Usine 4.0_FR

L’usine 4.0, ou comment repenser l’industrie grâce au digital

Confrontée à des environnements toujours plus contraints, l’industrie ne peut pas ignorer les opportunités que représentent l’avènement de toutes les technologies liées à la collecte et à l’analyse des données. Pour soutenir sa performance et se préparer aux changements de modèles économiques, elle n’a d’autre choix que de s’engager sur la voie de l’Usine 4.0.

Comment se développer en face d’une concurrence exacerbée qui ne cesse de tirer les prix vers le bas ? Après la démocratisation du lean et l’amélioration continue, c’est désormais vers l’Usine 4.0 que les yeux se tournent pour soutenir la performance. Théorisé en Allemagne au début des années 2000, le concept d’Usine 4.0 consiste à mettre au profit de la production l’ensemble des technologies héritées du digital. Des capteurs connectés aux outils décisionnels nourris à l’intelligence artificielle, l’objectif est de trouver comment mettre la donnée au service de l’usine pour l’aider à produire plus vite, pour moins cher et de façon plus agile.

Engager une transformation digitale au niveau de l’usine

En pratique, de quoi parle-t-on vraiment ? La modernisation de l’industrie a conduit à la construction de systèmes automatisés capables de collecter des données et de les utiliser pour adapter le comportement de telle ou telle machine sur la ligne de production. Souvent, ces dispositifs fonctionnent comme autant de silos étanches dont les informations ne sortent pas… mais ne pourraient-elles pas être exploitées ailleurs ?

C’est l’un des premiers enjeux de la transformation digitale : collecter de l’information et la faire circuler de façon judicieuse à l’intérieure de l’entreprise. De cette façon, on se donne la possibilité d’exploiter la donnée là où elle sera la plus utile, c’est-à-dire là où elle se traduira par des bénéfices opérationnels concrets.

Le premier d’entre eux serait certainement de pouvoir visualiser l’information à l’endroit et à l’instant où l’on en a besoin. L’exemple typique, c’est celui du technicien de maintenance qui devrait pouvoir afficher en temps réel le mode d’emploi, la documentation et les relevés de mesure de la machine sur laquelle il intervient.

La collecte ne se résume pas à placer des capteurs connectés et de faire appel à l’IOT sur les lignes de production. C’est aussi décloisonner certains pans du SI pour marier les données et également se doter de la capacité d’aller chercher l’information utile là où elle se trouve, qu’elle soit de nature ouverte (open data) ou fournie par des partenaires.

On construira ensuite des algorithmes chargés d’établir des corrélations entre ces jeux de données distincts de façon à favoriser une prise de décision rapide. Un exemple ? Bien exploitées, vos données CRM vous permettent de piloter plus précisément votre cadence de production et donc de minimiser vos stocks. L’objectif est de tendre vers la vision la plus complète et la plus transversale possible de l’activité. Ce voyage horizontal de la donnée ; de la conception d’un produit à son recyclage en passant par sa fabrication et le suivi de sa chaîne de transport ; permet de fluidifier les processus de l’entreprise et de comprendre les axes d’amélioration du produit et son processus de production.

Le voyage vertical de la donnée, quant à lui, représente le fait que l’ensemble de la chaîne informatique de l’entreprise et toutes ses couches successives depuis les machines outil jusqu’aux outils de prise décision de la direction générale sont connectés entre eux et participent donc à l’argilisation de l’usine en facilitant voir automatisant les prises de décisions éclairées.

Le mix de ce voyage horizontal et vertical permet de définir ce que l’on appelle l’usine « parfaite », agile, réactive et en optimisation permanente. La production se fait à la commande, la promesse de livraison se fait avant la production, les caractéristiques des produits sont partagées au fur et à mesure de la production qui s’adapte en permanence pour garantir le niveau de qualité attendu par le client.

Usine 4.0 : en marche vers le jumeau numérique

Quel que soit le domaine d’activité concerné, la transformation digitale concerne potentiellement l’ensemble des branches de l’entreprise. Pour avancer, inutile de déclencher un big bang numérique : la démarche implique un travail sur le long terme, une série d’itérations qui seront autant d’optimisations successives et d’occasions de faire monter à bord les collaborateurs.

Par où commencer ? Recueillir et stocker de la donnée représente un coût : on va donc s’intéresser en premier lieu aux sujets sur lesquels la transformation aura l’impact business ou le bénéfice opérationnel le plus important.

Au fur et à mesure des itérations, on ira ensuite plus en profondeur : les analyses réalisées à partir des données recueillies amèneront par exemple à repenser tel ou tel processus ou à articuler différemment certains métiers. La transformation comme le décloisonnement se font ici selon deux axes : horizontalement, le long des différents métiers ; et verticalement, pour aller de la chaîne de production proprement dite jusqu’à l’ERP et l’étage de direction.

On apprend ainsi à accumuler et faire communiquer des informations venues de l’activité toute entière. Réunies dans un entrepôt, ces données se prêtent à des traitements de type big data et à la mise en œuvre de nouveaux outils décisionnels. Petit à petit, l’industrie pose les bases de son jumeau numérique, c’est-à-dire la construction d’un jeu de données suffisamment complet pour modéliser, simuler, analyser ou interpréter l’ensemble des aspects de la production, comme on le fait déjà très bien dans le domaine de la conception.

L’usine 4.0 n’est pas une fin en soi

Ce jumeau numérique est un peu l’équivalent de la maquette numérique en 3D sur laquelle on mène des simulations informatiques avant de passer à la phase de prototypage. La logique est la même, à ceci près qu’on raisonne cette fois à l’échelle de l’entreprise toute entière.

Construire ce « double digital » n’est pas une fin en soi : il faut le voir comme un levier grâce auquel on va pouvoir faire communiquer des jeux de données qui jusqu’ici restaient épars de façon à en faire émerger de la valeur. Ensuite, il n’y a plus qu’à trouver le bon outil pour l’actionner : collaboratif, décisionnel, réalité augmentée, réalité virtuelle, mobilité, ou intelligence artificielle, ce ne sont pas les leviers qui manquent.

L’Usine 4.0 ne se résume cependant surtout pas à une approche technologique : c’est avant tout une aventure humaine de transformation. Transformation des métiers et des Hommes sur la base des données et des technologies qui facilitent le travail et les décisions. Chaque retour d’expérience des équipes vient enrichir le processus de transformation en ouvrant par exemple de nouveaux axes d’optimisation ou de facilitation du travail.

Pour réussir cette transformation, l’industrie doit aussi apprendre à utiliser son jumeau numérique pour développer sa vision à long terme, réfléchir aux évolutions nécessaires en termes de modèles économiques et transformer in fine l’ensemble de sa chaîne de valeur.

A ce niveau, l’exemple de Michelin est presque un cas d’école. Pour conserver sa place sur un marché concurrentiel et soumis à une désintermédiation de plus en plus forte, le groupe a travaillé à faire évoluer son positionnement.

Grâce à des capteurs installés dans ses pneus, il propose désormais à ses clients poids lourds une offre de service complète (Michelin Tire Care) : diagnostic à distance et maintenance prédictive, mais aussi traçabilité des pneus ou collecte automatisée de données dans le but de servir la gestion de flotte. Ces données lui permettent aussi de développer de nouveaux argumentaires : aujourd’hui, Michelin communique par exemple sur les économies de carburant réalisées grâce à ses pneus, chiffres à l’appui.

On retrouve la même logique derrière la création de la co-entreprise lancée par Fives et Michelin autour de la fabrication additive métallique. Au départ, l’industriel identifie un besoin en termes d’impression 3D pour ses propres lignes de production. Plutôt que de simplement acheter les machines ou les fabriquer pour son compte, il développe avec un partenaire une activité de services complète, aujourd’hui commercialisée sous la marque AddUp.

Les premiers à se poser la question sont ceux qui subissent des contraintes concurrentielles très fortes, à l’image de l’automobile ou de l’aéronautique, mais l’enjeu de transformation n’épargne aucun secteur, en grande partie parce que toutes les industries sont confrontées à la servicisation de leurs activités. Mieux vaut donc ne pas trop tarder !

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Arnaud Percie

Head of DigiLab ARA
As a senior manager in consulting Arnaud has 15 years of experience in innovation & IS management in industrial environments. His past experiences cover transformation programs, IS operational and strategic management in industrial environments.

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