Industrie 4.0 : compétences clés pour la main-d'œuvre d'usine intelligente

Que se passe-t-il quand les mondes de l'IT et de l'OT doivent être plus étroitement alignés que jamais ? Nous parlons aux fabricants des deux côtés de l'équation sur les compétences nécessaires pour les travailleurs d'« usine intelligente » et les barrières culturelles qui ont limité l'adoption à grande échelle à ce jour.

Les marketeurs de l'industrie appellent l'usine intelligente ou la fabrication intelligente la « convergence » entre technologie de l'information et technologie opérationnelle. Les analystes et consultants prédisent l'avenir de la fabrication, et c'est résolument digital.

« Quarante pour cent de la main-d'œuvre part à la retraite ou atteint le statut de retraite dans les trois à cinq prochaines années, ce qui est énorme, » dit le Dr Irene Petrick, directrice senior de l'innovation industrielle dans le groupe Internet des objets chez Intel, dans une interview avec Better MRO. « L'automatisation sera une nécessité. »

La plupart des entreprises aujourd'hui, malgré l'investissement dans de nouvelles technologies, ne sont pas encore près de la promesse de l'Industrie 4.0 où il y a une intégration complète d'une chaîne d'approvisionnement optimisée mariée au plancher d'usine et à la livraison à temps, dit Mike Yost, conseiller sensibilisation pour The Clean Energy Smart Manufacturing Innovation Institute (CESMII), dans une interview avec Better MRO.

« La réalité est que beaucoup d'entreprises font beaucoup de « smart » aujourd'hui et l'ont fait, » dit Yost. « Ça me rend dingue à quel point nous sommes fragmentés dans l'industrie dans le langage que nous utilisons… Il y a un danger à définir ces termes et penser qu'ils sont une destination finale… Nous évoluons maintenant dans chaque dimension, mais personne ne fait tout. »

Pourquoi ? C'est vraiment compliqué.

« En résumé : la prudence des fabricants à aller digital n'est pas à propos d'un manque d'alignement stratégique interne et de focus à court terme. Le monde de la fabrication est complexe, » dit Stephen Gold, président et CEO de Manufacturers Alliance for Productivity and Innovation (MAPI) dans l'article de 2018 « Manufacturers are Behind in Industry 4.0—and for Good Reason. »

La maintenance prédictive plus précise et exacte se produit-elle ? Oui. Les systèmes automatisés, comme les véhicules à guidage autonome et l'intelligence artificielle, font leur chemin vers la cellule machine et le plancher d'entrepôt.

Les logiciels deviennent plus intelligents sur les machines. Mazak, par exemple, a maintenant une option de système de surveillance de santé de broche pour ses centres d'usinage horizontaux. Makino a montré une technologie de commande vocale pour opérations machine développée par la startup iT SpeeX.

« Il y a d'innombrables pièces à ce puzzle, et la pièce technologique est probablement pas la plus dure à résoudre, » dit Gold. « Alors que les entreprises de fabrication peuvent différer dramatiquement… elles partagent toutes certaines caractéristiques, comme des chaînes d'approvisionnement de plus en plus complexes, l'utilisation d'actifs de production pendant des décennies avant remplacement, et le besoin bien réel d'éviter les temps d'arrêt de production à tout prix. »

Les dirigeants d'entreprise dans la fabrication entendent parler d'« avoir les bonnes données au bon moment » depuis 25 ans ou plus, dit Yost.

Quelle est la différence aujourd'hui ? Il y a beaucoup plus de logiciels digitaux et outils d'intelligence, sondes et capteurs intelligents dans la boîte à outils qui peuvent être utilisés pour aider les fabricants à atteindre leurs objectifs de compétitivité et d'efficacité que jamais auparavant. De nouveaux matériaux sont arrivés — et de nouvelles façons de fabriquer par impression 3D ou techniques « additives ».

Avec cela, il y a de nouvelles compétences hybrides nécessaires qui combinent l'expertise en technologie opérationnelle et d'usinage avec des compétences digitales et de données.

Quelles compétences sont nécessaires pour la fabrication intelligente ?

« Ils devront comprendre les données, être capables de les analyser et utiliser la pensée statistique à leur égard, » dit Petrick. « Les données doivent conduire à l'action pour être utiles. »

Petrick mène des recherches chez Intel focalisées sur la fracture OT et IT — et est capable d'étudier Intel comme fabricant et entreprise technologique. L'an dernier, l'entreprise a publié une recherche, « Industry 4.0 Demands the Co-Evolution of Workers and Manufacturing Operations, » qui a sondé 145 participants.

« Mais ils devront aussi faire confiance à la vraie image des données qu'ils voient sur un tableau de bord… La méfiance est un enseignement majeur de notre recherche, » dit-elle.

Petrick croit que les compétences d'un data scientist seront en demande, mais elles seront difficiles à trouver. Elles le sont déjà aujourd'hui. Les compétences supplémentaires incluent : expertise technique en robotique et automatisation, virtualisation, programmation avancée, vision avancée (caméras), simulation de robotique collaborative et applications de réalité augmentée.

Mettons « comprendre les données » en plus de contexte : quand vous avez la capacité de surveiller un grand volume de signaux intelligents, comment séparez-vous les anomalies ?

Sans question, les usines intelligentes de l'Industrie 4.0 s'appuieront lourdement sur les données. Les travailleurs auront besoin des compétences pour aider à trouver les anomalies, définir quelles sont les « bonnes » données à surveiller — et créer les bascules appropriées qui déclenchent des chemins de production alternatifs et des contingences.

« Les travailleurs auront besoin de compétences de résolution critique de problèmes, et être capables d'identifier les problèmes avant de les résoudre, » dit Yost.

Où les choses vont-elles au niveau machine ? Lisez « Ask An Expert: Georgia Tech Professor on the Future of Machining. »

Ce n'est pas une tâche facile compte tenu du fossé de compétences. Ce n'est pas pour dire que les travailleurs de plancher d'atelier expérimentés manquent de ces compétences aujourd'hui. Non plus que cela ne signifie que les nouveaux talents ne comprendront pas les technologies et techniques précédentes.

Mais que se passe-t-il quand ceux avec la plus grande expérience OT ne travaillent plus ?

« Les futurs travailleurs entrant dans l'environnement de fabrication sont des natifs numériques qui sont à l'aise avec — et attendent — des données, pour conduire la transparence. Cependant, ces natifs numériques manquent d'expérience de production, » écrit Petrick dans un article pour IndustryWeek. « La main-d'œuvre actuelle possède l'expérience de production, mais manque de connaissance des données. Nous avons besoin de programmes de formation qui lient ces deux populations et leurs systèmes de croyances pour implémenter l'usine intelligente future. »

Autres compétences de fabrication intelligente nécessaires : Collaboration

Basé sur la recherche d'Intel, Petrick a découvert que les défis culturels entre IT et OT sont les plus grands obstacles auxquels font face les fabricants.

« Il y a des philosophies profondément ancrées des deux côtés, et elles sont difficiles à combiner, » dit-elle. « Les entreprises doivent engager toutes les parties prenantes dans cette transformation — et avoir des experts à la table de tous les côtés. »

Cela signifie collaborer, s'associer et mentoriser à travers les groupes pairs — et communiquer et coordonner tout le temps. Les ingénieurs processus doivent travailler côte à côte avec les équipes IT.

« Si vous ne pensez qu'à l'efficacité du processus, vous n'êtes probablement pas focalisé sur la sécurité des systèmes, » dit Petrick. Donc, donnez une place à la table à l'IT.

Cela requiert aussi un peu plus de connaissance en planification et intégration de systèmes. Cela peut nécessiter d'embaucher de l'expertise externe, comme des intégrateurs de systèmes que Petrick dit être bien notés dans l'industrie puisqu'ils sont agnostiques en technologie et fournisseurs.

« La tech d'aujourd'hui est souvent adoptée sans aucun plan en place pour la maintenir à jour. Plusieurs usines se sont retrouvées avec de nouvelles machines et vieilles interfaces informatiques, nouveaux flux de données et vieux serveurs… » dit Intel dans sa recherche sur la co-évolution.

D'autres soft skills incluent la communication et l'engagement envers l'apprentissage continu et l'éducation. Il apparaît, cependant, que beaucoup de fabricants sont en retard sur la formation.

« En programmation, réglage, exploitation et maintenance d'outils et processus de fabrication intelligents, vous devez voir quels aspects supplémentaires ils [travailleurs] ont besoin de formation sur, » dit Jeannine Kunz, vice-présidente de Tooling U-SME, dans un article sur le fossé de compétences. « Malheureusement, la fabrication a été en dessous de la moyenne en investissement dans la formation sur une base par employé. »

Ce qui marche aujourd'hui dans la fabrication intelligente

Prédominamment, les tâches de maintenance prédictive sont aidées par les technologies intelligentes — ce qui aide la flexibilité d'une usine. Quand vous connaissez le statut de toutes vos machines et savez quand la défaillance surviendra, « vous pouvez dramatiquement réduire les temps d'arrêt, » dit Petrick.

Simplement mis, il y a plus de débit à réaliser de la profondeur d'information disponible.

« Quand vous avez plus d'insight sur ce que vous pouvez ajuster, les opportunités d'économies de coûts et d'efficacité se multiplient, » dit Petrick.

Mais ce n'est pas nécessairement en train d'arriver dans chaque secteur. L'automobile et l'alimentaire et boissons voient des hausses notables — et deviennent « plus intelligents » chaque année, selon Petrick.

L'automobile traite la personnalisation de masse des véhicules par les consommateurs ainsi que la pression de la dynamique globale et des véhicules autonomes.

L'industrie alimentaire a beaucoup de nouveaux produits qui échouent, donc les fabricants alimentaires veulent échouer vite et ajuster. Ils ont aussi la pression supplémentaire des consommateurs pour des ingrédients frais, donc ils cherchent des contrôles de fabrication plus serrés et veulent plus de flexibilité pour sortir du temps des processus. Être intelligent sur les processus et technologies aide.

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