Industrie 4.0 dévoilée : histoire, avantages et technologies clés

Mis à jour le 25 février 2021

 

Guide du fabricant pour la quatrième révolution industrielle :

• Qu'est-ce que l'Industrie 4.0 ?
• Pourquoi l'Industrie 4.0 est importante
• Ce qui motive le passage à l'Industrie 4.0
• L'évolution de la fabrication
• Comment implémenter avec succès les solutions Industrie 4.0
• Avantages de l'Industrie 4.0
• Défis de l'Industrie 4.0
• Technologies de l'Industrie 4.0

Qu'est-ce que l'Industrie 4.0 ?

L'Industrie 4.0, également connue sous le nom de quatrième révolution industrielle ou 4RI, est un terme global désignant la façon dont les ordinateurs, les données et l'automatisation évoluent et convergent pour changer la manière dont le travail s'effectue, et en particulier la fabrication.

S'appuyant sur la troisième révolution industrielle qui incluait la création du PC et d'internet, l'Industrie 4.0 fait évoluer la technologie à l'étape suivante en effaçant les frontières entre les mondes numérique et physique. Des éléments tels que l'automatisation, l'IA, l'IoT et bien d'autres deviennent de plus en plus prévalents. Alors que les révolutions industrielles du passé étaient essentiellement axées sur l'avancement technologique, l'Industrie 4.0 concerne davantage l'évolution de la technologie et son impact sur la vie quotidienne.

Pourquoi l'Industrie 4.0 est importante

Alors que les changements industriels et l'avancement technologique du passé pourraient être caractérisés comme créant autant de problèmes qu'ils en résolvaient, l'Industrie 4.0 consiste à prendre ce qui existe et à l'améliorer. Ainsi, si des technologies telles que l'informatique à grande échelle et l'acquisition de données ne sont pas nouvelles, l'application de la couche 4.0 du cloud computing signifie que des données précédemment retenues dans des silos peuvent maintenant être partagées à de nombreux niveaux d'une organisation, et dans le monde entier.

S'éloignant de la fabrication traditionnelle, l'Industrie 4.0 peut réduire la tension de nombreux défis auxquels l'industrie est actuellement confrontée, notamment la concurrence sur un marché mondial avec sa volatilité inhérente, le raccourcissement des cycles de production de produits de plus en plus complexes, la capacité d'analyser les données pour obtenir des informations précieuses. Les tendances changeantes ne sont plus inquiétantes car les entreprises peuvent s'engager dans une correction de cap avec une flexibilité maximale et un coût minimal, et la maintenance prédictive crée plus d'efficacité et un résultat net plus solide.

Puisque l'Industrie 4.0 ne consiste pas seulement à faire progresser la technologie mais à la faire évoluer, les indicateurs économiques se concentrent sur l'innovation plutôt que sur la création. Une entreprise peut innover et créer un nouveau modèle commercial — de l'idée initiale à la mise en œuvre — sur un cycle beaucoup plus rapide qu'auparavant.

Plutôt que d'éliminer le besoin d'interaction humaine, comme l'ont fait certains aspects des révolutions industrielles précédentes, l'Industrie 4.0 innove sur la technologie pour mettre le client au premier plan. Une mise sur le marché plus rapide, une production à la demande et une personnalisation plus aisée garantissent la satisfaction client à un tout nouveau niveau. Même les personnes qui travailleront avec des machines améliorées par l'IoT ou la robotique et l'automatisation verront leur situation s'améliorer car les tâches répétitives et simples seront éliminées au profit de la résolution de problèmes ou de l'innovation.

Qu'est-ce qui motive le passage à l'Industrie 4.0 ?

Il y a quelques besoins qui poussent les fabricants à adopter l'Industrie 4.0.

Premièrement, et le plus précieux, c'est le client. Ses envies et besoins changent constamment, tout comme sa demande de produits plus tôt, moins chers et utilisant encore moins de ressources qu'auparavant. De plus, la personnalisation est le mot d'ordre, ce qui était coûteux et inefficace dans les évolutions technologiques précédentes mais qui, avec l'Industrie 4.0, peut devenir la norme. L'impression 3D, par exemple, peut permettre une production en petites séries, à rotation rapide, d'un article hautement personnalisé, à un coût marginalement supérieur à une production complète.

Ensuite, ce sont les données elles-mêmes : la capacité d'acquérir et d'analyser les quantités de données historiques que les fabricants produisent constamment constitue une intelligence utilisable pour permettre la planification de la demande, de la production et de la maintenance. Augmenter l'efficacité et la productivité, tout en garantissant une qualité de produit haut de gamme, est excellent pour la santé d'un fabricant.

Enfin, la capacité d'exploiter le cloud computing et la connectivité signifie que les contraintes du marché mondial sont virtuellement nulles. La distance et les fuseaux horaires différents ne sont plus un problème lorsque les travailleurs à tous les niveaux peuvent accéder aux données dont ils ont besoin, de l'approvisionnement de la chaîne d'approvisionnement jusqu'à la production et l'expédition, en temps réel, affichées de manière pertinente pour tout utilisateur donné.

L'évolution de la fabrication : brève histoire des révolutions industrielles

La fabrication a considérablement changé depuis ses humbles débuts. Il y a eu quatre avancées technologiques majeures qui correspondent à chacune des quatre révolutions industrielles.

La première révolution industrielle

C'est à ce moment que la fabrication s'est tournée vers les outils et les machines. Les technologies populaires de cette époque — qui s'est déroulée de la fin des années 1700 au début des années 1800 — incluaient le métier à tisser mécanique, la cardeuse, la mule-jenny et la spinning jenny. L'eau était utilisée pour alimenter des équipements comme le métier à tisser mécanique, et cette tendance a progressé vers son homologue à haute puissance, la vapeur. Les machines à vapeur sont devenues populaires pour une variété de cas d'utilisation pendant cette période. Cela contraste avec le travail manuel humain et animal utilisé avant cette révolution.

La deuxième révolution industrielle

De la fin des années 1800 au début des années 1900, la deuxième révolution industrielle a marqué une période d'avancées technologiques rapides qui ont conduit à une industrialisation et une standardisation accrues en raison d'un besoin de pièces interchangeables pour soutenir une telle croissance. C'est à ce moment que la chaîne de production telle que nous la connaissons est entrée en existence. Les technologies populaires et les avancées majeures incluaient l'énergie électrique, les téléphones, l'acier et le premier navire moderne.

La troisième révolution industrielle

La troisième révolution industrielle est parfois appelée la révolution numérique grâce à l'adoption rapide de l'électronique numérique. Microprocesseurs, PC, téléphones portables et internet étaient toutes des technologies majeures pendant la troisième révolution industrielle qui s'est produite dans la dernière partie du 20e siècle. Cela a marqué le début de l'ère de l'information.

La quatrième révolution industrielle

L'automatisation est le grand différenciateur de la quatrième révolution industrielle (Industrie 4.0). La communication machine-à-machine et la technologie IoT ont entraîné des usines intelligentes, des capteurs intelligents, la maintenance prédictive utilisant les données machines et l'apprentissage automatique, et la fabrication additive, tous issus de la quatrième révolution industrielle. Cette période retire les humains de la boucle lorsque c'est applicable. De nombreux experts considèrent que c'est notre place actuelle dans l'histoire.

La cinquième révolution industrielle

Certains experts pensent que nous sommes maintenant de l'autre côté de l'Industrie 4.0 et sommes plutôt sur le point de la cinquième révolution industrielle (Industrie 5.0). Bien que des désaccords persistent, la 5RI accorde une grande importance à l'intelligence humaine. C'est pendant cette révolution industrielle que les humains et les machines devront ultimement travailler ensemble pour réaliser le progrès. Un exemple de ce qui pourrait être considéré comme une technologie naissante de la 5RI est Neuralink d'Elon Musk ou les tableaux de bord opérateur de MachineMetrics, qui superposent le contexte humain aux données machines pour une analyse ML meilleure et plus précise.

Comment implémenter avec succès les solutions Industrie 4.0

Il y a trois façons clés de s'assurer que l'implémentation de l'Industrie 4.0 — et en particulier l'intégration IoT sur le terrain de l'usine — dans votre environnement de fabrication se passe sans trop de difficulté :

1. Assurez-vous de ne pas rester coincé avec la règle 20/60/20 de la gestion du changement. C'est là où 20 % de votre main-d'œuvre est fermement derrière vos plans, 60 % suivent mais sont sceptiques et 20 % ne sont pas contents du tout. Bien que l'acceptation à 100 % dans tout plan de gestion du changement ne soit pas probable même dans les meilleurs moments, ces derniers 20 %, quand il s'agit d'intégrer l'IoT industriel, peuvent être difficiles à ignorer. Une façon d'améliorer les 60 % est de reconnaître ceux qui sont réfractaires au changement et de voir si vous pouvez creuser pour comprendre pourquoi, et engager une discussion sur ce tableau d'ensemble. Inclure les gens peut les aider à sentir qu'ils ont un enjeu dans les changements. De plus, investir dans la formation est le meilleur moyen unique de compenser l'inconfort sur le long terme. Si les gens comprennent le POURQUOI et le COMMENT, ils seront plus heureux de venir pour le voyage.
2. Passez à la maintenance proactive. Avant l'Industrie 4.0 et le manque de connectivité des machines, le big data et l'analytique basée sur le cloud, la maintenance était par défaut réactive. Il y avait une certaine capacité à planifier la maintenance grâce aux modèles historiques mais, dans l'ensemble, le style standard était d'attendre la panne avant de réparer un problème. Avec une analyse de données solide, les fabricants peuvent tirer parti de l'Industrie 4.0 non seulement pour prédire les modèles et tendances aux fins de planification de la maintenance et des temps de production efficaces, mais aussi atteindre un stade de détection autonome, d'auto-correction ou de réparation par les machines.
3. Partagez vos données mais protégez-les aussi. L'un des grands avantages de l'Industrie 4.0 est la capacité de partager des données en temps réel, même avec des fournisseurs tiers. S'ils peuvent voir à quoi ressemble votre demande, ils peuvent mieux prévoir pour vous approvisionner adéquatement. Avec ce partage vient le besoin de s'assurer que vos données sont sécurisées. La cybersécurité est un pilier central de l'Industrie 4.0, avec le stockage de données basé sur le cloud, la gestion et la connectivité sans fil. Bien configurer cela dès le début garantira que vous n'aurez pas de problème en aval nécessitant une solution de rétrofit.

Avantages de l'Industrie 4.0

Efficacité et productivité améliorées

Lorsque vous retirez l'humain de la boucle, vous éliminez aussi les inefficacités et inexactitudes humaines. Avec une meilleure allocation des ressources basée sur les chiffres, moins de ressources sont nécessaires pour maintenir des niveaux optimaux de productivité. Les temps d'arrêt deviennent moins fréquents lorsque les données et l'apprentissage automatique s'associent pour la maintenance prédictive et prescriptive, maintenant les machines en parfait état sans sacrifier l'espace d'entrepôt pour un surstock de pièces de rechange inutiles ou s'engager dans des temps d'arrêt régulièrement programmés.

Agilité améliorée

Lorsque les décisions sont basées sur des chiffres qui peuvent également être modifiés à volonté pour visualiser des scénarios alternatifs, les fabricants récoltent les fruits d'un énorme gain d'agilité. Avec des chiffres pour étayer les décisions, il est possible de pivoter rapidement lorsque des opportunités se présentent, ouvrant même des opportunités pour des productions unitaires si les approvisionnements pour la demande prévue ont déjà été satisfaits.

Plus d'argent

Cela provient de divers facteurs. L'efficacité et la productivité accrues signifient des rendements maximisés. Les données des capteurs utilisées pour la maintenance prédictive réduisent les temps d'arrêt ainsi que la ferraille. Une meilleure planification des ressources signifie moins de frais généraux pour les dépenses de matériaux en amont, l'espace d'entrepôt (qui peut aussi être optimisé en utilisant le ML), et des coûts d'exploitation globaux plus bas avec un potentiel de revenus accru.

Défis de l'Industrie 4.0

Pools de données disparates et écrasants

Les fabricants sont souvent submergés par plus de données qu'ils ne peuvent raisonnablement utiliser. L'utilité de ces données est épuisée par un manque de talents internes (ou de services externes) qui comprennent comment nettoyer et organiser les données — les bonnes données — pour répondre aux questions métier. De nombreux fabricants sont entrés dans l'Industrie 4.0 en s'attendant à ce que les solutions de données soient plug-and-play et fonctionnent toutes harmonieusement ensemble. En particulier, les premiers adopteurs ont souvent été déçus de découvrir que leurs données étaient dans une multitude de formats différents qui ne fonctionnaient pas ensemble et qu'il n'y avait pas de bouton unique qui tirait toutes les données pour répondre à n'importe quelle question qu'ils avaient à ce moment-là. Les moteurs de normalisation des données et les environnements ML low-code résolvent maintenant certains de ces problèmes, transformant la science des données citoyenne en un atout pour les entreprises qui l'utilisent et l'autorisent, mais de nombreux fabricants ont encore des entrepôts de données pleins d'informations sans moyen de les utiliser.

Pénurie de talents

Bien qu'il y ait de nombreux individus talentueux dans le monde, certains types de talents sont plus demandés que jamais, et l'offre ne semble pas pouvoir suivre la demande. Les data scientists internes ont été un luxe au cours de la dernière décennie, et même les entreprises qui en ont embauché un constatent souvent qu'elles sont un goulot d'étranglement, car elles sont sévèrement surchargées. Les data scientists ont largement eu une option "nommez votre prix" ces derniers temps en raison de l'extrême disparité entre l'offre et la demande. Les analystes de données ainsi que les environnements ML low-code ont rendu le processus de déploiement de nouveaux algorithmes beaucoup plus rapide et simple, mais il continue d'y avoir une pénurie d'experts dans le domaine de la science des données.

Rejet de la culture d'entreprise

Les transformations numériques majeures peuvent être stressantes pour les employés. L'absence de procédures de gestion du changement a laissé de nombreuses entreprises dans le chaos ainsi que de nombreux employés craignant de perdre leur emploi au profit de l'IA ou d'un robot (bien que cela ne corresponde pas aux perspectives de l'Industrie 5.0). Casser les silos et exiger une coopération interdépartementale peut causer des tensions là où il y avait autrefois de la compétition. La culture d'entreprise doit évoluer vers un lieu ouvert, innovant et collaboratif pour que les bénéfices de l'Industrie 4.0 soient pleinement réalisés, et une action rapide basée sur les données au lieu de longues délibérations l'emporte finalement dans l'environnement commercial moderne.

Technologies de l'Industrie 4.0

Quelles sont les solutions et technologies arrivant dans le cadre des innovations de l'Industrie 4.0 ? Nous avons un article complet sur les technologies 4RI, mais voici un résumé rapide du top 10 :

Big Data & Analytics

C'est la quantité massive de données collectées à l'aide de capteurs, pixels de suivi, enquêtes et tout autre flux de données, où ces données sont stockées, et les moyens par lesquels elles sont analysées, comme l'utilisation de l'edge computing et de l'apprentissage automatique.

Robots autonomes

Ce sont des robots qui travaillent de leur propre chef, sans intervention humaine. En utilisant le ML, ces robots peuvent prendre des décisions et des corrections à la volée pour accomplir les tâches pour lesquelles ils sont programmés.

Simulation/Jumeaux numériques

C'est une version numérique d'un système, comme le plancher de production d'une usine. Grâce à l'utilisation de capteurs sur les équipements de fabrication et de dispositifs numériques similaires, les entreprises peuvent voir un "jumeau" virtuel d'un système qu'elles peuvent ensuite utiliser pour l'analyse, les tests, etc.

Systèmes horizontaux et verticaux

Cela fait référence à la connectivité de chaque aspect d'un système, à la fois horizontalement et verticalement, comme les départements travaillant ensemble à travers les installations ainsi que le partage et l'interaction des données machines entre différents niveaux de responsabilité.

IoT industriel (IIoT)

C'est tout appareil IoT utilisé dans un cadre industriel tel qu'un contrôle CVC intelligent ou un capteur de machine de fabrication. La plateforme IIoT MachineMetrics transforme vos données de terrain d'insights en actions avec des applications puissantes qui réduisent les temps d'arrêt machines, augmentent votre débit et maximisent la rentabilité pilotée par vos équipements de fabrication.

Technologie de cybersécurité

La cybersécurité est critique dans la 4RI car l'afflux de machines signifie un nombre accru de vulnérabilités de sécurité qui doivent être protégées.

Le Cloud

C'est un stockage d'informations accessible hors site, généralement atteint via internet. Il ne nécessite pas de matériel local et peut être exploité par les fabricants pour accéder à des ressources informatiques à la demande sans avoir à gérer activement ces ressources.

Fabrication additive

C'est une fabrication qui n'enlève pas de matière par coupe, meulage, etc., mais ajoute plutôt de la matière pour créer un objet. L'impression 3D est l'exemple le plus proéminent.

Intelligence artificielle

L'IA désigne des machines capables d'apprendre et de tirer des conclusions par elles-mêmes en formant des connexions à l'aide de données d'entraînement et d'opportunités de prédiction continues.

Réalité augmentée

La RA désigne la superposition d'informations sur le monde physique. Des exemples notables incluent les filtres Snapchat et Pokémon Go, mais de nombreux cas d'utilisation existent dans le monde des affaires également, en particulier en ce qui concerne la formation et la maintenance.