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L’exécution : le différentiateur de l’industrie 4.0

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La quatrième révolution industrielle est bien entamée et elle peut vous conférer un avantage concurrentiel important, surtout si vous arrivez le premier sur le marché. Définie par le numérique, cette révolution profite des mégadonnées, des systèmes interconnectés et des machines intelligentes.

La première révolution industrielle a été dynamisée par la vapeur, la deuxième par l’électricité, et la troisième par l’informatique et l’automatisation. Avec chaque évolution, la fabrication s’améliore par sa rapidité et son intelligence.

De nombreux fabricants ont déjà commencé à mettre en œuvre les principales technologies de l’industrie 4.0 tels que l’analyse des données, l’internet des objets (IoT), l’infonuagique, l’apprentissage automatique et la réalité augmentée. La plupart de ces mesures ont été limitées aux grandes entreprises, mais la baisse constante des coûts permet aux petites entreprises de tirer profit de ces technologies émergentes.

Actuellement, il y a beaucoup d’offres technologiques, mais il faut comprendre que l’élément différentiateur est l’exécution et pas seulement la technologie. Il faut donc savoir identifier les pièges de la transformation numérique et établir un plan de projet détaillé pour réussir sa numérisation.

Tendances technologiques de l’industrie 4.0

Un aspect essentiel de l’industrie 4.0, est que les technologies implantées ne doivent pas être isolées. La force réside plutôt dans leur interconnexion et dans la manière dont elles s’intègrent à tous les aspects de votre entreprise, de la R&D à la production, en passant par la logistique et les services.

Dans le passé, une nouvelle solution informatisée ou automatisée suffisait. Elle pouvait améliorer l’efficacité opérationnelle dans un domaine, même si elle était cloisonnée. Il y avait des limites à ce qu’elle pouvait faire et réellement avoir un impact.

La transformation numérique de l’industrie manufacturière vient avec des possibilités infinies de systèmes connectés et de partage de données. Les données obtenues sur les perturbations de la chaîne d’approvisionnement ou les niveaux de stocks peuvent entraîner une augmentation ou une diminution de la production. Et si cela semblait impossible avant l’industrie 4.0, cela peut maintenant se faire en temps réel et avec peu ou pas d’intervention humaine.

Les machines intelligentes peuvent communiquer entre elles, quelle que soit leur proximité, et partager des données à une vitesse incroyable. Ces machines peuvent analyser ces données, prévoir les résultats et prendre des décisions, comme celle d’augmenter ou non la production.

Et ce qui est encore plus impressionnant, c’est que ces machines peuvent apprendre automatiquement. Chaque point de données conduit à de meilleures prévisions et à de meilleurs résultats. Ainsi, si la décision d’augmenter la production a entraîné des excédents à certains endroits, ces données sont réinjectées dans le système afin d’obtenir de meilleurs résultats.

On peut donc constater que les principaux concepts qui soutiennent la numérisation sont les suivants :

  • Interconnectivité
  • Automatisation par l’élimination des goulets d’étranglement causés par l’humain
  • Optimisation grâce à un flux d’information continu

Analyse des mégadonnées

Les données sont partout. Les systèmes de gestion, les capteurs des équipements de production, en passant par les systèmes de vos fournisseurs et tout ce qui se trouve entre les deux, les données sont collectées et analysées en grandes quantités.

Si l’utilisation des données dans le secteur manufacturier n’est pas nouvelle, l’ampleur et la vitesse de leur utilisation ont augmenté de manière exponentielle. Auparavant, vous pouviez analyser les données que quelques fois par année ; aujourd’hui, c’est extrêmement facile de le faire en temps réel par des systèmes qui cherchent en permanence à accroître l’efficacité et la qualité des opérations, tout en réduisant les temps d’arrêt et les coûts.

Un exemple d’analyse dans le secteur manufacturier est l’utilisation de cette méthode afin de prévoir quand une pièce d’équipement peut avoir besoin d’entretien. En collectant et en analysant les données des capteurs, le système peut alors reconnaître les signes d’un problème avant qu’il ne se produise réellement. L’entretien préventif peut alors être effectué sur cet équipement au lieu de le voir tomber en panne et causer des temps d’arrêt importants.

Internet des objets (IdO)

L’IdO industriel crée l’infrastructure qui facilite le partage, la collecte et l’analyse de toutes ces données. C’est ce qui rend possible l’usine numérique.

Avec des capteurs et des puces intégrés aux machines, et ces machines connectées à un Cloud, elles deviennent plus intelligentes. Si nous devions intégrer toute la puissance de calcul nécessaire pour stocker et analyser des quantités massives de données dans chaque équipement, le coût serait astronomique. Cependant, les Clouds publics (AWS, GCP, Azure) nous permettent de créer une infrastructure très performante pour partager les données, et ensuite réagir aux commandes.

Avec l’IdO, tout est connecté. Cela vous permet non seulement d’éliminer des tâches répétitives, mais aussi de s’intégrer à d’autres systèmes. Les données recueillies par ces capteurs peuvent être utilisées pour informer d’autres équipements, ou être intégrées dans votre système ERP, ou encore être envoyées à vos fournisseurs ou distributeurs.

Apprentissage automatique (ML)

L’apprentissage automatique est de l’intelligence artificielle qui permet à un système d’apprendre à partir de données, plutôt que de se fier à la programmation pour exécuter des fonctions. Plus le système reçoit de données, plus il s’améliore de manière continue. Et à la base de l’apprentissage automatique, il faut toujours des données.

L’exemple d’entretien préventif que nous avons utilisé précédemment est une excellente illustration de l’apprentissage automatique. À l’aide d’une multitude de données, le système apprend ce qui peut conduire à des défaillances, ou a identifié les signes qu’une défaillance est imminente.

Réalité augmentée

La réalité augmentée est un aspect de la réalité virtuelle où des images numériques sont projetées sur des objets ou des environnements physiques. Grâce à son appareil photo, on voit à la fois le monde réel et l’image numérique, ce qui peut devenir un outil puissant pour offrir de la formation sur le plancher de l’usine plutôt que dans une classe.

Imaginez que vous puissiez voir un prototype dans son environnement réel sans avoir à produire une version physique. Les changements et les itérations peuvent se produire rapidement, le personnel pouvant voir immédiatement les effets de ces changements. Des projets que vous n’essayeriez pas normalement à cause du coût peuvent être mis de l’avant grâce au numérique, ce qui augmente votre rapidité d’innovation.

Système de production automatisé - Industrie 4.0 - Manufacturier intelligent.

Avantages et défis d’être un manufacturier intelligent

La transformation numérique présente de nombreux avantages, mais elle peut aussi comporter son lot de défis, surtout si vous débutez votre parcours.

Les avantages :

Une étude récente de PWC montre que la plupart des exécutifs se concentrent sur l’amélioration de l’efficacité opérationnelle pour stimuler la croissance des revenus.[1] Comme nous l’avons vu, c’est l’un des principaux avantages de la transformation numérique.

  • Efficacité opérationnelle accrue :
    • Amélioration de l’accès et de l’analyse des données vous permet de repérer rapidement les problèmes opérationnels et de voir comment les processus peuvent être améliorés.
    • Centralisation des systèmes de suivi et de contrôle.
    • Adaptation rapide aux conditions changeantes du marché et de la chaîne d’approvisionnement.
    • En apprenant à partir d’un flux de données constant, les machines peuvent réduire le besoin d’interaction humaine et prendre des décisions auparavant limitées aux humains.

  • Réduction des coûts :
    • L’entretien préventif permet de réduire les arrêts et ainsi prolonger la durée de vie des équipements.
    • Les données sont faciles à obtenir, à consulter et à analyser.
    • Les prototypes peuvent être produits et testés entièrement ou partiellement grâce au numérique.
  • Capacité accrue à innover :
    • Le prototypage rapide est possible. Il est plus facile et moins coûteux de subir un échec et de revenir rapidement avec une nouvelle itération.
    • Plus vous en faites, plus vous recueillez de données et plus vous pouvez les utiliser pour optimiser et prévoir les résultats.

Les défis :

Les projets de transformation numérique sont nouveaux et peu familiers chez de nombreuses organisations. Les points suivants ne sont pas nécessairement des inconvénients de la transformation numérique, mais simplement des défis à considérer.

  • Coût des équipements et des systèmes :
    • Vous devrez soit convertir les machines existantes, soit acheter de nouveaux équipements compatibles avec l’IdO.
    • Les ressources internes étant moins expérimentées, il se peut que les projets de mise en œuvre doivent être externalisés, du moins dans un premier temps.
    • Vos travailleurs actuels devront être formés aux nouveaux systèmes et processus.
    • Il existe une énorme quantité de données pour déterminer ce qui est pertinent et même le plus bel algorithme ne vaut rien sans des données de qualité.
    • La qualité des machines dépend de la qualité des données. De mauvaises données seront synonymes de mauvais résultats.
  • Personnel :
    • Une grande partie du personnel dont vous avez besoin ne figure probablement pas sur votre liste de paie.
    • Vous dépendrez de plus en plus de ressources spécialisées telles que des scientifiques et architectes de données, des ingénieurs logiciels et des spécialistes de l’infonuagique.
    • Ces ressources spécialisées sont très demandées dans tous les secteurs de l’économie et vous devrez faire face à la concurrence pour obtenir ces ressources.
    • Vos travailleurs actuels peuvent être résistants au changement que provoque la transformation numérique.
  • Cybersécurité :
    • Avec toutes ces données qui circulent, la cybersécurité devient une préoccupation qui doit être gérée et atténuée.
    • Même si vous ne stockez pas les données, les cyberattaques sont très fréquentes et peuvent nuire à votre crédibilité.

Les ressources humaines pour une transformation numérique

Bien que certains chevauchements existent, les ensembles de compétences et les rôles requis pour l’industrie 4.0 seront nettement différents de ceux nécessaires pour la production traditionnelle.[2] Comme indiqué, les entreprises manufacturières devront s’appuyer de plus en plus sur du personnel spécialisé, tels des ingénieurs logiciels, des chefs de projets techniques, des spécialistes des données et de l’infonuagique. Certaines ressources doivent être recrutées, tandis que d’autres doivent être externalisées pour des projets spécifiques.

Les entreprises qui adoptent des approches agiles et itératives pour leurs projets et qui fusionnent les opérations et l’informatique seront particulièrement avantagées pour l’adoption de l’industrie 4.0. Les entreprises devront analyser leurs besoins de près, projet par projet, afin de trouver les meilleures ressources pour les tâches à distribuer.

Et il est important de ne pas oublier vos travailleurs actuels pendant votre transformation numérique. Le Forum économique mondial prévoit que 54 % des travailleurs de l’industrie manufacturière auront besoin d’une mise à niveau importante d’ici 2022.[3] Si bon nombre de vos travailleurs actuels comprennent et acceptent la nécessité de la formation continue, d’autres seront plus résistants aux changements.[4] Il est important de mettre en œuvre de bonnes pratiques de gestion du changement pour faciliter la transition du personnel et assurer le succès de tout projet de numérisation.

L’effet de la pandémie sur l’industrie manufacturière

Aucune conversation n’est complète de nos jours sans mentionner l’impact massif que la COVID-19 a eu sur l’industrie manufacturière, et sur le monde entier. Près de 80 % des fabricants estiment que la pandémie a eu un impact négatif sur les finances de leur entreprise.[5] À bien des égards, et dans tous les secteurs de l’économie, la pandémie a accéléré le rythme de la transformation numérique. Les entreprises s’efforcent de maintenir le statu quo avec une main-d’œuvre soudainement éloignée. Bien entendu, les mesures de distanciation sociale ont été particulièrement difficiles à mettre en œuvre dans l’industrie manufacturière, où la majorité des travailleurs doivent être sur place pour maintenir la production.

Bien que nous espérons ne pas revoir un événement de cette ampleur de sitôt, il souligne la nécessité de changer nos pratiques d’affaires. Des solutions telles que des chariots élévateurs et des grues autonomes pourraient réduire considérablement le nombre de travailleurs nécessaires sur le plancher et par le fait même augmenter l’automatisation des tâches répétitives. Des systèmes centralisés de surveillance et de contrôle pourraient être gérés de n’importe où. L’entretien préventif réduit les temps d’arrêt et, là encore, réduit le nombre de travailleurs nécessaires sur le site en cas de problème. Des systèmes qui communiquent entre eux et qui peuvent s’adapter aux changements en temps réel atténueraient les perturbations potentielles de la chaîne d’approvisionnement.

L’impact financier de la pandémie ne peut être ignoré, et les projets d’investissement sont souvent interrompus lorsque les finances se resserrent. Cependant, à mesure que vous continuerez de repousser ce type de projet et plus ils deviendront vitaux.

Outils de statistiques de système automatisé

Meilleures pratiques pour la transformation numérique

Pour accroître le succès de votre transformation numérique, quel que soit l’endroit où vous vous trouvez dans votre parcours, il existe un certain nombre de bonnes pratiques que vous pouvez mettre en œuvre.

  • Adoptez des stratégies d’exécution agiles : au cœur de l’exécution agile se trouve son approche itérative. Bien qu’un projet puisse être de grande envergure, la livraison se fait par étapes itératives, ce qui vous permet de voir rapidement la valeur, de vous adapter aux nouvelles données et aux leçons apprises, et d’échouer rapidement.
  • Commencez par des projets pilotes de plus petite envergure et tirez-en des leçons : un projet pilote pourra rapidement démontrer ses preuves et ainsi démontrer aux équipes concernées à apprendre à travailler ensemble. La réussite des projets contribuera à accroître l’adhésion de l’ensemble de l’organisation.
  • Adhérer à une approche ciblée pour l’analyse des données : Vous effectuez peut-être déjà une certaine forme d’analyse des données, mais il s’agit probablement d’activités plus ponctuelles, qui se produisent au fur et à mesure des besoins et dont la portée est limitée. La mise en place d’une équipe d’experts polyvalente est un excellent début.
  • Évaluez avant de commencer et réévaluez souvent : avant de pouvoir décider où aller, vous devez déterminer où vous en êtes. Où en êtes-vous dans votre cheminement vers la maturité numérique ? Où voulez-vous être dans un an et cinq ans, et quelles sont les étapes pour y parvenir ? Avez-vous les bonnes personnes ? Si ce n’est pas le cas, de qui avez-vous besoin ? Et cette évaluation ne doit pas être ponctuelle. Votre compétiteur se numérise déjà et le paysage numérique change et évolue constamment.
  • Créez et entretenez une culture numérique : une transformation réussie ne peut avoir lieu que si l’organisation y adhère pleinement. Cela débute au sommet, avec le dirigeant qui dirige les initiatives et le soutien de tous les membres de la direction.

Conclusion

La quatrième révolution industrielle est bien là, et elle continuera de fortement perturber l’industrie manufacturière. Si l’on se penche sur les révolutions industrielles précédentes, rares sont celles qui remettent en question la nécessité d’adopter ces technologies. Nous pouvons également nous tourner vers d’autres industries de longue date, comme les taxis et les hôtels, pour voir l’impact que peut avoir la technologie. Elle se produit, et elle se produit rapidement. L’ignorer a un coût.

Si la transformation numérique comporte des défis, les avantages sont plus nombreux. Les économies de coûts, l’efficacité opérationnelle et l’innovation accrue peuvent toutes conduire à une amélioration de votre croissance.

Alors que vos concurrents sont déjà bien avancés dans leurs propres transformations numériques et ils planifient déjà l’utilisation des nouvelles technologies. Pour votre succès futur, les ignorer ou les repousser risque de vous rendre inutiles. Et le manque de pertinence n’est jamais un modèle de réussite commerciale.

Par Remy Gendron, PDG de Ingeno

[1] Source [2] Source [3] Source [4] Source [5] Source

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