Les usines connectées que l’on voit éclore aujourd’hui préfigurent l’industrie intelligente de demain. On y assiste à de grandes transformations aussi bien dans la manière de produire que dans l’organisation de ces structures. Les techniques et les procédés innovants relevant du Smart Manufacturing, qui intègrent les outils offerts par l’IOT (l’Internet des Objets), contribuent à améliorer la performance industrielle à plusieurs niveaux.
Définition et explication :
Le Smart Manufacturing, souvent abrégé SM dans les ouvrages de référence, est traduit par « fabrication intelligente ». Il désigne une nouvelle méthode industrielle globale qui s’appuie grandement sur les technologies les plus récentes en matière de moyens de production connectés.
En d’autres termes, il s’agit de mettre en place, dans les usines, des systèmes au sein desquels les machines sont connectées entre elles, mais aussi et surtout à Internet dans le but d’assurer un contrôle optimal des processus de production.
Dans un environnement de travail appliquant les principes du Smart Manufacturing, on recherche l’automatisation d’un maximum d’opérations afin qu’elles soient réalisées avec un maximum d’efficacité. L’objectif est que ces dernières soient effectuées plus rapidement, en garantissant la qualité et en coûtant moins cher.
Pour ce faire, l’élément central de ce type d’organisation est la donnée. Elles sont d’abord recueillies directement auprès des équipements. Puis elles sont analysées pour permettre de prendre les bonnes décisions au service de la performance de fabrication.
La fabrication intelligente est l’une des applications de l’IOT, ou plus spécifiquement de l’IIOT, qui est l’Internet Industriel des Objets (Industrial Internet of Things).
Le Smart Manufacturing : des outils d’aide à la projection et à l’amélioration
Dans une usine structurée selon les possibilités offertes par le Smart Manufacturing, la production de l’industrie bénéficie, d’une part, d’une meilleure acquisition et interprétation des données, et de l’autre, d’améliorations permises par des outils de simulation et de projection sans cesse plus puissants.
Les informations (températures, vitesses, niveaux des fluides, volumes de matières premières utilisées…) sont collectées grâce aux capteurs sur les machines. Ces données sont ensuite passées au crible par des spécialistes tels que les data scientists. Ces derniers les analysent en utilisant des logiciels spécifiques à la production et à la planification.
Ils peuvent ainsi non seulement détecter plus facilement et plus rapidement les sources d’erreur, de non qualité ou de lenteur, mais aussi se baser sur ces renseignements pour établir des simulations de processus et améliorer les modes opératoires en y apportant les modifications jugées nécessaires. Cela permet également d’optimiser la compétitivité.
Les données sont de plus en plus volumineuses, et donc hébergées sur des supports souvent externes comme le cloud. C’est aussi l’une des caractéristiques majeures du Smart Manufacturing, tout comme l’est l’interopérabilité entre les logiciels. En effet, il est essentiel que dans un tel système, les solutions logicielles accompagnant les machines puissent fonctionner conjointement. Elles peuvent intégrer des fonctionnalités communes et participer à assurer la communication entre les moyens de production.
On assiste également, ces dernières années, au déploiement de machines pourvues d’une intelligence artificielle leur permettant littéralement d’apprendre. Elles sont ainsi capables de tirer elles-mêmes les enseignements des opérations de production passées pour réajuster leur comportement. On appelle cela la machine learning.
Possible seulement grâce à l’humain
Cette fabrication intelligente n’est possible, seulement s’il y a des humains derrière pour piloter ces automatisations. Pour se faire, ils ont besoin d’instructions de travail digitales et connectées accessibles via tablette ou lunettes connectées.
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