Smart Manufacturing expliqué : transformer la production avec l'IoT

Les usines connectées qui émergent aujourd'hui à l'ère du digital préfigurent l'industrie intelligente du futur du travail. Nous assistons à des transformations majeures et innovations tant dans la production que dans l'organisation. Les techniques et processus innovants de Smart Manufacturing, intégrant les outils de l'IoT (Internet des Objets), contribuent à améliorer la performance industrielle à plusieurs niveaux.

Définition et explication :

Le Smart Manufacturing (souvent abrégé SM, appelé « fabrication intelligente ») désigne une nouvelle méthode industrielle globale qui repose fortement sur les évolutions des dernières technologies en termes de moyens de production connectés pendant le processus de fabrication.
En d'autres termes, il s'agit de mettre en place dans les usines des systèmes où les machines sont connectées entre elles, mais aussi et surtout à Internet pour assurer un contrôle optimal et évolutif des processus de production.

Dans un environnement appliquant les principes du Smart Manufacturing, on cherche à automatiser un maximum d'opérations pour une efficacité maximale. Objectif : les réaliser plus vite, garantissant qualité et rentabilité à moindre coût.

L'élément central est l'analyse de données ; collectées directement sur les équipements, elles sont numériquement analysées pour prendre les bonnes décisions et effectuer les réajustements améliorant et optimisant la performance de fabrication.

La fabrication intelligente est une application de l'IoT, ou plus spécifiquement de l'IIoT (Industrial Internet of Things).

Smart Manufacturing : outils au service de la projection et de l'amélioration

Dans une usine structurée selon le Smart Manufacturing, la production bénéficie d'une part d'une meilleure acquisition et interprétation des données, d'autre part d'améliorations rendues possibles par des outils de simulation et projection numériques de plus en plus puissants.

Les informations (températures, vitesses, niveaux de fluides, volumes matières premières...) collectées par les capteurs machines sont analysées par des spécialistes et responsables data (data scientists). Ces derniers les analysent via des logiciels spécifiques aux processus de production et de planification.

Cela permet non seulement de détecter plus facilement et rapidement sources d'erreurs, perturbations, mauvaise qualité ou lenteurs, mais aussi d'utiliser ces informations pour simuler des processus et améliorer les instructions de travail avec les modifications nécessaires.

Les données étant de plus en plus volumineuses, elles sont hébergées sur des supports souvent externes technologies comme le cloud. C'est aussi une caractéristique majeure du Smart Manufacturing, tout comme l'interopérabilité logicielle. Il est essentiel que les solutions logicielles accompagnant les machines puissent travailler ensemble sans problèmes de compatibilité. Elles peuvent intégrer des fonctionnalités communes, collaborer et participer à l'assurance de la communication entre moyens de production.

Ces dernières années, avec les technologies émergentes, on voit le déploiement de machines dotées d'intelligence artificielle qui leur permettent littéralement d'apprendre. Elles ajustent leur comportement en apprenant des opérations passées : c'est le machine learning.

Smart Manufacturing : seulement possible grâce aux humains

Cette fabrication intelligente n'est possible que s'il y a des humains (techniciens) derrière pour contrôler cette automatisation. Ils ont besoin d'instructions de travail digitales et connectées, accessibles via des outils high-tech (tablettes, lunettes connectées).

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