Méthode

Comment évoluer vers l’usine intelligente

Il ne faut surtout pas se laisser berner par les nouvelles technologies et croire qu’à elles seules elles aideront votre entreprise à faire un bond technologique dans le monde industriel 4.0. Ce bond n’aura de sens que s’il repose « sur une réflexion stratégique autour de l’entreprise », martelait le 15 mars Jacques Renault, consultant en stratégie industrielle lors d’une conférence organisée au CFIA de Rennes sur la manière de transformer son entreprise par les technologies numériques. Mais comment créer des usines 4.0 (usines intelligentes) et réaliser ce que d’aucuns désignent comme la quatrième révolution industrielle ? La meilleure manière d’y parvenir sans se laisser griser, c’est d’y aller pas à pas en intégrant progressivement l’analyse des données des usines 3.0 qui reposent, en gros, sur l’automatisation des systèmes de production.

Y aller pas à pas

« On peut considérer que la télémaintenance ou le prédiagnostic constituent le niveau 3.1, que la capacité d’une machine d’alerter l’équipe d’astreinte d’une avarie est le niveau 3.2, de signaler une dérive dans la production (baisse de la productivité, ndlr) représente le niveau 3.3 et ainsi de suite », explique Jean-Yves Geneste, directeur général de KEB France, filiale d’un groupe allemand spécialisé dans l’automatisme et la transmission de puissance. Auparavant, les dirigeants confiaient à des intégrateurs et des automaticiens le soin d’impulser un bond technologique à leur entreprise. Aujourd’hui, pour parvenir à cette idée d’usine intelligente, il est nécessaire de transformer son entreprise en formulant à chaque étape son besoin. Pour que l’intégration de robots ou d’automates de nouvelle génération ne modifie pas l’équilibre d’une chaîne de production. Idéalement, il convient de se faire accompagner. Par exemple, par Dataswati qui participait à la conférence du CFIA sur la transformation numérique de son entreprise.

Son président, Aurélien Verleyen, expliquait que « l’intelligence artificielle peut faire de la qualité prédictive ». Et de raconter : « nous sommes intervenus chez un fabricant de briques pour lui permettre de régler au plus juste le temps de cuisson des briques selon leur taux d’humidité. Il a pu viser le niveau optimum de qualité et économiser 3 à 4 % de taux de marge ». Cette évolution a été possible par l’agrégation et l’analyse de données hétérogènes provenant d’automates, de capteurs, d’images, d’enregistrements de procédures, etc. Dans son offre, Dataswati part de l’existant dans l’entreprise (les données disponibles) et, après une étude approfondie des besoins et des sources de données disponibles, propose une solution d’intelligence artificielle. Clairement, l’irruption du numérique dans l’industrie ouvre une ère nouvelle qui devrait même modifier les investissements industriels. « Dès à présent, il est possible de louer des machines dont on paie l’usage en fonction des données collectées et utilisées, un peu à l’image d’une imprimante qui ne sert qu’à vendre de l’encre », poursuit Jean-Yves Geneste.