Usine 4.0 : Aujourd’hui, je digitalise mon usine ! [Part1]

L’une des activités quotidiennes du responsable de la chaine de production est de suivre la situation générale pour un groupe de machines de la chaîne, pour savoir s’il existe un problème de qualité, en identifier les causes potentielles en fonction du problème relevé et générer des rapports correspondants qui lui permettront de mener des actions correctives. Une partie des informations dont il a besoin provient des applications opérationnelles existantes couplées à des données machines.

Son objectif est bien ici la recherche d’un gain de performance industrielle : cela ne signifie pas forcément d’augmenter uniquement les cadences, mais aussi de rechercher la meilleure qualité dans la fabrication du produit en limitant les coûts liés aux pièces rebutées, aux traitements des réclamations, mais aussi aux arrêts de la chaîne de production pour des maintenances imprévues entre autres.

L’outil principal qui l’accompagne est capable de hiérarchiser ces activités d’amélioration de la qualité et de performance sur la base de métriques statistiques et financières fiables. Cela lui permet d’avoir la possibilité de concevoir et d’évaluer facilement des expériences pour améliorer les produits et les processus. L’optimisation de ce suivi, par la mise en place de nouvelles technologies de mesures et d’analyses, va lui permettre d’évaluer facilement l’impact des modifications de processus sur le rendement, la cadence, la qualité, la fiabilité et les revenus. Et pour aller plus dans sa digitalisation, l’émergence de nouvelles technologies anime le cœur de ses analyses, et l’industrie 4.0, sur laquelle s’appuient ces nouvelles technologies et approches analytiques, va désigner une nouvelle génération d’usines connectées, intelligentes.

Les frontières entre la chaîne de production physique et son homologue digital s’amenuisent : l’usine ou une partie, est virtualisée, modélisée afin de pouvoir simuler et anticiper les comportements, les systèmes interagissent entre eux, l’analyse et la prise de décision s’effectuent en temps réel : elle devient une usine 4.0 dans laquelle les machines, les opérateurs et les produits interagissent. Sans oublier le consommateur final : car un des challenges d’un tel processus est de réussir à connecter au plus tôt le besoin du client à l’outil de production, pour répondre aux défis liés à la personnalisation du produit final, ou encore réduire l’impact des réclamations suite à un problème de qualité.

Les premiers acteurs de l’amélioration de la qualité et de la performance sont les opérateurs. Suivre à la lettre les processus et être en mesure de détecter rapidement les problèmes critiques de qualité et de performances peuvent s’avérer être des tâches difficiles quand les données sont manquantes, éparses et souvent peu exploitées. Quels sont les causes des rebuts, quelles sont les opérations et postes complexes, quel est l’impact des maintenances, comment identifier la meilleure combinaison des paramètres et compositions à un instant T… sont autant de questions que le traitement de données issues de capteurs, de procédés, d’information de maintenance et autres peuvent solutionner.

Mais pour parvenir à rendre toutes ces belles promesses opérationnelles, il y a une vraie démarche de transformation digitale à réaliser dans les entreprises, ce que nous verrons prochainement dans la partie 2 de cet article.

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