L’ Industrie 4.0 un peu d’histoire pour mieux comprendre
- Industrie 1.0
- Production Mécanique
Apparition de la machine à vapeur (1750)
- Industrie 2.0
- Production de masse
Utilisation de l’énergie électrique et pétrolière (1870)
- Industrie 3.0
- Automatisation
Intégration des technologies électroniques et informatiques (1969)
- Industrie 4.0
- Digitalisation
- Intelligence artificielle, Big Data, IOT, Cloud, Identification automatique
Pourquoi le passage à l’industrie 4.0
Les nouvelles technologies telles que l’IOT, les codes à barres, la RFID sont autant de nouveaux moyens à la disposition des entreprises pour faciliter la digitalisation des données.
L’Internet, permet la transmission de l’information en temps réel et de partager l’ensemble de ces informations en dehors de l’entreprise.
Le Big Data qui comprend la capacité, toujours croissante, de stocker des informations et de les traiter fournit aux entreprises un ensemble de données stratégiques.
L’ensemble de ces informations, une fois mis en réseau, permet :
- d’améliorer les échanges entre les fournisseurs et les clients,
- assurer à l’opérateur le développement et l’apprentissage de nouvelles compétences et donc des formations adaptées pour créer ainsi de nouveaux emplois,
- Mieux identifier les besoins de ses clients, et définir les réponses pertinentes à proposer et,
- Rationaliser les outils de productions.
Grâce à ces nouveaux moyens, l’Industrie 4.0 a pour objectif d’améliorer la production des entreprises en la rendant plus intelligente et en permettant une plus grande adaptation à la demande du marché.
Comment mettre en oeuvre l’Industrie 4.0
La première étape consiste à récupérer le plus d’information possible et de les digitaliser, pour ensuite pouvoir les traiter et les compiler avec d’autres informations.
Capture et numérisation des informations
L’IOT (Internet des Objets) permet d’obtenir des données stratégiques.
Selon l’UIT (Union Internationale des Télécommunication), l’Internet des Objets est défini comme “une infrastructure mondiale pour la société de l’information, qui permet de disposer de services évolués en interconnectant des objets (physiques ou virtuels) grâce aux technologies de l’information et de la communication interopérables existantes ou en évolution”.
le terme IOT défini aujourd’hui l’ensemble des composants suivants :
- les capteurs (pour prélever des données), capteur de température, d’humidité, accéléromètre, de pression …
- le réseau (pour transmettre les données)
- les données elles-mêmes (définitions de leurs formats)
- les logiciels pour requêter les données
- les logiciels pour exploiter ces informations
L’identification automatique
L’identification automatique est un moyen de créer, contenir et transmettre des données.
- l’impression de codes à barres ou l’encodage de tags RFID sont autant de moyens pour identifier des biens, des personnes. Les produits identifiés, peuvent ensuite être traités informatiquement (application de gestion de stock, gestion de production….)
- Si la lecture d’un code à barres ou d’un tag RFID, permet d’identifier un produit, elle permet surtout de le faire plus rapidement et de façon plus fiable en supprimant les saisies manuelles à répétition.
- Les réseaux wifi assurent la notion de temps réel entre l’acquisition des donnés et leur mise à disposition aux différents logiciels de gestion (WMS, ERP…).
- Le système d’information pourra alors guider l’opérateur dans les différentes tâches qu’il aura à réaliser.
- Les systèmes de capture d’information ont été conçus en vue d’améliorer le confort et la productivité des opérateurs
- Lecteur courte et longue distance
- Système vocaux
- Casque avec écran utilisant la réalité virtuelle
- Acquisition de données en automatique par des lecteurs disposés sur des convoyeurs ou des chaînes de production.
La mobilité
L’informatisation des opérateurs mobiles (techniciens, commerciaux…) permet la saisie d’information “à la source” ce qui la plupart du temps la rend beaucoup plus fiable. En retour le système d’information transmet à l’opérateur les données utiles à sa mission (plan, instructions, disponibilité en stock…)
Digitalisation de documents
Les terminaux équipés de caméra permettent de digitaliser “sur sites distants” des documents qui seront stockés sur par l’application métier.
Stockage et traitement des données métiers – BIG DATA
Le terme BIG DATA représente une quantité massive de données ainsi que les méthodes pour les exploiter. la quantité d’information en question dépasse de loin la gestion classique d’une base de donnée.
Les perspectives de traitement de ces données sont “énormes et insoupçonnées” (source WIKIPEDIA).
Selon V. Tréguier (2014) et selon la « très courte histoire du big data » publiée par Gil Press en 2013 pour la période 1944-2012, sa naissance est liée aux progrès des systèmes de stockage, de fouille et d’analyse de l’information numérisée, qui ont permis une sorte de big bang de l’information stockée puis une croissance inflationniste de l’univers de la donnée numérisée.
L’exploitation du Big Data permettra aux entreprises de mieux identifier leurs risques tout en informant sur la pertinence des décisions à prendre.
L’analyse prédictive de ces informations permettra de définir une expérience client plus personnalisée et contextualisée.
La virtualisation de données est un moyen d’exploiter des informations provenant de sources différentes dans un seul et même état.
Définition de l’Entreprise 4.0
L’Entreprise 4.0 sera gérée par des données d’origine différentes, internes comme externes.
Élément clé, l’ERP (Enterprise Ressource Planning ou Progiciel de gestion intégré) va devenir la base de la mutation puis de la mise en oeuvre de l’Industrie 4.0.
L’ERP devra prendre en charge l’ensemble des données liées à un produit, de sa conception à sa fin de vie, de sa production à sa commercialisation.
Point encore plus important, l’ERP devra être en mesure de récupérer, d’intégrer et d’exploiter des données provenant de son secteur d’activité en général et de ses clients en particulier.
Une fois l’ensemble de ces données compilées, l’ERP devra être en mesure de fournir une analyse prédictive cohérente.
L’objectif étant de permettre aux industriels de prendre en temps réel les meilleures décisions.
