Les données sont une matière première clé pour l'industrie 4.0

Dans l'Industrie 4.0, une matière première joue un rôle central. Mais contrairement à l'acier, au plastique ou à d'autres composants physiques, ce matériau est invisible et intangible. Ce sont les flux de données invisibles dans l'industrie connectée. Avec les bons outils, les entreprises peuvent utiliser ce matériau à grand avantage, car il leur offre un moyen d'améliorer continuellement leurs propres processus. De plus, ces données sont à la base de nouveaux modèles économiques. Et c'est ici que se déroule la véritable révolution de l'industrie connectée. C'est une révolution qui affecte une grande partie des économies allemande et mondiale.

À l'heure actuelle, le centre d'intérêt lié à l'Industrie 4.0 se porte souvent sur le matériel. Cela inclut les smartphones, les tablettes, les ordinateurs rapides, les mémoires volumineuses, les capteurs, la technologie RFID et les connexions sans fil. Toutes ces choses permettent de connecter des machines au sein des usines et au-delà des frontières nationales. C'est précisément ce que fait Bosch dans bon nombre de ses 250 usines dans le monde, tout en améliorant sa compétitivité. Et l'entreprise permet à ses clients de bénéficier de nombreux avantages qui se sont avérés précieux en interne. Cela fait de Bosch à la fois un exposant de premier plan et un fournisseur de premier plan, via Bosch Rexroth, Bosch Packaging Technology, Bosch.IO et de nombreuses autres unités.

Mais le potentiel de l'Industrie 4.0 est bien plus grand. Plus que toute autre chose, les données révolutionnent la production industrielle. Et ils le font ici et maintenant. Les capteurs collectent des données relatives aux temps de traitement, à l'usure, aux variations de pression d'huile d'une pièce à l'autre d'une machine, au couple des outils connectés lors des opérations de serrage ou à l'état des pièces individuelles dans une vanne hydraulique. Ce flot de données est une nouvelle matière première pour l'industrie connectée. Avec de bons algorithmes et le bon logiciel, il peut faire la lumière sur de nouvelles corrélations. Ce dont nous avons besoin, ce sont des experts qui sont aussi à l'aise avec l'analyse des données, la fabrication et le produit lui-même.

Source :Bosch, le système d'assistance à l'opérateur fournit aux utilisateurs des informations sur l'état de l'équipement, indique les défauts possibles et propose des solutions.

Prenons l'exemple des valves hydrauliques Bosch, qui sont composées de plusieurs parties. Jusqu'à récemment, l'inspection finale de ces vannes impliquait 90 étapes de test distinctes. Mais il y a quelque temps, 21 de ces étapes ont été supprimées, réduisant le temps d'inspection de 177 secondes à 146 secondes. C'est une économie de 31 secondes - ou 17,4 pour cent. Compte tenu de la mesure dans laquelle la fabrication moderne a été optimisée, il s'agit également d'une avancée majeure. Dans ce cas, une analyse des données de 30 000 vannes hydrauliques a montré que, à condition que les résultats de plusieurs étapes antérieures soient positifs, certaines étapes de test ultérieures du processus d'inspection étaient inutiles. Le résultat de ces étapes ultérieures pourrait être prédit de manière fiable en analysant les étapes précédentes. L'identification de telles corrélations - qui sont généralement beaucoup plus complexes que l'exemple donné ici - permet d'économiser du temps et de l'argent.

Bon nombre des solutions ainsi découvertes peuvent être transférées à d'autres usines. Lorsque le nombre de pièces se chiffre en millions, même des économies de quelques secondes seulement peuvent rapidement s'accumuler, entraînant des gains de productivité importants. Les mots-clés ici sont « big data » et « data mining ». Il est récemment devenu possible d'évaluer ces données en temps réel, les rendant ainsi rapidement disponibles pour une utilisation dans d'autres processus. Les innovations basées sur la collecte, l'évaluation et l'utilisation de données sont la force motrice de nombreux nouveaux modèles commerciaux. La capacité de filtrer les informations importantes et de les transformer en nouvelles connaissances est une qualification clé pour l'avenir. Il nous permet d'évoluer vers de nouveaux modèles économiques.

"Nous avons besoin d'experts qui sont aussi à l'aise dans la fabrication que dans l'analyse d'énormes volumes de données." Werner Struth, ancien membre du conseil d'administration de Robert Bosch GmbH Tweet this

La question de la confiance est également importante. À qui appartiennent les données de fabrication ? L'opérateur de la machine ou le fabricant ? Un opérateur de machine pourrait éventuellement prendre des dispositions pour qu'un fournisseur de services utilise les données pour surveiller et optimiser le processus de fabrication. Pour que cette collaboration soit fondée sur la confiance, il est essentiel de traiter les données de manière transparente et d'avoir des accords clairs sur la manière dont elles sont utilisées.

De plus en plus, cela place les capteurs, les logiciels, les algorithmes et la sécurité des données à l'ordre du jour des entreprises de fabrication établies. Le génie électrique, le génie mécanique et le logiciel ne sont plus des mondes séparés. Le changement opéré par l'Industrie 4.0 est profond. Pour en tirer le meilleur parti, nous devons trouver des réponses à deux questions majeures.

Premièrement, nous avons besoin d'experts aussi à l'aise dans la fabrication que dans l'analyse d'énormes volumes de données. Cette combinaison est la seule façon dont nous pouvons espérer transformer la matière première numérique de nos usines en de nouvelles informations utiles. Avec des profils de carrière tels que data scientist ou analyste de données occupant le devant de la scène, il existe un réel besoin d'affiner et de repenser les matières enseignées à l'université.

Deuxièmement, il incombe également à l'industrie de réviser ses programmes d'apprentissage et de formation continue. Il est impératif que les enfants acquièrent des compétences informatiques générales à l'école - et pas seulement pour soutenir la vision de l'avenir décrite ci-dessus. Nous ne devons pas permettre qu'une pénurie de compétences informatiques devienne un obstacle à l'innovation. Enfin, les craintes des gens concernant les mégadonnées et l'exploration de données doivent être dissipées. L'Allemagne devrait donc saisir l'opportunité de se positionner comme un lieu qui accorde une grande importance à l'intégrité et à la sécurité des données.