Industrie 4.0 :histoire, avantages et technologies

Mise à jour le 25 février 2021

Guide du fabricant sur la quatrième révolution industrielle :

• Qu'est-ce que l'Industrie 4.0 ?
• Pourquoi l'industrie 4.0 est-elle importante ?
• Qu'est-ce qui motive la transition vers l'industrie 4.0 ?
• L'évolution de la fabrication
• Comment mettre en œuvre avec succès les solutions de l'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 4IR, est un terme global qui désigne la façon dont les ordinateurs, les données et l'automatisation évoluent et s'unissent pour changer la façon dont le travail se déroule, et en particulier la fabrication.

S'appuyant sur la troisième révolution industrielle qui comprenait la création du PC et d'Internet, l'industrie 4.0 fait passer la technologie à la prochaine évolution en brouillant les frontières entre les mondes numérique et physique. Des éléments tels que l'automatisation, l'IA, l'IoT, etc., deviennent de plus en plus répandus. Alors que les révolutions industrielles du passé concernaient essentiellement l'avancement de la technologie, 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 les progrès technologiques dans le passé auraient pu être caractérisés comme créant des problèmes autant qu'ils en résolvaient certains, l'industrie 4.0 consiste à prendre ce qui existe et à l'améliorer. Ainsi, bien que les technologies telles que l'informatique à grande échelle et l'acquisition de données ne soient pas nouvelles, l'application de la couche 4.0 de l'informatique en nuage signifie que les données qui étaient auparavant conservées dans des silos peuvent désormais être partagées à plusieurs niveaux d'une organisation et dans le monde entier.

En s'éloignant de la fabrication traditionnelle, l'industrie 4.0 peut réduire la pression de tant de défis auxquels l'industrie est actuellement confrontée, y compris la concurrence sur un marché mondial avec sa volatilité concomitante, raccourcir des cycles de production de produits de plus en plus complexes, permettant d'examiner et d'analyser les données, ce qui donne des informations précieuses. Les tendances qui changent ne sont plus inquiétantes car les entreprises sont en mesure de 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.

Étant donné que l'industrie 4.0 ne consiste pas seulement à faire progresser la technologie, mais aussi 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, selon un cycle beaucoup plus rapide que par le passé.

Plutôt que d'éliminer le besoin d'interaction humaine, comme l'ont fait certains aspects des révolutions industrielles précédentes, l'industrie 4.0 innove en matière de technologie pour donner la priorité au client. Une mise sur le marché plus rapide, une production à la demande et des niveaux de personnalisation plus faciles garantissent la satisfaction des clients à un tout autre niveau. Même les personnes qui travailleront avec des machines améliorées par l'IoT ou la robotique et l'automatisation verront leur sort amélioré car les tâches simples répétitives seront éliminées au profit de la résolution de problèmes ou de l'innovation.

Qu'est-ce qui motive la transition vers l'industrie 4.0 ?

Quelques besoins poussent les fabricants à adopter l'industrie 4.0.

Le premier, et le plus précieux, est le client. Leurs désirs et leurs besoins changent constamment, tout comme leur demande de produits plus tôt, moins chers et utilisant toujours moins de ressources que par le passé. De plus, la personnalisation est le nom du jeu, 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 rapide et à court terme d'un article hautement personnalisé, à un coût légèrement supérieur à celui d'une production complète.

Vient ensuite la donnée elle-même :la capacité à acquérir et à analyser les quantités de données historiques que les industriels produisent en permanence est 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, c'est bon pour la santé d'un fabricant.

Enfin, la capacité à tirer parti du cloud computing et de la connectivité signifie que les contraintes du marché mondial sont pratiquement 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, des ressources de la chaîne d'approvisionnement à la production et à l'expédition, en temps réel, affichées de manière significative pour un utilisateur donné.

L'évolution du secteur manufacturier :bref historique des révolutions industrielles

La fabrication a considérablement changé depuis ses modestes débuts. Il y a eu quatre avancées technologiques majeures qui s'alignent sur chacune des quatre révolutions industrielles

La première révolution industrielle

C'est alors que la fabrication s'est tournée vers les outils et les machines. La technologie populaire de cette époque - qui s'est déroulée de la fin des années 1700 au début des années 1800 - comprenait le métier à tisser électrique, la machine à carder, la mule à filer et la machine à filer. L'eau était utilisée pour alimenter des équipements tels que le métier à tisser, et cette tendance a progressé vers son homologue à haute puissance, la vapeur. Les moteurs à vapeur sont devenus populaires pour une variété de cas d'utilisation pendant cette période. Cela contraste avec le travail manuel humain et le travail animal qui étaient utilisés 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 de progrès technologiques rapides qui ont conduit à une industrialisation et une normalisation accrues en raison d'un besoin de pièces interchangeables pour soutenir une telle croissance. C'est alors que la chaîne de production telle que nous la connaissons a vu le jour. La technologie populaire et les avancées majeures comprenaient 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. Les microprocesseurs, les PC, les téléphones portables et Internet étaient tous des technologies majeures au cours de 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 donné naissance à des usines intelligentes, des capteurs intelligents, une maintenance prédictive utilisant les données machine et l'apprentissage automatique, et la fabrication additive sont tous issus de la quatrième révolution industrielle. Cette période supprime les humains de la boucle, le cas échéant. 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 que nous sommes plutôt à l'aube de la Cinquième Révolution Industrielle (Industrie 5.0). Bien que des désaccords subsistent, 5IR accorde une grande importance à l'intelligence humaine. C'est au cours de cette révolution industrielle que les humains et les machines doivent finalement travailler ensemble pour progresser. Un exemple de ce qui pourrait être considéré comme une technologie 5IR en herbe est Neuralink d'Elon Musk ou les tableaux de bord d'opérateurs de MachineMetrics, qui superposent le contexte humain aux données de la machine pour une analyse ML meilleure et plus précise.

Comment mettre en œuvre avec succès les solutions de l'industrie 4.0

Il existe trois méthodes essentielles pour garantir que la mise en œuvre de l'Industrie 4.0, et en particulier l'intégration de l'IdO dans l'usine, se déroule sans trop de difficultés dans votre environnement de fabrication. difficulté :

1. Assurez-vous de ne pas vous retrouver coincé avec la règle 20/60/20 de la gestion du changement. C'est là que 20 % de vos effectifs sont fermement d'accord avec vos projets, 60 % l'acceptent mais sont sceptiques et 20 % ne sont pas satisfaits de tout. Bien qu'une acceptation à 100 % dans un plan de gestion du changement ne soit pas probable dans le meilleur des cas, ces 20 % restants, lorsqu'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 opposés au changement et de voir si vous pouvez creuser pour savoir pourquoi, et entamer une discussion sur cette image plus large. Inclure les gens peut aider à leur faire sentir qu'ils ont un intérêt dans les changements. De plus, investir dans la formation est le meilleur moyen de compenser l'inconfort à plus long terme. Si les gens comprennent le POURQUOI et le COMMENT, ils seront plus heureux de participer à la balade.
2. Passez à la maintenance proactive. Avant l'industrie 4.0 et le manque de connectivité des machines, de données volumineuses et d'analyses basées sur le cloud, la maintenance était par défaut réactive. Il y avait une certaine capacité à planifier la maintenance grâce à des modèles historiques mais, dans l'ensemble, le style standard était d'attendre une panne avant de résoudre un problème. Grâce à une solide analyse des données, les fabricants peuvent tirer parti de l'Industrie 4.0 pour non seulement prédire les modèles et les tendances dans le but de planifier des temps de maintenance et de production efficaces, mais peuvent également atteindre une étape de détection autonome, d'autocorrection ou de réparation par les machines.
3. Partagez vos données, mais protégez-les également. L'un des grands avantages de l'Industrie 4.0 est la possibilité 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 de manière adéquate. Ce partage s'accompagne d'un besoin de s'assurer que vos données sont sécurisées. La cybersécurité est un pilier essentiel de l'industrie 4.0, avec le stockage, la gestion et la connectivité sans fil des données dans le cloud. En configurant cette configuration dès le début, vous vous assurez que vous n'aurez pas de problème en aval qui nécessitera une solution ultérieure.

Avantages de l'industrie 4.0

Amélioration de l'efficacité et de la productivité

Lorsque vous sortez l'humain de la boucle, vous supprimez également les inefficacités et les inexactitudes humaines. Avec une meilleure allocation des ressources basée sur les chiffres, moins de ressources sont nécessaires pour maintenir des niveaux de productivité optimaux. Les temps d'arrêt deviennent moins fréquents lorsque les données et l'apprentissage automatique se combinent pour une maintenance prédictive et prescriptive, en gardant les machines en parfait état sans sacrifier l'espace d'entrepôt pour une offre excédentaire de pièces de rechange inutiles ou s'engager dans des temps d'arrêt réguliers.

Agilité améliorée

Lorsque les décisions sont basées sur des chiffres qui peuvent également être modifiés à volonté pour afficher des scénarios alternatifs, les fabricants récoltent les fruits d'une augmentation massive de l'agilité. Avec des chiffres pour étayer les décisions, il est possible d'évoluer rapidement au fur et à mesure que les opportunités se présentent, ouvrant même des opportunités pour des cycles de production ponctuels si les approvisionnements pour la demande prévue ont déjà été satisfaits.

Plus d'argent

Cela vient d'une variété de facteurs. Une efficacité et une productivité accrues signifient des résultats maximisés. Les données des capteurs utilisées pour la maintenance prédictive réduisent les temps d'arrêt ainsi que les rebuts. Une meilleure planification des ressources signifie moins de frais généraux pour les dépenses initiales en matériaux, l'espace d'entrepôt (qui peut également être optimisé à l'aide du ML) et des coûts d'exploitation globalement inférieurs avec un potentiel de revenus accru.

Défis de l'industrie 4.0

Des 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 réduite 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 commerciales. 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 qu'elles fonctionnent toutes en harmonie. Les premiers utilisateurs, en particulier, ont souvent été tristes de découvrir que leurs données se trouvaient dans un éventail de formats différents qui ne fonctionnaient pas ensemble et qu'il n'y avait pas de bouton en un clic qui extrayait toutes les données pour répondre à la question qu'ils avaient à ce moment-là. Les moteurs de normalisation des données et les environnements ML à faible code résolvent désormais certains de ces problèmes, transformant la science des données citoyennes en une aubaine pour les entreprises qui l'utilisent et l'autorisent, mais de nombreux fabricants disposent toujours d'entrepôts de données remplis d'informations sans aucun moyen de les utiliser.

Pénurie de talents

Bien qu'il existe de nombreuses personnes talentueuses dans le monde, certains types de talents sont plus demandés que jamais et l'offre ne semble pas pouvoir suivre la demande. Les scientifiques de données internes ont été un luxe au cours de la dernière décennie, et même les entreprises qui en ont embauché un trouvent souvent qu'ils sont un goulot d'étranglement, car ils sont gravement surchargés. Les scientifiques des données ont largement eu une option nommez votre prix ces derniers temps en raison de l'extrême disparité de l'offre et de la demande. Les analystes de données ainsi que les environnements de ML à faible code ont rendu le processus de déploiement de nouveaux algorithmes beaucoup plus rapide et plus simple, mais il y a toujours une pénurie d'experts dans le domaine de la science des données.

Culture d'entreprise contre-attaque

Les transformations numériques majeures peuvent être stressantes pour les employés. Le manque 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). Briser les silos et exiger une coopération interministérielle peut provoquer des tensions là où il y avait autrefois de la concurrence. La culture d'entreprise doit évoluer vers un lieu ouvert, innovant et collaboratif pour que les avantages de l'industrie 4.0 soient pleinement réalisés, et une action rapide basée sur des données au lieu d'une longue délibération l'emporte finalement dans l'environnement commercial moderne.

Technologies de l'industrie 4.0

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

Mégadonnées et analyses

Il s'agit de la quantité massive de données collectées à l'aide de capteurs, de pixels de suivi, d'enquêtes et de tout autre flux de données, où ces données sont stockées, et des moyens par lesquels elles sont analysées, telles que l'informatique de pointe et l'apprentissage automatique.

Robots autonomes

Ce sont des robots qui fonctionnent seuls, sans intervention humaine. Grâce au ML, ces robots peuvent prendre des décisions et des corrections à la volée pour effectuer les tâches pour lesquelles ils sont programmés.

Simulation/Jumeaux numériques

Il s'agit d'une version numérique d'un système, tel que le plancher de production d'une usine. Grâce à l'utilisation de capteurs sur les équipements de fabrication et les appareils 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 services travaillant ensemble dans les installations, ainsi que le partage des données machine et l'interaction entre différents niveaux d'ancienneté.

IoT industriel (IIoT)

Il s'agit de tout appareil IoT utilisé dans un environnement industriel, tel qu'un contrôle CVC intelligent ou un capteur de machine de fabrication. La plate-forme MachineMetrics IIoT transforme vos données d'atelier en actions grâce à des applications puissantes qui réduisent les temps d'arrêt des machines, augmentent votre débit et maximisent la rentabilité générée par votre équipement de fabrication.

Technologie de cybersécurité

La cybersécurité est essentielle dans IR4 car l'afflux de machines signifie un nombre accru de vulnérabilités de sécurité qui doivent être protégées.

Le nuage

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

Fabrication additive

Il s'agit d'une fabrication qui n'enlève rien par la découpe, le meulage, etc., mais qui ajoute de la matière pour créer un objet. L'impression 3D en est l'exemple le plus frappant.

Intelligence artificielle

L'IA fait référence à des machines capables d'apprendre et de tirer des conclusions par elles-mêmes en établissant des connexions à l'aide de données de formation et d'opportunités de prédiction continues.

Réalité augmentée

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