10 composants essentiels de l'industrie 4.0
Aaron Ricadela | Responsable de la stratégie de contenu| 19 décembre 2023
La convergence d'une couverture Internet étendue, de capteurs sans fil à faible coût, d'une communication 5G et d'un traitement des données plus puissant permet aux industriels de dématérialiser leurs usines pour réduire les coûts de production, augmenter leur capacité de production et améliorer la qualité de leurs produits. Ce phénomène est communément connu sous le nom d'Industrie 4.0, se référant à la quatrième révolution industrielle - après les trois premières époques industrielles qui ont permis de grandes avancées en ce qui concerne la vapeur, l'électricité et l'automatisation électronique. Il s'agit de mélanger des machines et des technologies de l'information pour améliorer la façon dont les marchandises sont approvisionnées, produites et expédiées dans le monde entier.
Les usines de l'industrie 4.0 disposent de machines et d'outils équipés de capteurs, d'une nouvelle génération de robots automatisés et d'outils de réalité augmentée, de réalité virtuelle et vidéo qui communiquent les uns avec les autres pour augmenter la précision et le débit de production. Associées au logiciel de machine learning (ML) et à l'analyse du big data, ces « usines intelligentes » tirent plus d'efficacité des processus en surveillant et en ajustant automatiquement les exécutions de production. Elles aident également les industriels à planifier les lignes de production en fonction des goulets d'étranglement prévus, des programmes de maintenance, des coûts et de la configuration de la ligne de production. Les industriels de ces usines intelligentes peuvent réagir plus rapidement aux changements de la demande et aux exigences de production que ceux travaillant dans des chaînes de montage conventionnelles. Ils peuvent aussi plus facilement identifier les problèmes potentiels et les opportunités pour maximiser les revenus.
Les effets s'étendent au-delà de la production. L'industrie 4.0 a le potentiel de substituer davantage d'automatisation au travail humain, ce qui oblige les industriels à recycler un grand nombre de leurs collaborateurs pour un travail de niveau supérieur axé sur la technologie.
Qu'est-ce que l'industrie 4.0 ?
L'industrie 4.0 utilise des technologies d'automatisation et d'analyse de données pour créer des usines intelligentes où les machines communiquent entre elles et avec les collaborateurs afin d'automatiser davantage de processus de production, de réduire les défauts et de prévoir les pannes d'équipement. Une approche Industrie 4.0 peut augmenter le débit de production, réduire les coûts, améliorer la qualité des produits, accélérer la commercialisation et garantir que les lignes de production ne s'arrêtent pas.
Par exemple, l'entreprise autrichienne Alcar Ruote, qui fabrique des jantes pour les voitures européennes, a mis en œuvre des logiciels de chaîne d'approvisionnement et de production pour analyser les données des capteurs dans son usine suisse. Avec une usine intelligente, Alcar Ruote peut désormais mieux anticiper les pannes des machines et comparer la qualité des produits aux demandes des clients, et a considérablement réduit le temps de production perdu ou les périodes d'inactivité ou de répétition des tâches.
Les usines intelligentes utilisent des capteurs montés sur des équipements de production qui collectent des données et les transmettent au logiciel ERP, qui analyse les données en temps réel. Les techniques de production de l'industrie 4.0 permettent aux industriels d'utiliser ces données pour créer des représentations numériques des équipements et des processus. En utilisant ces « jumeaux numériques », des industriels tels que BMW et Siemens testent virtuellement de nouvelles configurations d'usine - par exemple, en ajoutant un robot à un espace de travail donné tout en tenant compte de l'éclairage du bâtiment et de l'ergonomie humaine - et les déploient en moins de temps que d'habitude.
Les usines « lighthouse », que les multinationales utilisent pour présenter leur adoption des méthodes de l'Industrie 4.0, incluent :
- L'usine d'assemblage de BMW à Regensburg, en Allemagne, pour ses séries 1 à hayon et ses SUV compacts X1 et X2. Les montres intelligentes alertent les travailleurs sur un véhicule au exigences inhabituelles sur la chaîne de production, et les robots industriels travaillent aux côtés des humains pour poncer et polir le châssis selon les besoins de chacun tandis que les caméras détectent des défauts liés à la peinture.
- Smart Park de LG Electronics à Changwon, en Corée du Sud, qui fabrique des appareils électroménagers. Un système de convoyage aérien ou des véhicules automatisés gérés sur le réseau sans fil 5G de l'usine fournissent des pièces de réfrigérateur et d'autres articles aux lignes de production. Un entrepôt intelligent, associé à chaque ligne surveille les stocks et demande des pièces et des fournitures supplémentaires si nécessaire. Les capteurs des machines identifient les problèmes de production potentiels et indiquent aux robots de les résoudre avant qu'un problème ne survienne.
- L'usine d'électronique intelligente de Schneider Electric à Lexington, dans le Kentucky. Dans ce cas, les techniciens analysent les informations de la machine avec des tablettes pour consulter et analyser des schémas en réalité augmentée, réduisant les temps de réparation de 20 %. Les étiquettes RFID permettent aux responsables de suivre des milliers de pièces sur les travaux en cours au fur et à mesure que les produits se déplacent dans l'usine.
- L'usine d'électronique du conglomérat Siemens à Amberg, en Allemagne. Un système comprenant des capteurs, de l'edge computing et de l'IA identifie automatiquement les composants et les produits finis, enregistre tous les paramètres de processus et analyse les données en temps réel pour automatiser la plupart de la production et repousser les défauts à presque zéro.
Pourtant, à partir de 2020, environ les trois quarts des industriels mettant en œuvre les technologies de l'Industrie 4.0 étaient « bloqués dans le purgatoire des projets pilotes », incapables de fournir un retour sur investissement satisfaisant, selon une étude McKinsey. De tels programmes restent difficiles à mettre à l'échelle, et les équipes ont tendance à rester bloquées en analysant l'ensemble d'une opération avant de mettre en œuvre des gains rapides.
Points clés à retenir
- L'industrie 4.0 est une approche industriel qui implique des équipements physiques et des logiciels, ainsi que le cloud computing, l'analyse de données et la mise en réseau sans fil.
- Les industriels font équipe avec des fournisseurs de services cloud pour obtenir les applications, les services de base de données, les services d'intelligence artificielle (IA) et la puissance de cloud computing qui peuvent collecter et donner du sens aux données de leurs machines.
- Les entreprises doivent s'assurer que ces systèmes sont bien intégrés à leurs processus actuels afin de réaliser les économies de temps et de coûts d'une approche Industrie 4.0.
- Les principaux objectifs des initiatives de l'Industrie 4.0 sont de stimuler la production, de réduire les coûts, d'améliorer la qualité des produits et d'accélérer la commercialisation.
Pourquoi l'industrie 4.0 est-elle si importante ?
Les grands industriels augmentent la production, réduisent les pertes de matériaux et améliorent les délais de livraison grâce aux méthodes Industrie 4.0. C'est particulièrement important aujourd'hui, dans un contexte de pénurie de matériaux et de perturbation des supply chains. Face à la pression croissante des régulateurs et des investisseurs pour atteindre les objectifs de durabilité, les industriels utilisent également les pratiques de l'industrie 4.0 pour réduire la consommation d'énergie et les déchets en affinant les lignes de production. L'industrie 4.0 peut également améliorer la productivité des opérations quotidiennes des usines, une nécessité pour les industries manufacturières de nombreux pays confrontés à des pénuries de main-d'œuvre.
10 composants de l'industrie 4.0 qu'il faut comprendre
La réussite des projets de l'industrie 4.0 dépend de plusieurs technologies qui fonctionnent ensemble de manière intégrée et sécurisée.
1. L'Internet des objets (IoT)
Réseaux de machines avec capteurs qui transmettent des informations sur l'état et les opérations des équipements, combinés à des logiciels utilisant l'IA et le machine learning pour analyser les résultats sur place, génèrent des gains de productivité et de qualité des produits au fur et à mesure que les entreprises les utilisent pour repérer les goulets d'étranglement, reconfigurer les lignes selon les besoins et détecter les défauts.
2. Usines intelligentes
Les usines intelligentes intègrent la surveillance de la ligne de production et la maintenance prédictive à des technologies telles que le cloud computing, la blockchain et l'impression 3D. Certaines de ces usines servent d'« installations phares », ce qui montre aux autres industriels les gains qu'ils pourraient réaliser avec une approche Industrie 4.0. En plus d'un meilleur contrôle de la qualité, les avantages des usines intelligentes comprennent la possibilité de reconfigurer virtuellement les machines sur le plancher de production et d'observer les effets potentiels grâce à des simulations numériques des processus, comme BMW le fait dans son usine de Ratisbonne, en Allemagne.
3. Systèmes cyber-physiques
Les machines équipées de capteurs qui se connectent entre elles et Internet permettent de surveiller et de contrôler les processus d'usine tels que l'assemblage et la peinture. Par exemple, un industriel intelligent pourrait équiper des machines de quelques usines avec des capteurs connectés à Internet, puis utiliser un seul système logiciel pour évaluer à distance si les machines ont besoin d'entretien au lieu de se rendre dans chacune d'entre elles pour effectuer cette évaluation. Les avantages des systèmes cyber-physiques incluent plus d'efficacité, de sécurité et la capacité d'adapter les processus aux conditions changeantes, comme l'a constatée l'entreprise de réalisation de produits Noble Plastics après la mise en œuvre d'une technologie IoT pour améliorer les performances et la configuration de ses machines à distance.
4. Internet des services
Ce concept est une extension de l'IoT. Certaines entreprises construisent des logiciels d'analyse pour leurs machines et les vendent aux clients. Par exemple, Siemens propose à ses clients son logiciel appelé Insights Hub, qui leur permet de surveiller des machines d'usine individuelles avec des indicateurs tels que le rendement quotidien, le temps passé inactif et le statut de maintenance. Les industriels peuvent utiliser ces informations pour, par exemple, choisir la bonne combinaison de machines pour terminer une commande inattendue et urgente. Pour citer un autre exemple, le logiciel de surveillance à distance du fournisseur suisse d'électricité et de contrôle ABB permet aux techniciens des installations solaires de prévoir la production et de gérer l'équipement à distance. Les clients peuvent acheter à la fois les machines d'usine et le logiciel d'ABB.
5. Intégration de systèmes
L'exploitation des données IoT nécessite l'intégration d'applications et l'échange de ces données entre différents systèmes, notamment les bases de données, les applications ERP et les logiciels d'analyse. Les conclusions tirées de l'analyse de ces données doivent être partagées entre les services, y compris les achats, la production, les ventes et le service et, par exemple, permettre aux chaînes d'assemblage et de peinture se coordonner avec l'expédition ou tenir les superviseurs au courant de l'état des machines. Titan Wheel, qui fabrique des roues robustes pour les équipements agricoles et de construction, utilise la technologie IoT avec un ERP cloud et un logiciel de gestion de la chaîne d'approvisionnement pour enregistrer les pièces sortant d'une ligne, offrant aux équipes une vue en temps réel de la disponibilité des stocks et supprimant un goulet d'étranglement au niveau de l'expédition.
6. Cloud/edge computing
Les industriels utilisent des services de informatique et de stockage de données cloud pour traiter et stocker les masses de données provenant des machines connectées et appliquer des analyses avancées à ces données afin de prendre de meilleures décisions. La nouvelle génération de solutions d'edge computing, telles qu'Oracle Roving Edge Infrastructure, rapproche les fonctionnalités cloud des lignes de production.
7. Analyse du big data et IA
Les analyses big data, à l'aide de l'IA et du machine learning, tirent des informations des énormes quantités de données générées par les usines intelligentes, et les industriels utilisent ces informations pour prendre des décisions. Par exemple, un industriel peut analyser les schémas de maintenance des machines d'une marque et d'un modèle donnés ou au cours d'une année donnée, ainsi que des quantités de données de capteurs provenant d'une machine particulière dans son usine, afin de décider du moment où il faut envoyer un agent de maintenance sur cette machine. L'IA peut également aider à reconfigurer les lignes de production en fonction de la planification et du lancement des commandes.
8. Interopérabilité
L'échange ouvert de données entre les systèmes informatiques et les équipements industriels est la pierre angulaire de l'industrie 4.0. Les logiciels dans les usines et les data centers de cloud computing doivent pouvoir lire les informations des réseaux de capteurs pour alimenter la prise de décision autonome et améliorer la production.
9. Robots
La précision et l'utilité des robots s'améliorent dans une variété de paramètres d'usine qui exigent que les machines et les humains travaillent côte à côte ou que les robots gèrent des tâches délicates. Dans les environnements industriels, les bras robotiques collaboratifs peuvent accélérer l'efficacité pendant certaines périodes du processus d'assemblage, puis ralentir lorsque les opérateurs s'approchent pour placer de nouvelles pièces sur une palette. Les robots industriels peuvent fonctionner en équipes successives, aidant les entreprises à faire face à une pénurie de travailleurs de la chaîne de montage au milieu de la hausse des volumes de commandes.
10. Cybersécurité
Les machines des usines ne sont remplacées qu'une ou deux fois tous les dix ans, tandis que les systèmes informatiques sont mis à jour beaucoup plus fréquemment. Cette disparité crée des problèmes de sécurité potentiels lorsque les machines sont exposées à l'Internet ouvert. Cependant, le cloud computing peut renforcer la sécurité car les logiciels fournis en tant que service sont continuellement mis à jour. Les fournisseurs de services cloud peuvent fournir des services de sécurité qui analysent les vulnérabilités potentielles des machines connectées et recommandent des solutions. Les configurations de réseau privé LTE et 5G, dans lesquelles un industriel possède et contrôle le spectre radioélectrique utilisé pour transmettre les données des capteurs, peuvent également renforcer la sécurité IoT d'une entreprise.
Profiter des avantages de l'industrie 4.0 avec Oracle
Les industriels peuvent obtenir plus d'informations sur la façon d'améliorer leurs opérations à l'aide du logiciel Industry 4.0 d'Oracle. Les applications de gestion de la supply chain et de l'ERP permettent aux industriels de saisir et d'analyser les données de l'atelier pour prendre en charge leurs configurations d'usine intelligentes. Les applications permettent aux équipes de concevoir visuellement des processus de production et de fournir aux techniciens des tableaux de bord mobiles pour le suivi de l'avancement du travail. Le logiciel de fabrication en mode mixte gère à la fois le traitement discret et le traitement en vrac dans la même installation. Les superviseurs peuvent visualiser des aperçus de l'avancement du travail, des problèmes et des rapports de qualité sur un PC, une tablette ou un téléphone et générer facilement des listes de pièces ou des historiques de qualité.
Oracle Fusion Cloud Internet of Things Intelligent Applications inclut des modules qui permettent aux industriels d'utiliser les données des capteurs pour surveiller le travail en cours et éviter les temps d'arrêt imprévus ; la maintenance prédictive pour prendre en charge le temps d'activité ; la logistique connectée pour surveiller les systèmes de transport et les entrepôts ; et la sécurité sur le lieu de travail. Le système d'exécution industriel (MES) d'Oracle permet aux entreprises de surveiller leurs activités de production à l'aide d'indicateurs clés de performance et de mesures du statut de l'atelier. Le système aide les équipes à augmenter leur productivité en hiérarchisant les activités importantes et en aidant à repérer les activités inutiles. La saisie automatique des données aide les opérateurs de l'atelier à consacrer plus de temps à la production et moins de temps au reporting.
FAQ sur les composants de l'industrie 4.0
Quelle est la différence entre Industrie 4.0 et IoT ?
L'Internet des objets (Internet of Things) connecte les machines et les processus via un réseau informatique. Il ne s'agit que d'un composant d'une configuration Industrie 4.0, qui inclut également un logiciel puissant pour analyser les données provenant du réseau et automatiser les décisions basées sur cette analyse.
Comment l'industrie 4.0 peut-elle aider mon entreprise ?
Les technologies dont nous avons discuté, lorsqu'elles sont mises en œuvre efficacement, peuvent améliorer la qualité des produits et les délais de livraison, aider à réduire les coûts opérationnels, conduire à des décisions plus rapides et de meilleure qualité, soutenir les objectifs environnementaux des entreprises et accompagner de nouveaux secteurs, processus et modèles commerciaux industriels.
En quoi l'industrie 4.0 diffère-t-elle de la production lean ?
La production lean, dans laquelle les entreprises reçoivent des matières premières au moment où elles en ont besoin et travaillent continuellement pour éliminer les déchets dans leurs processus, trouve ses racines dans les systèmes industriels d'après-guerre de Toyota. Cette approche été largement adoptée depuis. L'Industrie 4.0 se développe sur ce principe, en incorporant des machines en réseau et des analyses basées sur des logiciels pour appliquer les apprentissages dans une approche qui soutient à la fois les objectifs commerciaux et industriels.