Comment l’exploitation des usines intelligentes optimise les produits et les opérations des fabricants

Une contribution de Mei Dent, Chief Product and Technology Officer, TeamViewer

Les processus de fabrication et les chaînes d’approvisionnement se sont grandement complexifiés ces dernières années, rendant les méthodes traditionnelles incapables de satisfaire le besoin de personnalisation accrue et de raccourcissement des cycles de production. Avec la hausse du coût de la main-d’œuvre et des matériaux, les fabricants doivent trouver des moyens plus efficients de produire des biens de qualité. En outre, la nécessité croissante de respecter les réglementations environnementales et
les objectifs de développement durable les oblige à adopter des pratiques plus écologiques. Et dans un contexte d’intensification de la concurrence mondiale, les fabricants doivent tout mettre en œuvre pour innover et demeurer agiles afin de répondre rapidement aux évolutions du marché.
 
Les usines intelligentes relèvent ces défis en intégrant des technologies avancées qui permettent de créer un environnement de production plus réactif, plus efficace et plus durable. Grâce à des technologies comme l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique (ML) et l’Internet des objets (IoT), utilisées pour les analyses prédictives et le Big Data, les fabricants peuvent optimiser les processus, gérer les stocks en temps réel, rationaliser la logistique et améliorer la gestion des usines. De leur côté, les
usines intelligentes collectent, traitent et exploitent ces données afin d’en extraire des informations précieuses. Or, l’une des principales difficultés lors de l’implémentation d’une usine intelligente réside dans le décalage entre les professionnels IT et les directeurs d’usine, notamment en ce qui concerne la collecte des données, les résultats à obtenir et la protection des données.
 
Pour capitaliser sur les avantages des usines intelligentes, les fabricants doivent s’aligner sur les objectifs et répondre aux préoccupations des professionnels IT et des directeurs d’usine. Les avantages sont multiples :
 
• Gain de productivité et d’efficacité
 
Grâce aux analyses prédictives et aux informations issues du Big Data, les fabricants peuvent considérablement améliorer leur productivité et leur efficacité. Par exemple, les solutions de connectivité à distance fournissent des vues détaillées de toutes les ressources matérielles IT et OT. Elles aident les fabricants à gérer les garanties, les informations sur les correctifs, les risques de sécurité potentiels, tout en résolvant les problèmes à distance.
 
• Amélioration de la sécurité de l’environnement de travail
 
Les usines intelligentes créent des environnements de travail plus sûrs en réduisant le risque de blessures causées par les objets dangereux, les charges lourdes et les tâches répétitives. Désormais les robots sophistiqués et des systèmes automatisés sont là pour garantir la sécurité du personnel. Quant aux solutions industrielles de réalité augmentée (RA), elles améliorent les compétences des employés de première ligne en leur fournissant des instructions détaillées et une assistance à distance qui leur permet
d’effectuer des tâches complexes plus efficacement.
 
• Optimisation des actions de développement durable

Les données fournies en temps réel aident les fabricants à adopter des pratiques durables en optimisant la consommation d’énergie et en réduisant les déchets. Les consommateurs sont de plus en plus disposés à payer plus cher pour des produits fabriqués de manière responsable, ce qui fait de la durabilité un avantage concurrentiel. La mise en œuvre d’une plateforme IoT centralisée facilite la communication entre les machines et les systèmes informatiques répartis sur plusieurs sites.
 
• Produits de meilleure qualité
 
L’intégration de la connectivité cloud et d’informations en temps réel au processus de fabrication permet aux fabricants de réagir rapidement aux tendances et aux demandes des clients. Par conséquent, ils sont en mesure de fournir des produits personnalisés et actualisés, synonymes d’une plus grande qualité et d’une meilleure expérience client. Les plateformes avancées structurent et analysent les données de fabrication, les transformant en une base puissante pour des informations fondées sur l’IA.
 
• Rationalisation de la logistique et des flux de matériaux
 
Les systèmes automatisés de manutention des matériaux rationalisent la logistique et les flux au sein de l’usine. Ils permettent de limiter la manutention manuelle et réduisent les durées des cycles. Pour optimiser la production et la gestion des stocks, les usines intelligentes des plus grands fabricants interconnectent les humains, les robots et la logistique à l’aide de jumeaux numériques pilotés par l’IA.
 
Faciliter la convergence IT-OT
 
Une usine intelligente performante repose sur une convergence IT-OT fluide. Bien que leurs objectifs divergent – l’IT se focalise sur le traitement des données et la communication, tandis que l’OT se concentre sur la surveillance et le contrôle des appareils physiques – ces deux domaines doivent travailler ensemble pour exploiter pleinement les avantages des innovations offertes par les usines intelligentes.

Trois étapes majeures facilitent cette convergence :
 
1.        Trouver un terrain d’entente et adopter des solutions pratiques
 
Pour collaborer efficacement, les équipes IT et OT doivent comprendre les priorités et les défis de chacun. Autrement dit, les professionnels IT doivent passer du temps dans l’usine pour mieux comprendre les opérations quotidiennes et les aspects pratiques de la fabrication. De plus, les professionnels IT doivent utiliser un langage pratique et facile à comprendre lorsqu’ils communiquent avec les directeurs d’usine, éviter le jargon technique et les buzzwords.
 
2.        Exploiter des architectures de cloud privé et de périphérie
 
Les fabricants peuvent adopter des architectures de cloud privé et de périphérie pour équilibrer les besoins en traitement des données et les problématiques de sécurité. Ces technologies offrent des solutions évolutives répondant aux exigences de l’usine tout en garantissant une protection des données.
 
3.        Établir des indicateurs clés de performance communs
 
Pour mesurer l’efficacité des usines intelligentes, les départements IT et OT doivent s’accorder sur des indicateurs clés de performance (KPI) en matière de productivité, de rapidité, de qualité, de résilience, d’innovation et de coûts. L’alignement de ces indicateurs garantit aux deux équipes de poursuivre des objectifs communs, tout en améliorant les performances globales de l’usine.
 
Bien que le champ d’application des usines intelligentes soit vaste, les cas d’usage actuels sont limités. Ces dernières présentent des atouts considérables dans des domaines tels que la préparation decommandes en entrepôt et les services après-vente (assistance, formation à distance, etc.) où l’innovation et la création de valeur se positionnent en leviers de progrès. En adoptant les innovations offertes par les usines intelligentes, les fabricants se placent à la pointe du progrès industriel, avec des avancées en termes de productivité, d’efficacité, de sécurité, de durabilité et de qualité des produits. Une fusion fluide entre l’IT et l’OT permet aux entreprises de faire tomber les barrières et d’adopter des solutions pratiques, basées sur les données, qui optimisent les opérations et renforcent la résilience. Grâce aux données fournies en temps réel, à l’analyse prédictive et à l’automatisation avancée, les fabricants peuvent s’adapter rapidement aux demandes du marché, réduire au maximum les temps d’arrêt au travers d’une maintenance prédictive, et renforcer la durabilité en réduisant les déchets et en optimisant la consommation d’énergie.

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