrète composée d'un ordinateur avec le logiciel propriétaire Solution Engine, un hub E/S (entrée/sortie) et une source d'alimentation 110 V qui se branche sur une prise standard. Une fois câblé en bordure (edge) d'un équipement de production, il devient une solution simple pour collecter et partager des données complexes dérivées de capteurs. (AMI fera des démonstrations en direct du système LIMS aux salons HOUSTEX, EASTEC, SOUTHTEC et WESTEC en octobre et novembre. AMI est le distributeur exclusif de la boîte LIMS.)

« Pour de nombreux fabricants, surtout dans l'espace des pièces discrètes — automobile, aérospatiale et autres — nous pensons que la solution LIMS est un excellent point d'entrée », a déclaré Megan. « Elle est conçue pour les fabricants qui utilisent une CNC ou autre machine mais n'ont aucune visibilité sur la productivité de cette machine individuelle, ou plus largement, sur ce qui se passe sur le plancher d'usine. La solution LIMS est un moyen peu coûteux et facile pour commencer à extraire des données de leurs processus et les mettre dans un format utile. Et ensuite, ils peuvent commencer à prendre de meilleures décisions avec. »

Dans les mots du développeur principal du dispositif, Nat Frampton de LECS Energy : « LIMS a été conçu pour essayer d'aider les opérateurs et ingénieurs à pouvoir toucher leur processus, à pouvoir l'analyser et arriver à une nouvelle compréhension de leur processus — à pouvoir collecter ces données, les regarder historiquement, les interagir ou les déplacer vers des bases de données, et enfin à pouvoir obtenir les résultats de cette analyse et améliorer leur processus. »

Selon Frampton, LIMS est le fruit de 20 ans de développement, initialement conçu autour de la fabrication d'explosifs pour l'armée américaine. Un objectif clé dès le départ était que des utilisateurs sans compétences de programmation spécialisées puissent l'installer et l'opérer.

« Si vous comprenez votre propre opération, si vous pouvez travailler avec votre équipement, vous avez déjà toutes les compétences informatiques dont vous aurez besoin pour configurer cet appareil », a déclaré Frampton.

Le flux d'application LIMS

LIMS est capable d'une multitude de tâches, mais peut être simplifié en un flux d'application en cinq étapes. La première étape consiste à connecter le système à un équipement de production donné. La façon dont cette connexion fonctionne dépend de l'équipement connecté et de la configuration réseau de l'atelier — s'il en a une. LIMS est conçu pour se connecter de la manière la plus efficace possible, selon ces variables.

« LIMS est basé sur des standards ouverts », a dit Frampton. « Donc, s'il se connecte à une machine relativement récente qui utilise un protocole de données standard comme MT Connect, alors c'est très facile pour n'importe qui de récupérer les données du réseau et de les déplacer vers une base de données. Cependant, si la machine n'utilise pas de protocoles de données standard, mais que les données sont disponibles sur l'automate programmable (PLC) local qui fait tourner la machine, alors généralement, s'il est relativement récent, nous pouvons récupérer les données du PLC. Nous comprenons les protocoles PLC et avons des pilotes capables de le faire. »

L'appliance LIMS « parle » plus de 50 protocoles industriels différents, a-t-il souligné. « Sachez simplement que si vous avez un équipement qui « parle », nous pouvons probablement lui parler. »

Et comme mentionné, si aucune de ces choses ne fonctionne, des capteurs peuvent être ajoutés à la machine de production et câblés au dispositif LIMS, a dit Megan.

« Nous avons eu des cas où nous avons ajouté des capteurs pour permettre certains types d'analyses — température, humidité dans l'atelier, ce genre de choses. Ceux-ci peuvent être câblés comme des signaux filaires typiques comme iraient dans un PLC ou autre chose », a-t-il dit.

Quelle que soit la façon dont la connexion est établie, l'avantage est que « maintenant vous allez tout faire atterrir à travers un seul système pour que vous horodatiez tout correctement », a dit Megan. « Tout sera cohérent dans le temps. Vous pourrez l'atterrir dans une base de données standard et avoir les données bien organisées, en contexte et en un seul endroit que vous pouvez utiliser. »

Lissage, stockage et analyse

Une fois les connexions établies et les données pouvant affluer vers LIMS, la deuxième étape consiste à filtrer les données pour réduire le bruit et renforcer le signal. « Les données qui arrivent de l'équipement ne sont pas toujours parfaites », a dit Frampton. « Elles peuvent être bruitées. » Pour cette raison, le programme Solution Engine inclut un moteur d'analyse simple qui les lisse. Par exemple, « peut-être que vous avez un courant qui arrive et vous voulez l'intégrer en kilowattheures, pour savoir quelle est votre empreinte carbone pour une pièce particulière. » Le filtrage permettra un ensemble de données plus clair et plus précis. Ce filtrage initial des données est différent des analyses plus complexes possibles une fois le système en place pour enregistrer et stocker des données sur une plus longue période.

La troisième étape consiste à collecter les données et les sauvegarder dans la base de données de choix de l'utilisateur, qui peut être locale ou dans le cloud.

« Aucun cloud n'est requis », a affirmé Frampton. L'utilisateur pourrait choisir de configurer une base de données SQL, par exemple, et « vous pourriez mettre cette base de données dans le cloud si vous le vouliez — mais vous n'êtes pas obligé. Vous pouvez simplement la stocker localement sur le dispositif LIMS », a-t-il noté. Le dispositif LIMS a 16 gigaoctets de stockage standard.

Un autre point qui distingue le système des autres : « L'une des choses que nous ne faisons pas, c'est surveiller l'utilisation des données et vous facturer à chaque fois que vous stockez des données ou vous donner des limites de tags ou quoi que ce soit comme ça. Les données sont à vous », a dit Frampton.

La quatrième étape est la génération de rapports et l'analyse à partir des données. Comme la plupart des opérateurs de machines ne sont pas nécessairement des experts en bases de données, LIMS est conçu pour rendre la collecte et le stockage des données aussi simples qu'un clic de souris.

« Si vous n'êtes pas un as des bases de données ou êtes mal à l'aise avec elles, ne vous en faites pas », a dit Frampton. « Vous pouvez juste faire un clic droit sur ces données et les sortir vers MS Excel. Je suis ingénieur mécanique de formation, donc j'ai toujours veillé à ce que nos outils sortent directement vers Excel. »

Cependant, si l'utilisateur a Azure, Google Cloud ou un autre système basé sur le cloud, « nous pouvons prendre ces données et les déplacer directement vers des tables dans Azure pour que vous puissiez les voir dans Power BI » ou d'autres tels programmes ou formats, a-t-il dit. « Nous pouvons aussi regarder le machine learning et obtenir des résultats qui reviennent. »

Mettre les données au travail

La cinquième et dernière étape est la raison pour laquelle le système est mis en place au départ — utiliser l'information recueillie pour améliorer le processus.

« Une fois que vous avez compris comment améliorer le processus, la chose la plus importante est de pouvoir le contrôler — de faire quelque chose à ce sujet », a expliqué Frampton.

L'action désirée peut être relativement simple au début, comme rendre une information pertinente visible avec l'expédience d'un feu tricolore rouge-jaune-vert. Avec le temps, cependant, les données collectées peuvent permettre à l'utilisateur de faire bien plus.

« Nous positionnons LIMS comme un point d'entrée pour la transformation numérique », a dit Megan. « Cela commence généralement par cette idée de collecter les données et de pouvoir faire de la simple visualisation. Une fois que vous avez cela, avec le temps vous pouvez commencer à faire des choses plus sophistiquées. Vous pouvez vous hisser sur la courbe de maturité — depuis l'analytique de base jusqu'à des solutions plus avancées comme l'IA. »

« Mais il vaut mieux commencer simple — et LIMS est un excellent point de départ », a-t-il conclu.