Introduction
La transformation digitale de l’industrie est bien plus qu’un simple mot à la mode ; c’est un changement fondamental qui redéfinit la manière dont les entreprises manufacturières opèrent. C’est quoi la transformation digitale ? Elle englobe l’adoption de technologies avancées telles que l’automatisation des processus, l’Internet des objets (IoT), l’intelligence artificielle (IA), et les jumeaux numériques, pour n’en nommer que quelques-unes.
Prenons l’exemple de l’automatisation des processus : grâce à des robots industriels et des véhicules à guidage automatique (AGV), les entreprises peuvent désormais réduire les erreurs humaines et améliorer la productivité de manière significative. De plus, l’IoT et la maintenance prédictive permettent d’anticiper les pannes avant qu’elles ne surviennent, optimisant ainsi la disponibilité des machines. L’IA, quant à elle, révolutionne des tâches complexes comme la conception de moules, en apprenant des décisions passées pour proposer des solutions optimisées. Enfin, les technologies de réalité augmentée (RA) et de réalité virtuelle (RV) transforment la formation et l’assistance technique, rendant les processus industriels plus efficaces et sûrs.
Dans cet article, nous explorerons cinq exemples concrets de la transformation digitale de l’industrie, illustrant comment ces technologies innovantes améliorent non seulement l’efficacité mais aussi la compétitivité des entreprises modernes.
Exemple 1 - Automatisation des processus
L’automatisation des processus est au cœur de la transformation digitale de l’industrie. Elle permet d’augmenter la productivité, de réduire les erreurs humaines et d’améliorer la sécurité des employés. Voici un exemple concret de la mise en place réussie de robots industriels et de véhicules à guidage automatique (AGV).
L'histoire d'une transformation réussie
Identification des besoins
En analysant son processus, l’entreprise s’est rendu compte qu’il était possible de remplacer toute intervention manuelle sur les cartons dès la fin de leur production et jusqu’à leur palettisation. Pour cela, un gros projet de robotisation a été lancé pour mettre en place :
- Des robots qui déplacent les cartons depuis la ligne de production jusqu’au convoyeur automatique.
- Un convoyeur automatique sur lequel le carton est fermé, étiqueté et pesé.
- Un ilot de palettisation dans lequel le carton est rangé puis palettisé.
À chaque étape du processus, le carton peut être éjecté si une anomalie est rencontrée, mais en dehors de ces cas, le carton n’est plus manipulé par l’homme jusqu’à ce que le cariste vienne ranger la palette.
Mise en place des AGV
Les AGV, véhicules autonomes équipés de capteurs et de logiciels avancés, sont installés pour transporter les cartons remplis depuis les lignes de production jusqu’à la zone de palettisation ou la zone d’évacuation (en fonction de la conformité ou de la non-conformité du carton). Ils sont programmés pour suivre des trajets optimaux. Ils ont tous un petit nom, ce qui les humanise et leur donne une réelle place dans l’usine.
Intégration de l'ilot de palettisation
L’ilot de palettisation, c’est le gros morceau du processus. Imagine :
- Un tapis roulant qui dirige le carton vers une balance où le poids est contrôlé.
- Un bras robotisé qui lit le numéro du carton et le range dans un rack avec les cartons du même ordre de fabrication.
- Un deuxième bras qui se déclenche lorsqu’il y a suffisamment de cartons pour faire une palette complète.
Pour que le processus fonctionne bien, chaque élément est en communication avec une base de données pour connaître en tout temps le statut des cartons pesés et pouvoir les éjecter si nécessaire.
Résultats obtenus
Les résultats sont impressionnants :
- Réduction des coûts de main-d’œuvre : Les employés ont été réaffectés à des tâches à plus forte valeur ajoutée, comme le traitement des cartons non conformes.
- Amélioration de la sécurité : La manipulation manuelle des cartons a été réduite, diminuant ainsi les risques de blessures.
- Augmentation de la productivité : Les AGV et le robot fonctionnent de manière autonome en fonction de l’avancement de la production. Par exemple, la palettisation se lance automatiquement lorsque le nombre de cartons nécessaires est atteint.
- Assurance de la qualité : Seuls les cartons conformes sont transportés et palettisés, réduisant les risques de produits défectueux.
Pour chaque carton conforme en termes de contrôle qualité et de poids, aucune manipulation humaine n’est nécessaire entre le remplissage du carton et sa palettisation. Cela a fluidifié le processus de production et assuré une constance dans la qualité et la rapidité de l’emballage des produits.
Historique de la maintenance industrielle
Exemple 2 : Internet des objets (IoT)
La maintenance industrielle a connu une évolution significative au fil des décennies.
Hier : Réparation après panne
Autrefois, les usines attendaient que les machines tombent en panne pour les réparer. Ce mode de maintenance réactive entraînait des arrêts de production imprévus et coûteux, causant des pertes importantes pour les entreprises.Aujourd’hui : Maintenance préventive
Actuellement, de nombreuses entreprises pratiquent la maintenance préventive, où les machines sont entretenues à intervalles réguliers, indépendamment de leur état réel ou en se basant sur une fréquence de pannes habituelle. Bien que cette méthode réduise le risque de pannes, elle peut aussi conduire à un gaspillage de pièces encore fonctionnelles et à des coûts de maintenance superflus.Demain : Maintenance prédictive
La prochaine étape est la maintenance prédictive, qui permet de réparer les machines au bon moment, ni trop tôt ni trop tard. Grâce à l’IoT et à l’intelligence artificielle, il est possible de prédire les pannes en analysant les données collectées par des capteurs installés sur les machines. Cette méthode permet d’optimiser la durée de vie des équipements et de réduire les coûts de maintenance.
Exemple concret de mise en place
Rôle de l'IA dans la maintenance prédictive
L’intelligence artificielle (IA) joue un rôle crucial dans la maintenance prédictive. Pour qu’elle soit efficace, l’IA doit être correctement entraînée. Comme le souligne Vincent Bonnivard (Probayes) dans cet épisode du podcast « Voice of Industries », à défaut d’avoir des incidents récurrents, on peut entraîner le modèle pour détecter des écarts à la norme. Cela signifie que même en l’absence de données sur des pannes fréquentes, l’IA peut apprendre à identifier des anomalies qui pourraient indiquer un futur problème.
Avantages de la maintenance prédictive
- Réduction des coûts de maintenance : En intervenant uniquement lorsque c’est nécessaire, les entreprises peuvent réduire les coûts de maintenance de 10 à 40% (Mobility Work).
- Diminution des temps d’arrêt : Le nombre de pannes est réduit, ce qui améliore la disponibilité des machines et la productivité globale.
- Optimisation des ressources : Les techniciens de maintenance peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée plutôt que sur des interventions inutiles.
La maintenance prédictive représente l’avenir de la gestion des équipements industriels, permettant une maintenance optimisée et une meilleure gestion des ressources. En combinant IoT, IA et une stratégie de maintenance bien définie, les entreprises peuvent anticiper les pannes et maintenir une production fluide et efficace.
Exemple 3 : Big Data et analyse des données
L’utilisation du Big Data et de l’analyse des données est en train de transformer l’industrie en permettant une prise de décision plus éclairée et une optimisation des processus. L’une des applications les plus prometteuses est celle des jumeaux numériques (digital twins).
Les jumeaux numériques : une révolution industrielle
Optimisation de la production
Un des principaux avantages des jumeaux numériques est leur capacité à optimiser les processus de production. Par exemple, une entreprise peut créer un jumeau numérique de sa chaîne de production. Ce modèle virtuel est alimenté par des données en temps réel provenant de capteurs installés sur les machines. Ces données comprennent des informations sur la performance des équipements, les taux de production, les anomalies et bien plus encore.
Grâce à l’analyse des données collectées, le jumeau numérique peut simuler différents scénarios pour identifier les points faibles de la chaîne de production. Cela permet aux gestionnaires de prendre des décisions éclairées pour améliorer l’efficacité, réduire les coûts et minimiser les temps d’arrêt.
Amélioration de la maintenance
Les jumeaux numériques sont également utilisés pour améliorer la maintenance prédictive. En modélisant le comportement des machines et en analysant les données de performance, il est possible de prévoir les pannes avant qu’elles ne surviennent. Cela permet d’optimiser les plans de maintenance, de réduire les coûts associés aux arrêts imprévus et d’augmenter la durée de vie des équipements.
Gestion des ressources
En intégrant le Big Data et les jumeaux numériques, les entreprises peuvent mieux gérer leurs ressources. Par exemple, en surveillant en temps réel les niveaux de stock et en prévoyant les besoins futurs, les entreprises peuvent optimiser leur chaîne d’approvisionnement et réduire les coûts liés à la surproduction ou aux ruptures de stock.
L’intégration du Big Data et des jumeaux numériques dans l’industrie représente une avancée significative. Ces technologies permettent une optimisation continue des processus, une amélioration de la maintenance et une gestion plus efficace des ressources. En exploitant les données en temps réel, les entreprises peuvent non seulement améliorer leur performance opérationnelle mais aussi anticiper les défis futurs et s’y préparer de manière proactive.
Exemple 4 : Intelligence artificielle (IA)
L’intelligence artificielle (IA) est en train de révolutionner l’industrie en permettant une optimisation et une automatisation sans précédent des processus. Voici un exemple concret d’une application prometteuse de l’IA dans la conception de produits.
L'histoire d'une transformation grâce à l'IA
Ce matin, j’étais au téléphone avec un directeur d’usine qui m’a partagé une expérience fascinante. Actuellement, son équipe passe beaucoup de temps à définir les empreintes dans lesquelles seront insérées les cartes électroniques pour être traitées. Chaque carte est différente et ses dimensions sont fournies par le client.
Chaque nouvelle commande implique une analyse minutieuse et manuelle des conditions de travail et des contraintes spécifiques pour concevoir des moules adaptés.
Le défi actuel
Lorsqu’ils reçoivent les spécifications des clients, ils doivent créer des empreintes qui respectent certaines contraintes. Ce processus, effectué manuellement, est extrêmement chronophage même si l’expérience permet de réduire le temps de conception.
Chaque fois, ils repartent presque de zéro, ce qui rallonge les délais et mobilise des ressources importantes.
La solution envisagée
Pour remédier à ce problème, l’usine met en place un modèle d’intelligence artificielle. Ce modèle est entraîné à partir des décisions passées concernant la conception des empreintes. À chaque nouvelle commande, l’IA apprend des décisions et ajustements effectués par les ingénieurs. Le but est que, dans un futur proche, l’IA soit capable de proposer une première version du moule en se basant sur les données précédentes. Cette version serait ensuite validée par un ingénieur, réduisant ainsi considérablement le temps nécessaire pour chaque nouvelle commande.
Les avantages de l'IA
Ce que je retiens de cette histoire, c’est que l’IA aujourd’hui devient une aide précieuse pour toutes les tâches répétitives et complexes que les humains savent très bien faire. Selon le directeur d’usine, il faut voir l’IA comme un enfant qu’il faut éduquer. En lui apprenant progressivement, elle devient capable de remplacer l’humain sur certaines tâches spécifiques, libérant ainsi du temps pour des activités à plus forte valeur ajoutée.
En adoptant cette approche, l’usine anticipe une augmentation significative de l’efficacité et une réduction des erreurs. Les ingénieurs pourront se concentrer sur des tâches plus stratégiques, tandis que l’IA s’occupera de la partie fastidieuse du travail.
L’intégration de l’IA dans l’industrie représente une avancée majeure. Elle permet non seulement d’optimiser les processus existants mais aussi de libérer les employés des tâches répétitives, leur permettant de se concentrer sur des tâches plus créatives et stratégiques. En éduquant l’IA et en l’intégrant progressivement, les entreprises peuvent bénéficier d’une aide précieuse pour améliorer leur efficacité et leur réactivité face aux demandes des clients.
Exemple 5 : Réalité augmentée (RA) et réalité virtuelle (RV)
La réalité augmentée (RA) et la réalité virtuelle (RV) sont des technologies qui transforment les pratiques industrielles en augmentant l’efficacité des processus et en offrant de nouvelles méthodes de formation. Voici deux exemples concrets de leur utilisation.
Utilisation de la réalité augmentée pour le picking en entrepôt
Les lunettes de réalité augmentée peuvent révolutionner le picking en entrepôt. Actuellement, les opérateurs utilisent des tablettes ou des scannettes pour savoir où récupérer les pièces dont ils ont besoin. Les lunettes de RA, permettent de désencombrer leurs mains et de montrer immédiatement où se trouvent les pièces nécessaires. En regardant simplement un emplacement, les lunettes indiquent si cet emplacement contient la pièce que l’opérateur cherche. Cette technologie réduit le temps de recherche et augmente la productivité.
Réalité virtuelle pour la formation aux premiers secours
La société « D’un seul geste » utilise la réalité virtuelle pour former les gens aux premiers secours. Ce dispositif de formation permet aux apprenants de s’immerger dans des situations d’urgence et de pratiquer les gestes de premiers secours de manière réaliste et interactive. Lorsqu’on voit qu’il est possible de former des personnes à des concepts aussi complexes que les premiers secours via la RV, il devient évident que la formation globale peut être complètement révolutionnée par cette technologie.
L’intégration de la RA et de la RV dans l’industrie offre des avantages considérables. Les lunettes de RA permettent aux opérateurs d’entrepôt de travailler plus efficacement en ayant les mains libres et en trouvant rapidement les pièces nécessaires. La RV, quant à elle, transforme la formation en offrant des expériences immersives et réalistes. Ces technologies promettent d’améliorer la productivité, la sécurité et la qualité de la formation dans de nombreux secteurs industriels.
Conclusion
La transformation digitale de l’industrie n’est pas un ensemble d’initiatives indépendantes, mais un écosystème interdépendant où chaque technologie renforce les autres. C’est quoi la transformation digitale ? C’est l’intégration synergique de l’automatisation, de l’IoT, de l’IA, du Big Data, et des technologies de Réalité Augmentée et Réalité Virtuelle.
L’automatisation des processus, comme l’utilisation des AGV et des robots de palettisation, pose les bases pour des opérations plus fluides et efficaces. Le Big Data, en collectant des données en temps réel, nourrit l’IA, qui à son tour optimise les processus comme la conception de moules. Les capteurs IoT rendent possible la maintenance prédictive, en collectant et analysant des données cruciales pour anticiper les pannes (et enrichissent également les stratégies Big Data).
Par ailleurs, la numérisation des processus grâce à ces technologies ouvre la voie à l’utilisation de la RA et de la RV pour la formation et l’assistance technique, transformant ainsi la manière dont les opérateurs interagissent avec les équipements et les environnements de production.
En adoptant cette approche intégrée, les entreprises non seulement améliorent leur productivité et leur efficacité, mais elles créent également un environnement agile et résilient, capable de s’adapter aux défis futurs et de garantir leur compétitivité à long terme.
