Industrie 4 .0 - la nouvelle révolution industrielle

Si vous vous êtes couché hier soir en tant qu’entreprise industrielle, vous allez vous réveiller aujourd’hui en tant qu’entreprise de logiciels et d’analyse.

Jeffrey Immelt, ancien PDG de General Electric, « industrie 4 .0 »

Les entreprises industrielles ressentent une pression croissante pour s’adapter à un environnement changeant. Ils font l’expérience du passage à de nouveaux modèles commerciaux et de la nécessité de mettre en œuvre de nouvelles technologies. Après la vapeur, l’électricité et les ordinateurs, il y a maintenant une énorme vague de nouvelles technologies qui façonnent le secteur industriel, généralement décrites comme des systèmes cyber-physiques. Cela inclut le cloud computing, l’IoT et le rapprochement des mondes physique, numérique et biologique.

De nouveaux concepts et technologies évoluent grâce à l’industrie 4 .0

Au cours des dernières années, plusieurs nouveaux concepts ont évolué et ont modifié la création de valeur industrielle: de la phase de R&D aux processus de fabrication et d’assemblage, jusqu’à l’expédition du produit aux clients finaux. Certains des plus intéressants sont:

Lights out factory:

Quand j’ai entendu parler de ce concept pour la première fois, j’ai été surpris que la première lights out factory soit en service depuis les années 1980. Le terme est fondamentalement un synonyme d’usine autonome; ce qui signifie que l’usine fonctionne 24h / 24 et 7j / 7 sans qu’aucun humain ne soit impliqué.

Cobots:

Avec le rythme des progrès de l’IA, de nombreuses personnes parlent des emplois qui seront remplacés par des robots. Au lieu de la machine contre l’homme, les Cobots tirent parti de la collaboration des deux. Ces robots sont souvent hautement adaptables et peuvent soutenir les humains dans des tâches répétitives.

In-memory computing:

Il est important pour l’IoT de collecter et d’analyser les données en mémoire sur une seule copie de données sur des plates-formes telles que Google cloud platform.

Edge computing:

Inventé par Cisco, Edge computing permet aux entreprises de traiter les données aussi près que possible de la source de données et non dans le cloud. Les avantages sont moins de latence de transmission des données vers le cloud et une plus grande sécurité.

Machine learning et IA:

Celui-ci est évident. D’innombrables flux de données tout au long du processus de production constituent une base solide pour obtenir des informations prédictives qui vont bien au-delà de tout système d’exécution de fabrication (MES) traditionnel.

L’industrie 4 .0 permet le passage à un modèle économique basé sur les services

Il y a de plus en plus de signes que les produits dans le monde industriel sont vendus en tant que PAAS plutôt que SAAS. Cela semble familier si nous examinons le passage du logiciel sur site au SaaS. Pourquoi cela a-t-il un sens et quels sont les avantages dans le monde industriel?

Pour les vendeurs:

Comme le SaaS, les entreprises peuvent bénéficier d’une valeur de vie client accrue et d’une barrière à l’entrée plus faible. De plus, ils peuvent générer des revenus même en cas de crise, si personne ne veut investir dans de nouvelles machines ou de nouveaux actifs.

Pour les acheteurs:

Ils bénéficient d’une plus grande commodité et de plus de services tels que la maintenance prédictive ou la surveillance de l’état.

Ce changement se produit à l’échelle mondiale, mais indépendamment de cette tendance, il devient plus difficile de se différencier par la qualité pour les entreprises industrielles occidentales; car les entreprises manufacturières en Chine et ailleurs sont en train de rattraper leur retard. Cela conduit à se demander comment se différencier et gagner la concurrence qui peut généralement produire à des coûts moins chers?

La réactivité client permet une mise sur le marché plus rapide et une adaptation plus rapide à l’évolution de la demande. L’orientation client et l’individualisation pour augmenter la variété des produits.
Des solutions End-to-end tout au long du processus, de la R&D à l’après-vente. Créez des interfaces, des API, partagez des données avec les fournisseurs et les clients pour travailler en collaboration sur des processus plus efficaces et pour réduire les coûts et le temps.
Tirez parti de l’automatisation et de la robotique pour obtenir des coûts de main-d’œuvre similaires à ceux des pays à faible revenu.

Exemples d’application:

Outils d’ingénierie: modélisation 3D, outils de prototypage et plates-formes de simulation pour la conception de produits.
Impression MaaS / 3D: prototypage rapide à l’aide de l’impression 3D, plateformes de recherche de fournisseurs adaptés, fabrication en tant que service et usines verticalement intégrées.
IoT / Middleware: obtenez des données à partir de machines, connectez des appareils hors ligne avec des services en ligne. Appareils connectés capables de collecter et de partager des données pouvant être utilisées pour une surveillance en temps réel ou une analyse plus approfondie.
Shopfloor Guidance / Apps: améliorez les instructions de travail pour les processus complexes; la sécurité des processus et pour assurer la qualité de la production. Il se concentre souvent sur les smartphones, les tablettes et les postes de travail modulaires.
Robotique: logiciel pour programmer le comportement robotique, les AGV et d’autres types de robots. Les investissements dans la robotique ont récemment décollé.
Wearables: les interfaces tactiles sont omniprésentes en B2C et les gens sont habitués aux appareils personnels. Cette tendance est reconnaissable dans le monde industriel.
Analytics / Efficacité: pour une vue d’ensemble à 360 ° et un contrôle total de l’ensemble du processus de production. Mesurez et analysez les travailleurs humains et le travail des machines dans l’atelier, y compris la surveillance de l’état des machines et de la consommation d’énergie.
Inspection: entreprises qui aident à découvrir les problèmes sur la chaîne de montage, par ex. avec l’aide de la vision par ordinateur.
Maintenance prédictive: solutions pour la surveillance de l’état, l’optimisation des performances et la réduction des temps d’arrêt.
Suivi des actifs / analyse d’emplacement: obtenez la transparence sur toute la chaîne d’approvisionnement à l’aide de dispositifs de suivi et d’analyse prédictive / prescriptive.

Les grand industriels ne sont pas aussi dépassés qu'on pourrait le penser

Prenons l’Allemagne comme exemple, où 23% de la valeur ajoutée du PIB provient du secteur manufacturier et d’où proviennent 48% des leaders mondiaux du marché – les soi-disant champions cachés. S’il est vrai qu’ils ne prennent pas autant de risques et n’investissent pas dans de nouveaux projets aussi lourdement que le font les GAFA; ils investissent dans des initiatives numériques et adaptent leur modèle commercial. On pourrait dire que s’il s’agit d’améliorations progressives, les opérateurs historiques le feront – s’il s’agit de produits perturbateurs ou 10 fois meilleurs, les opérateurs historiques pourraient aller trop lentement.

Voici quelques exemples:

Kärcher - le cloud en premier lieu:

Ils travaillent avec AWS depuis 2012. Leurs machines de nettoyage disposent d’un boîtier télématique qui envoie les données de la machine vers le cloud, comme l’emplacement pour une planification et une gestion plus efficaces des services de maintenance.

Viessmann – un appétit pour le risque sain: le fabricant de chauffage et de réfrigération possède son propre fonds de capital-risque, un constructeur d’entreprise basé à Berlin et tente de créer une communauté autour de l’IoT avec Maschinenraum. Toute l’entreprise expérimente beaucoup de nouveaux modèles commerciaux et d’idées et est à mes yeux l’une des entreprises allemandes les plus avant-gardistes du Mittelstand.

Kaeser – changer son modèle commercial: le fabricant de compresseurs d’air a installé des capteurs dans ses compresseurs il y a quelques années et a ainsi changé son modèle commercial, passant de la vente de compresseurs à la vente d’air en tant que service. Désormais, les clients n’ont plus qu’à payer la quantité d’air dont ils ont besoin.

BMW – l’usine automatisée: L’usine de la BMW i3 à Leipzig est assez avancée et dispose d’un haut degré d’automatisation.

Et ils doivent être actifs. Il sera probablement beaucoup plus facile pour les éditeurs de logiciels d’entrer dans de nouvelles industries (par exemple Google → Automobile) que pour les entreprises industrielles traditionnelles d’embaucher des développeurs de premier ordre.

Viessmann - un appétit pour le risque sain:

Le fabricant de chauffage et de réfrigération possède son propre fonds de capital-risque, un constructeur d’entreprise basé à Berlin et tente de créer une communauté autour de l’IoT avec Maschinenraum. Toute l’entreprise expérimente beaucoup de nouveaux modèles commerciaux et d’idées et est à mes yeux l’une des entreprises allemandes les plus avant-gardistes du Mittelstand.

Kaeser - changer son modèle commercial:

Le fabricant de compresseurs d’air a installé des capteurs dans ses compresseurs il y a quelques années et a ainsi changé son modèle commercial, passant de la vente de compresseurs à la vente d’air en tant que service. Désormais, les clients n’ont plus qu’à payer la quantité d’air dont ils ont besoin.

BMW - l'usine automatisée:

L’usine de la BMW i3 à Leipzig est assez avancée et dispose d’un haut degré d’automatisation.

Implications pour les fondateurs de nouvelles entreprises orientées industrie 4 .0

De toute évidence, tout ce développement ouvre une immense fenêtre d’opportunités pour les entrepreneurs qui souhaitent transformer le secteur industriel. Certaines choses que je recommanderais de garder à l’esprit:

Orientation client:

Travailler en étroite collaboration avec les clients et les pilotes dès le début. Développez le produit en fonction de leurs commentaires, essayez d’avoir des cycles d’itération courts. Il est tout à fait normal de passer du temps avec eux s’ils utilisent le produit et vous donnent des commentaires. Par rapport aux entreprises SaaS qui vendent à d’autres éditeurs de logiciels; vous ne pouvez pas effectuer de test A / B. Aidez-les à essayer votre solution, par exemple Commencez par une ligne de production au lieu de tout l’atelier.

Évitez les pilotes non rémunérés:

J‘ai l’impression que la barre pour faire un pilote est assez basse. De nombreuses entreprises sont prêtes à tester votre solution, mais souvent elles ne veulent pas payer pour le pilote. Je sais que c’est parfois douloureux; mais je suis sûr de dire non. Il existe plusieurs entreprises SaaS qui pourraient se développer à partir de la leur une fois qu’elles ont conclu le premier accord d’entreprise – c’est-à-dire signer le premier contrat. De plus, concentrez-vous sur un ou deux cas d’utilisation pour les pilotes au lieu d’avoir un pipeline rempli de petits pilotes de différents cas d’utilisation.

Vendez un seul cas d'utilisation:

Vendez un seul cas d’utilisation clair que les gens du secteur comprennent facilement. Au lieu de vendre un «tableau de bord», vendez-leur une «salle de contrôle». Adaptez votre langage au secteur à votre meilleure compréhension et vendez d’abord le retour sur investissement.

Essayez de vendre haut:

Il est bon de parler aux travailleurs du département R&D ou sur la chaîne de montage, mais dans de nombreux cas, essayez de vendre le produit aussi haut que possible. Appelez la direction de niveau C, le chef de la planification de la production ou le directeur de la fabrication. La pire chose qui puisse arriver est qu’ils vous transmettent à quelqu’un de la hiérarchie.

Comprendre les ventes de l'entreprise:

Essayez de comprendre le processus de vente de l’entreprise. Qui est l’utilisateur et qui est le décideur? Qui a le budget? À quoi ressemble le processus d’approvisionnement?

Deuxième plate-forme:

Au lieu d’essayer de créer une plate-forme d’abord, essayez de commencer par un cas d’utilisation restreint et de développer le produit dans le but d’avoir une plate-forme à long terme, en particulier pour l’IoT. Les gens n’achètent pas l’IoT, ils achètent une solution à un problème.

Évitez les pitchs sans but:

En raison de l’intérêt accru de l’industrie, de nombreuses entreprises invitent les startups à présenter et il existe de nombreux événements avec des possibilités de pitch. Détrompez-vous si votre temps y est bien passé avant de l’accepter. Il s’agit souvent d’un transfert de connaissances unilatéral plutôt que d’un intérêt pour le financement ou la collaboration.

Lean manufacturing et industrie 4 .0

À l’instar des révolutions industrielles précédentes, les nouveaux développements technologiques font avancer l’Industrie 4.0. Les plus pertinentes de ces nouvelles technologies pour les fabricants sont les systèmes cyber-physiques et l’Internet industriel des objets (IIoT).

La peur de l’automatisation et d’autres défis de la main-d’œuvre de fabrication permettent d’ignorer facilement l’impact culturel positif potentiel de ces technologies.

Pour les fabricants Lean, cette nouvelle technologie est une opportunité d’accéder aux objectifs fondamentaux du lean manufacturing: donner aux gens les moyens d’apporter des améliorations.

Définition des technologies orientées industrie 4 .0

Les systèmes cyber-physiques facilitent la connexion et la collecte de données de production via un réseau – généralement le cloud. Dans un système cyber-physique, il existe trois principaux moyens de collecter des données: humain à machine, machine à machine, et acquisition et traitement des données.

Humain à machine

La collecte de données homme-machine provient principalement des opérateurs via une interface numérique. Le CPS peut collecter des informations via la saisie de données traditionnelle, des méthodes telles que la saisie sur un ordinateur ou la sélection d’options sur une tablette. Les opérateurs peuvent également partager des informations grâce à une technologie de pointe. Par exemple, la vision par ordinateur peut collecter des données à partir de gestes ou de mouvements spécifiques qui ont attribué une signification.

Le monde de la consommation s’est numérisé beaucoup plus rapidement que le monde industriel. Beaucoup de ces méthodes de saisie d’informations sont déjà familières aux opérateurs. Les principes communs de conception UI / UX facilitent l’adaptation des utilisateurs aux nouvelles technologies IHM. Par exemple, sélectionner des «boutons» numériques rouges pour une rétroaction négative et des «boutons» numériques verts pour une rétroaction positive.

Machine à machine

La communication de machine à machine signifiait historiquement une machine poussant des données dans une autre machine. Ces machines étaient généralement connectées via une connexion Ethernet. Le plein potentiel de la communication M2M était limité par une technologie exclusive et cloisonnée.

L’IoT transforme la communication machine à machine de deux manières significatives. Premièrement, cela implique souvent une communication dans les deux sens, plutôt qu’une simple poussée d’une machine à une autre. Deuxièmement, l’ajout du cloud offre de plus grandes possibilités entre les machines. Avec l’IoT, les acheteurs veulent plus d’options de connexion, ce qui entraîne un changement d’une communication point à point intégrée dans le matériel pour ouvrir les communications entre les appareils.

Cela fournit des options d’intégration potentiellement illimitées. Ces changements se traduisent par des informations et des options supplémentaires pour les fabricants.

Acquisitionet traitement des données

De nombreux fabricants préparent et collectent déjà des données dans d’autres systèmes logiciels. Ils utilisent un logiciel de planification des ressources d’entreprise (ERP) pour gérer les achats, la planification financière, les employés et d’autres aspects de leur entreprise. Ils utilisent des systèmes MES ou d’exécution de fabrication pour suivre et tracer les matériaux, les ressources, etc.

Ces systèmes contiennent souvent des données critiques pour la production, mais ils sont massifs, cloisonnés et souvent difficiles d’accès ou de manœuvre.

Finalement, ces données peuvent se combiner pour livrer une vision holistique et interconnectée de la production.

Fabrication Lean

La valeur de la fabrication Lean c’est qu’elle aide les fabricants à réduire la complexité opérationnelle, à éliminer le gaspillage et à améliorer la productivité en permettant aux travailleurs de l’atelier d’effectuer les ajustements nécessaires et continus.

L’élément humain est un principe clé du lean manufacturing. L’analyse humaine et la flexibilité produisent la majorité de l’efficacité des principes Lean.

Une boîte à outils Lean traditionnelle peut inclure une variété de méthodes et de principes. Les fabricants ne devraient pas nécessairement appliquer chaque outil dans chaque usine. Cependant, la boîte à outils fournit des options pour toutes les usines. Ensemble, ils peuvent être combinés et appliqués pour produire une amélioration continue.

Vers le Lean 4.0

Les technologies de l’industrie 4 .0 sont des outils qui peuvent rendre les fabricants plus flexibles, efficaces et rentables.

De simples ajustements, comme la conversion d’instructions de travail sur papier en instructions de travail numériques, peuvent générer des économies avec peu ou pas d’ajustement culturel. Les fabricants génèrent des améliorations d’efficacité de 10 à 15% en incorporant le travail numérique et la robotique dans leurs lignes de production. Il s’agit d’un projet Industrie 4 .0 autonome.

Ainsi, Les efforts de numérisation autonomes permettent de réduire de 10 à 15% les coûts opérationnels en moyenne. Cependant, ces projets doivent être mis en œuvre et conçus correctement afin de produire ces améliorations. En outre, ils peuvent être difficiles à modifier s’ils sont hautement personnalisés.

Industrie 4 .0 + Fabrication Lean

Si les fabricants adoptent à la fois une méthodologie Lean et des outils de l’industrie 4 .0, ils peuvent accomplir davantage que s’ils essayaient ces initiatives séparément. CPS et IoT peuvent rendre un atelier vraiment Lean. Les données en temps réel et la communication entre les personnes; les machines et les systèmes offrent une vue holistique de la production et permettent aux travailleurs de première ligne de faire des ajustements en temps réel.

donc, les entreprises qui combinent le lean et l’industrie 4 .0 peuvent obtenir une réduction de coûts de 40%. Cela signifie que la combinaison du lean et de l’industrie 4 .0 permet une augmentation de 100% des économies par rapport à l’application de chacun de ces éléments séparément.

Retour d’expérience

Malgré les meilleures intentions, 84% des projets de transformation numérique échouent. Les causes varient, mais elles incluent de longues périodes de validation de principe, des coûts de mise en œuvre élevés et une ambiguïté générale des données sur les performances avant le projet et les objectifs d’amélioration.

Avec ces chiffres à l’esprit, les fabricants doivent se méfier des projets de numérisation complète. Ils peuvent réduire le risque du processus en commençant par une application spécifique de la technologie qui a un objectif commercial clair et qui a un court délai de valorisation.

Difficultés de la mise en oeuvre du «Lean 4.0»

Prendre un processus analogique et le convertir en processus numérique peut être contre-productif.

La superposition d’une nouvelle technologie peut rendre une ligne de production plus coûteuse à exploiter. L’ajout d’un logiciel personnalisé peut nécessiter une requalification. Cela peut également nécessiter l’embauche de nouveaux membres de l’équipe avec plus d’expertise technique.

C’est une préoccupation majeure pour les fabricants, car de nombreux fabricants ont du mal à embaucher des employés qualifiés en CDD. Les fabricants doivent rivaliser avec d’autres entreprises technologiques pour le même bassin de talents rares. S’ils n’embauchent pas en interne, ils devront s’appuyer sur une expertise externalisée pour maintenir ces systèmes. Les deux ont des coûts associés élevés.

Comment rester Lean avec la nouvelle technologie

Les fabricants qui souhaitent adopter le Lean 4.0 devraient commencer modestement. Reconnaissez que les ingénieurs, les directeurs d’usine et les dirigeants ne savent pas ce qu’ils ne savent pas, mais ce n’est pas un problème!

Concevoir pour apprendre

La première étape consiste à concevoir un processus numérique qui collectera des données. Le processus de conception dans Lean 4.0 est en cours. L’analyse comparative des données pour obtenir un aperçu de l’état actuel peut révéler des failles dans le processus existant.

C’est pourquoi un développement flexible est important pour les fabricants. En plus d’avoir une approche claire et axée sur les données, les fabricants devraient commencer là où il existe un cas d’utilisation et un avantage clair. Cette approche donne une mesure quantifiable de la réussite ou non de la mise en œuvre.

Tester et collecter des données

Mettez le test initial en production. Comme pour tout test, essayez de contrôler les variables autant que possible. Assurez-vous de collecter des données qui donnent des informations sur les éléments à ajuster pour que le test réussisse.

Par exemple, identifiez les défis culturels et conditionnels. Si les opérateurs ont du mal à s’adapter à la nouvelle technologie, cherchez à comprendre pourquoi et s’il s’agit d’un défi à long ou court terme.

Pour découvrir ce défi, vous devrez suivre la productivité dans un processus par l’opérateur.

Itérer et mettre à l'échelle

Avec Lean 4.0, les tests ne s’arrêtent pas. La technologie permet une amélioration continue, mais l’itération est ce qui rend le processus vraiment continu. Appliquer les apprentissages du test à d’autres lignes et appliquer les apprentissages conceptuels à d’autres domaines pour des tests étendus à l’usine pilote.

Avantages Lean 4.0

Une mise en œuvre progressive, axée sur les données et centrée sur les cas d’utilisation, qui présente de la valeur en cours de route, facilitera l’adhésion des opérateurs et d’autres parties prenantes internes. Cette acceptation diminue le risque d’échec de la mise en œuvre.

Avec l’industrie 4.0, les plus grands avantages sont réalisés en libérant la puissance analytique du plus grand atout des fabricants: leurs employés.

Amélioration des résultats et engagement dans l'atelier

N’oubliez pas que le lean manufacturing est un cadre culturel centré sur l’humain. L’intégration des outils de l’industrie 4.0 peut permettre à vos employés de générer une efficacité et une créativité auparavant non réalisées dans l’atelier en leur donnant des données en temps réel et une visibilité sur les machines, les processus et les personnes impliquées dans la production.

Auteur: NAJI Faouzi

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