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Réserver une démoLe terme « usine intelligente » désigne une installation de fabrication qui utilise la technologie numérique pour rendre ses opérations plus visibles, plus réactives et plus efficaces que les installations de fabrication traditionnelles.
Le terme « intelligent » dans « usine intelligente » fait référence à la capacité de l'installation à collecter, transmettre et exploiter des données opérationnelles en temps réel, d'une manière que l'observation manuelle et les rapports périodiques ne peuvent égaler.
Une usine de fabrication traditionnelle fonctionne avec une latence d'information importante.
Le superviseur de production apprend, d'après le compte rendu de la réunion du lundi matin, que la ligne 3 a enregistré un faible TRS la semaine dernière.
Le responsable de la maintenance apprend, grâce à l'ordre de travail CMMS saisi ce matin, que la presse hydraulique de la cellule 4 est tombée en panne hier.
Le directeur de l'usine apprend, grâce au rapport de fin de mois de l'équipe financière, que les coûts de maintenance ont dépassé le budget le mois dernier.
Chaque information opérationnelle arrive après coup, à un rythme qui permet à la situation de s'aggraver avant même d'être visible.
Une usine intelligente élimine cette latence.
Le superviseur de production constate en temps réel la baisse du TRS de la ligne 3 et identifie le défaut naissant avant qu'il n'entraîne un arrêt de production.
Le responsable de la maintenance reçoit un ordre de travail conditionnel dès qu'un capteur détecte un défaut de roulement naissant sur la presse hydraulique, avant que le défaut n'entraîne l'arrêt de la presse.
Le directeur de l'usine surveille le coût de maintenance par unité produite sur un tableau de bord en temps réel et constate que la tendance devient négative trois semaines avant la fin du mois, alors qu'il est encore temps d'enquêter et d'intervenir.
La transformation opérationnelle d'une usine intelligente ne se résume pas principalement à une automatisation futuriste ou à des halls de production remplis de robots.
Il s'agit de remplacer la latence de l'information par l'immédiateté de l'information, de savoir ce qui se passe sur la chaîne de production au moment même où cela se produit, plutôt qu'après coup.
Les capacités d'une usine intelligente se construisent par couches successives, chacune dépendant de la précédente.
La compréhension de ces différentes couches explique pourquoi certaines organisations investissent dans la technologie des usines intelligentes et n'obtiennent que des résultats limités : elles ont investi dans les couches supérieures sans établir les fondations des couches inférieures dont dépendent ces applications.
Couche 1 : Connectivité
La première et la plus fondamentale des étapes consiste à connecter les machines de production aux réseaux numériques.
Intégration d'automates programmables pour les équipements automatisés modernes.
Passerelles IoT pour équipements anciens sans interfaces réseau.
Vision par ordinateur pour les stations manuelles et hybrides.
Sans cette couche de connectivité, aucune autre fonctionnalité d'usine intelligente ne pourra fonctionner avec des données.
Une installation sans aucune connectivité machine ne peut pas mettre en œuvre la surveillance OEE, la maintenance conditionnelle, l'analyse prédictive ou toute autre application d'usine intelligente basée sur les données.
Une installation dont 80 % des actifs de niveau 1 sont connectés peut déployer toutes ces applications sur ces actifs connectés.
L'investissement dans la couche de connectivité n'est pas un investissement futur ; c'est la condition préalable immédiate à toute amélioration opérationnelle permise par la technologie de l'usine intelligente.
Couche 2 : Visibilité
La deuxième couche convertit les données des machines connectées en visibilité opérationnelle en temps réel.
Suivi de l'OEE dans le cadre des Six Grandes Pertes.
Surveillance de l'état des actifs par rapport aux données de référence établies.
Visibilité de la planification de la production, y compris les contraintes de maintenance.
Cette couche répond à la question fondamentale : que se passe-t-il actuellement sur la chaîne de production ?
C’est au niveau de la visibilité que commencent les améliorations les plus significatives des usines intelligentes, car elle remplace la gestion basée sur des suppositions des installations traditionnelles par une gestion fondée sur des preuves, rendue possible par des données précises en temps réel.
Couche 3 : Action
La troisième couche convertit les données de visibilité en réponses automatiques qui améliorent les résultats opérationnels sans nécessiter d'intervention humaine pour les décisions de routine.
Des ordres de travail de maintenance conditionnelle sont générés automatiquement lorsque les tendances de performance OEE dépassent les seuils de dégradation configurés.
Envoi automatique vers les appareils mobiles des techniciens de maintenance avec l'historique de la machine et la disponibilité des pièces.
Alertes qualité générées à partir des données du système d'inspection avant que le produit non conforme ne quitte le poste de production.
Cette couche comble le fossé entre savoir et faire, convertissant le renseignement opérationnel en réponse opérationnelle sans la latence introduite par les chaînes de coordination humaine.
Couche 4 : Optimisation
La quatrième couche utilise les données opérationnelles accumulées pour optimiser les processus, les calendriers et les programmes de maintenance.
Modèles de maintenance prédictive entraînés sur des données historiques de défaillance.
Optimisation de la planification de la production en équilibrant simultanément les engagements clients, la disponibilité des équipements et les exigences de maintenance.
Optimisation des intervalles de maintenance préventive à l'aide des données de diagnostic accumulées afin de calibrer la fréquence de maintenance en fonction du comportement réel des défaillances.
Cette couche nécessite la maturité des données que les trois premières couches établissent, généralement 12 à 24 mois de données opérationnelles propres et connectées avant que les modèles d'optimisation ne produisent des résultats fiables.
Couche 5 : Autonomie
La cinquième couche représente la capacité la plus avancée d'usine intelligente, des systèmes de production qui s'auto-ajustent dans des paramètres définis sans nécessiter d'intervention humaine pour les décisions de routine.
Planification autonome de la maintenance qui ajuste les intervalles de maintenance préventive en fonction des données d'état en temps réel.
Contrôle de processus autorégulateur qui maintient les paramètres de qualité dans les limites spécifiées sans intervention de l'opérateur.
Gestion prédictive de la chaîne d'approvisionnement qui anticipe les besoins en pièces de rechange et lance automatiquement l'approvisionnement.
Cette couche représente la frontière actuelle du développement des usines intelligentes et est réalisable pour des applications spécifiques au sein d'organisations bien dotées en ressources et disposant d'infrastructures de données matures.
Les descriptions abstraites des différentes couches d'une usine intelligente sont moins utiles que des illustrations concrètes de ce que signifie la capacité d'une usine intelligente pour les opérations de fabrication quotidiennes.
Avant la mise en place de l'usine intelligente :
La came de synchronisation d'une machine à remplir commence à s'user.
L'usure engendre un écart de temps de cycle qui augmente progressivement.
Aucun système de surveillance ne détecte l'écart car les performances de production sont mesurées à partir des rapports de fin de poste consignés par les opérateurs, arrondis à cinq minutes près.
La caméra continue de s'user.
Trois semaines après le début de l'usure, la came subit une panne mécanique complète qui arrête la ligne pendant six heures.
Les pièces de rechange d'urgence sont achetées à un prix élevé.
Le recours aux heures supplémentaires permet de récupérer la production perdue.
La perte de disponibilité OEE due à l'arrêt de six heures est enregistrée dans le rapport OEE hebdomadaire, examinée lors de la réunion du lundi, et attribuée à une « panne d'équipement » sans précision quant à la cause première.
Après les capacités d'usine intelligente de niveau 1 à 3 :
Cette même machine de remplissage est équipée d'un automate programmable connecté à une plateforme de surveillance OEE et de GMAO.
La plateforme surveille en continu le temps de cycle par rapport à la norme du produit fabriqué.
Lorsque l'usure de la came de synchronisation entraîne une augmentation de 6 % du temps de cycle sur une période de quatre heures, la plateforme détecte l'écart et génère un ordre de travail conditionnel.
L'ordre de travail est envoyé sur l'appareil mobile du technicien de maintenance avec les données de tendance du temps de cycle de la machine en pièce jointe, les causes les plus probables de l'écart de temps de cycle sur ce type de machine et la confirmation que la came de remplacement est en stock à l'emplacement de stockage approprié.
Le technicien effectuera les investigations lors de la prochaine fenêtre de maintenance planifiée.
La came usée est remplacée dans le cadre d'une intervention planifiée.
L'arrêt d'urgence de six heures n'a pas lieu.
Le plan de production est respecté.
Le coût de maintenance correspond au coût d'un remplacement planifié de l'arbre à cames plutôt qu'à celui d'une réparation d'urgence impliquant des heures supplémentaires et des pièces haut de gamme.
Il ne s'agit pas d'un scénario futuriste.
Il s'agit d'une réalité opérationnelle actuelle pour les installations de fabrication qui ont mis en œuvre les niveaux 1 à 3 des capacités d'usine intelligente.
Le retour sur investissement dans les usines intelligentes est mesurable à tous les niveaux et est systématiquement supérieur à l'investissement requis.
Retours des couches 1 et 2 : amélioration de la visibilité OEE
Le premier retour sur investissement mesurable des technologies de connectivité et de visibilité des usines intelligentes est l'amélioration de la précision du TRS (Taux de Rendement Synthétique).
Les données OEE connectées à la machine révèlent que l'OEE réel est de 8 à 15 points inférieur à l'OEE déclaré par l'opérateur et utilisé comme référence pour la gestion de l'établissement.
Le programme d'amélioration, initialement calibré sur la base d'un TRS de 82 % annoncé, est recalibré sur la base d'un TRS réel de 71 %.
La valeur de production supplémentaire récupérable révélée par une mesure précise constitue le premier retour financier, non pas grâce à un changement opérationnel, mais grâce à la compréhension de l'ampleur réelle de l'opportunité.
Retours de niveau 3 : Amélioration de la disponibilité du TRS grâce à la maintenance conditionnelle
Le deuxième retour sur investissement mesurable est l'amélioration de la disponibilité OEE grâce à la maintenance conditionnelle permise par la capacité de la couche 3.
Les défaillances susceptibles d'entraîner des interruptions de service imprévues sont détectées précocement et transformées en interventions de maintenance planifiées.
La fréquence des interruptions de service non planifiées diminue.
Amélioration du composant Disponibilité OEE.
Pour une ligne de production générant 400 euros par heure, une amélioration de 5 points du TRS (Taux de Rendement Synthétique) représente environ 1 400 euros de valeur de production supplémentaire par poste de 8 heures.
Retour de la couche 4 : Réduction des coûts de maintenance grâce à l’optimisation des programmes
Le troisième retour sur investissement mesurable est la réduction des coûts de maintenance grâce à l'optimisation des intervalles de maintenance préventive et à la maintenance prédictive permises par les capacités de la couche 4.
Les interventions de maintenance préventive inutiles sur les équipements sur-entretenus sont supprimées.
Les réparations d'urgence sont encore réduites grâce à la maintenance prédictive qui fournit des estimations plus précises du moment des pannes.
Le coût de maintenance par unité produite diminue à mesure que le ratio planifié/réactif s'améliore et que les primes d'approvisionnement d'urgence diminuent.
La capacité d'usine intelligente ne se limite pas aux grands fabricants mondiaux dotés d'équipes dédiées à la transformation numérique.
L'accessibilité des équipements de connectivité des machines, des plateformes de surveillance basées sur le cloud et des applications CMMS mobiles a abaissé le seuil d'investissement pour les usines intelligentes à un niveau que les fabricants de taille moyenne peuvent absorber.
Un fabricant de produits alimentaires de 150 personnes en Europe centrale peut mettre en œuvre une surveillance OEE connectée aux machines et une maintenance conditionnelle sur ses principales lignes de production en trois à quatre mois, pour un investissement total amorti dès la première année d'exploitation.
Ce fabricant met en œuvre les niveaux 1 à 3 des capacités d'usine intelligente.
Il ne s'agit pas de construire une usine entièrement autonome.
Il s'agit de construire un atelier de production où l'équipe de maintenance sait ce que les machines communiquent sur leur état avant même que celles-ci ne le communiquent par une panne.
C’est cette capacité d’usine intelligente qui compte pour la plupart des opérations de fabrication.
Pas l'intelligence artificielle.
Pas des robots autonomes.
Machines connectées. Données en temps réel. Interventions de maintenance conditionnelle.
Ces trois capacités, correctement mises en œuvre, permettent d'améliorer le TRS (taux de rendement synthétique) et de réduire les coûts de maintenance, ce qui rend l'investissement dans l'usine intelligente financièrement attractif.
L'usine intelligente est-elle la même chose que l'Industrie 4.0 ?
L'usine intelligente et l'industrie 4.0 décrivent la même transformation sous des angles différents.
L'Industrie 4.0 est un concept technologique et économique de grande envergure, la quatrième révolution industrielle, impulsée par l'intégration numérique des systèmes de production.
L'usine intelligente est l'expression opérationnelle de ce concept : à quoi ressemble une installation de fabrication lorsque les technologies de l'Industrie 4.0 sont appliquées à ses opérations de production et de maintenance.
L'industrie 4.0 est le cadre. L'usine intelligente est le résultat.
Combien de temps faut-il pour construire une usine intelligente ?
Le calendrier dépend entièrement du point de départ et du niveau de capacité cible.
La réalisation des niveaux 1 et 2, connectivité des machines et visibilité de l'OEE, prend généralement de trois à six mois pour une usine de fabrication de taille moyenne partant d'une situation de base déconnectée.
La mise en œuvre de la couche 3, l’exécution de la maintenance conditionnelle, prend généralement de six à douze mois à partir de la connexion initiale.
L'optimisation de couche 4 nécessite 18 à 36 mois d'accumulation de données connectées avant que les modèles d'optimisation ne soient fiables.
L'autonomie de couche 5 pour des applications spécifiques est un processus qui s'étend sur plusieurs années pour la plupart des organisations.
Les petites entreprises manufacturières peuvent-elles construire des usines intelligentes ?
Oui. Le seuil d'investissement pour les usines intelligentes a considérablement diminué avec la baisse des coûts du matériel et le remplacement des infrastructures sur site par des logiciels en nuage.
Un petit fabricant disposant de cinq lignes de production peut mettre en œuvre une surveillance OEE connectée aux machines et une maintenance conditionnelle pour ses actifs les plus critiques à un niveau de coût et de complexité proportionnel à son échelle opérationnelle.
Le concept d'usine intelligente s'adapte à la taille opérationnelle. Les principes s'appliquent de la même manière quelle que soit la taille de l'installation.
L'usine intelligente n'est pas un objectif que la plupart des fabricants atteignent à une date précise. C'est une voie que chaque fabricant peut emprunter dès aujourd'hui, la connectivité des machines constituant la première étape et l'amélioration continue des opérations étant la récompense de chaque étape suivante.
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