Notre mouvement dans le paysage de la révolution industrielle 4.0 est-il un sprint ou une course d’endurance ?
Dans ce blog, nous proposons une auto-réflexion sur l’approche agile de la transformation numérique dans le processus de fabrication de NEDCON et sur notre relation avec l’Industry 4.0
Point zéro
Lorsque les premières réflexions sur la révolution industrielle 4.0 (2011) ont été publiées, notre point de départ était une situation où nous étions en train de redéfinir les concepts de Productions dans le contexte de l’Automation et de la Robotics de l’époque. Nous étions encore dans la phase de la révolution industrielle 3.0, mais nous avons perçu l’évolution de la situation comme une impulsion qui a considérablement accéléré notre préparation à la mise œuvre des systèmes de cyber physique. C’était un véritable sprint au début, mais il était coordonné en se concentrant sur la mise en œuvre des normes industrielles pour permettre le début de notre voyage de transformation numérique.
Des applications industrielles obsolètes aux solutions entièrement intégrées
Avant les considérations relatives à l’industrie 4.0, le monde de la technologie opérationnnelle (OT), qui comprend la fabrication automatisée et robotisée, fonctionnait en grande partie à partir de l’IT, même à NEDCON. Le domaine de cette phase était l’interconnexion numérique verticale des deux mondes de l’OT et de l’IT, reliant spécifiquement des systèmes tels que FIELD et SAP/ERP sur les principes de la pyramide dite d’automatisation. Cela impliquait plusieurs applications sur la couche MES (Manufacturing Execution System) reliant le flux d’informations numériques dans les deux sens. Les applications les plus importantes sont le traitement des commandes, la surveillance de l’état et de l’énergie, la gestion des documents de mesure et la mise en œuvre actuelle du système OEE (Overall Equipment Efficiency) en temps réel. Le nouveau Real-Time OEE remplacera l’application numérique qui ne fonctionne pas en temps réel. Bien entendu, il est illogique de perturber des technologies fonctionnelles, c’est pourquoi il a été difficile de connecter l’ancien équipement industriel obsolète aux systèmes. Aujourd’hui, il ne reste plus qu’à intégrer plus globalement les solutions développées, à compléter l’affichage hiérarchique des informations et à faire des bonds en avant vers une plus grande mobilité.
La vision traditionnelle du MES n’est probablement plus suffisante aujourd’hui
La mise en œuvre de la couche MES semblait initialement être un objectif clair et tangible. Cependant, l’éternel tourbillon de la numérisation continue à déplacer la cible. La pyramide de l’automatisation subit des changements significatifs dans la direction verticale. Tant sur le terrain que sur la couche MES, nous préparons l’interconnexion IIoT et la fonction d’assistance pour l’interface homme-machine. Nous souhaitons de préférence utiliser des applications issues de plateformes IIoT qui sont liées à la production et au traitement de données, contrairement aux applications bien connues sur les appareils mobiles. Au début, nous visions plutôt un système monolithique, parfaitement adapté à nos besoins. Cependant, faire partie de l’écosystème numérique de l’industrie 4.0 présente un certain nombre d’avantages. Le sommet même de la pyramide de l’écosystème numérique a changé en raison du fait que sa pointe n’est plus uniquement constituée d’un ERP, mais d’une couche de Business Intelligence (BI) qui fournit des capacités avancées de reporting et d’analyse sur les données de production. C’est l’un des thèmes actuels de la numérisation de la fabrication de NEDCON.
La transformation numérique n’est pas seulement verticale
Rester sur la bonne voie signifie non seulement travailler sur les projets en cours, mais aussi façonner en permanence les prochaines visions et les étapes pour les atteindre. C’est à ce stade que les chemins commencent à bifurquer. L’avenir n’est plus seulement à la compétence verticale, mais aussi à la compétence horizontale en matière de données. Nous ne pouvons plus compter uniquement sur les Production data pour trouver les conditions de production optimales, mais nous devons également nous connecter à d’autres plateformes de données robustes telles que la planification intégréel, la TQM, etc. Nombre de ces plateformes fournissent des données dans des formats non structurés, tels que l’enregistrement vocal du rapport d’un agent de maintenance sur une machine. Ces données nécessitent souvent une analyse sémantique pour les convertir dans un format plus structuré qui se prête à une analyse plus poussée. L’orchestration de données disparates entre différents systèmes (non) structurés est l’un des plus grands défis de cette phase. NEDCON renforce ses capacités d’ingénierie des données afin de tirer pleinement parti du potentiel de la couche BI, y compris l’analyse utilisant l’IA à partir de systèmes de données horizontaux. Cette approche est essentielle pour trouver des corrélations et des causalités fondamentales, ce qui permet d’optimiser non seulement le Cycle de vie de la fabrication, mais aussi l’ensemble de la Chaîne d’approvisionnement. Nous nous concentrons intensivement sur ce sujet fondamental dans nos analyses des prochaines étapes possibles de la transformation numérique de la fabrication.
Une dimension supplémentaire en prime
La recherche de corrélations et de leurs causes sous-jacentes fournit des informations précieuses, mais elle ne permet pas à elle seule de prendre des décisions sur la manière d’optimiser, et encore moins de permettre aux systèmes et processus complexes de s’auto-optimiser et de s’adapter. Pour cela, l’existence de modèles numériques est nécessaire, tant pour les objets/systèmes que pour les processus. À NEDCON, la modélisation mathématique des processus en est encore à ses débuts. Nous avons l’intention de développer massivement l’utilisation de modèles graphiques et fonctionnels en 3D des opérations de l’usine et de l’utilisation des équipements – leurs jumeaux numériques. Jusqu’à présent, nous n’avons parlé que de l’affinité entre technologies opérationnelles et de l’information (OT-IT). Nous devons maintenant parler d’une nouvelle dimension, les technologies d’ingénierie (ET) et en particulier la convergence IT-OT-ET. Si nous voulons exploiter pleinement le potentiel d’outils robustes tels que l’apprentissage en profondeur et l’intelligence artificielle, cette nouvelle dimension doit être une priorité dans notre stratégie de numérisation.
Quels sont les plus grands risques et les plus grands défis à relever pour réussir ?
En voici les principaux :
- La création d’une vision à long terme et l’application d’un cadre structuré pour consolider les questions.
- Sous-estimation du rôle de l’expert en données, en particulier l’absence de spécialistes de l’ingénierie des données les « Citizen Data Scientists», dotés de connaissances commerciales et de compétences de base en matière d’analyse.
- Le changement de mentalité organisationnelle pour adapter l’organisation à une situation où certains aspects sont difficiles à expliquer, ou la solution n’est pas connue à l’avance.
- Les processus et les plateformes de base doivent être solidement numérisés et, dans la mesure du possible, horizontaux.
- Le rôle des gestionnaires et la relation avec l’équipe doivent évoluer dans le cadre des méthodes agiles.
Quelle est donc la réponse à la question posée dans le titre ?
En utilisant une analogie avec le sport, une course cycliste en plusieurs étapes est probablement la meilleure comparaison. Notre Digital transformation roadmap est divisée en étapes avec des destinations précises. Il est essentiel de se préparer à chaque étape tout en ayant une vision et une stratégie claires pour l’ensemble de la course. La course à la numérisation peut être gagnée même si vous ne remportez pas une seule étape. Il suffit de toujours se positionner de manière optimale. Chaque étape est différente et l’agilité ainsi que la tactique de l’équipe déterminent le succès. De plus, sur les primes et avant la ligne d’arrivée, les sprints ne font pas exception !
