Usine Numérique Expliquée : Définition, Avantages et Opportunités de Transformation

L'introduction des ordinateurs dans les usines industrielles était révolutionnaire à l'époque. Elle a marqué le début de la numérisation de l'information manufacturière — du écrit et dactylographié vers des formats lisibles par machine — et a massivement réduit la dépendance aux enregistrements papier.

Nous sommes maintenant en plein cœur de l'Industrie 4.0, la prochaine révolution passionnante de la fabrication, où les systèmes et processus informatisés sont bien plus connectés, intelligents, automatisés et autonomes. Le terme « usine numérique » a été forgé pour les usines qui sont actuellement ou s'efforcent de devenir complètement « digitalisées ».

Les leaders de la transformation digitale d'usines existantes (brownfield) optimisent l'application de technologies de pointe et d'information digitale pour rationaliser les processus métier cruciaux et délivrer de meilleurs résultats. Certains utilisent aussi les nouvelles capacités pour réaligner leur modèle d'affaires global. Beaucoup commencent avec un pilote proof-of-concept impliquant un actif critique, un système, un processus ou une ligne de production, avant d'investir dans de plus larges déploiements. En comparaison, les nouvelles usines (greenfield) peuvent être construites dès le départ comme des usines numériques de pointe.

Cinq Dénominateurs Communs de la Digitalisation

Qu'est-ce qu'une usine numérique ? Qu'elle soit pleinement digitale ou encore en transition, les usines numériques partagent les caractéristiques suivantes :

Connectivité : Connectivité cloud, réseau ou hybride existe entre applications logicielles, systèmes d'automatisation, machines et dispositifs edge — sur le site ou à travers l'entreprise — et potentiellement parmi les équipements et fournisseurs de services autorisés. La connectivité facilite la standardisation des plateformes technologiques et logicielles ainsi que les processus de travail, données, métriques de performance, rapports et tableaux de bord. Par conception, elle augmente productivité et efficacité, améliore la rentabilité, et permet aux organisations de mieux coordonner objectifs et buts business.

Intelligence Avancée : Le traitement intelligent des données, l'analytique et un degré plus élevé d'automatisation sont supportés. Les usines numériques augmentent l'intelligence humaine avec l'intelligence artificielle (IA), le machine learning (ML), la reconnaissance de patterns et l'analytique intelligente pour prendre de meilleures décisions de maintenance plus opportunes et affiner la performance des actifs et opérations. Elles peuvent exploiter des modèles numériques ou « jumeaux » d'actifs critiques, systèmes ou usines complètes pour simuler des changements de processus ou d'équipement, tâches de maintenance complexes ou améliorations d'ingénierie avant de les appliquer en environnement live.

Activation IIoT : Les dispositifs Internet Industriel des Objets (IIoT) connectés peuvent inclure smartphones, tablettes, collecteurs de données rugged ; capteurs machine filaires ou sans fil ; robots ou cobots (robots collaboratifs) ; véhicules autonomes ; drones ; caméras de sécurité ; technologie de sécurité portable ; ou dispositifs de surveillance d'état portables (CM) tels que caméras thermographiques infrarouges (IR), analyseurs de vibration ou détecteurs de fuites ultrasoniques. En utilisant des dispositifs IIoT, les entreprises peuvent rationaliser ou automatiser des tâches fastidieuses et agréger et analyser des insights d'une collecte de données plus large.

Réalité Étendue : Les technologies de réalité augmentée (RA), réalité virtuelle (RV) et réalité mixte (RM) améliorent l'expérience employé. Elles permettent inspections à distance, collaboration temps réel, diagnostics d'experts, assistance guidée, formation immersive, démonstrations virtuelles et revues de design interactives.

Optimisation de la Maintenance : Des capteurs de surveillance à distance sur machines et systèmes critiques streament données de condition et performance pour de l'analytique ML temps réel. Cela permet aux équipes fiabilité de restreindre les stratégies de maintenance préventive (MP) et run-to-failure (RTF) au profit de la maintenance prédictive (PdM), qui fournit une alerte précoce de dégradation, et la maintenance prescriptive (RxM), qui est prédictive mais recommande aussi des actions correctives. Certaines usines incorporeront des jumeaux numériques pour tester les plans de maintenance et évaluer les stratégies de mise à niveau et remplacement, et la réalité étendue pour améliorer collaboration, prise de décision et précision de maintenance. Avec ces solutions, les usines peuvent réduire coûts et temps d'arrêt de maintenance et prolonger la vie des actifs. Elles augmentent aussi la sécurité des travailleurs, la conformité réglementaire et la durabilité environnementale.

La Digitalisation Sert de Multiples Buts

Les usines numériques adressent intrinsèquement des défis tels que les gaps de compétences, pénuries de main-d'œuvre, travailleurs distants et mobiles, et la perte de connaissance tribale du personnel partant à la retraite. Elles automatisent les tâches répétitives, dangereuses, distantes et non qualifiées, permettant à ce personnel de se concentrer sur des rôles plus bénéfiques tels que l'analyse des causes racines de défaillance (RCFA), l'analyse de criticité, l'application des standards et l'optimisation de plateforme.

La digitalisation permet aussi de nouveaux modèles d'affaires manufacturiers tels que la personnalisation de masse, usines noires (fabrication lights-out), servitisation (livraison de services aftermarket) et régionalisation. Elle promeut la cohérence dans les usines à travers l'entreprise et améliore temps de fonctionnement, productivité, qualité, performance et rentabilité.

Nouvelles Opportunités pour l'Assistance d'Experts

Au-delà de l'amélioration de la visibilité et collaboration internes, les usines numériques permettent aussi aux partenaires de maintenance experts de fournir des services de surveillance et gestion d'actifs. Parce qu'ATS partenaire avec des fabricants de processus et discrets leaders à travers une large gamme d'industries, ils ont amassé une base de connaissances robuste d'expertise équipement depuis laquelle faire des recommandations de maintenance et gestion d'actifs via des insights actionnables.

De l'installation de capteurs de surveillance de santé machine au Centre Technologique Reliability 360° et techniciens de maintenance qualifiés, l'équipe d'experts fiabilité d'ATS soutiendra votre transformation digitale en collectant et analysant les données machine et recommandant des plans d'action pour éliminer les temps d'arrêt non planifiés et améliorer le TRS.