Surveiller l'usine grâce à l'IdO pour rendre les processus plus efficaces
31/01/22
Extrait de «Sistemi&Impresa» par Federica Biffi
L'internet des objets (IoT) associé à l'industrie 4.0 - d'où le nom d'«internet industriel des objets (IIoT)» - modifie les processus de production, les décisions internes des entreprises et leurs méthodes de travail. C'est en interconnectant les machines et les usines que la visibilité de ce qui se passe - en particulier dans l'usine - est améliorée, ce qui permet une évaluation et une optimisation constantes de la production. Mais il ne s'agit pas seulement d'une technologie utile pour réduire le temps et rendre les processus plus efficaces: la mise en œuvre de solutions IoT implique également une transformation culturelle et une approche de l'innovation qui, au moins pour ceux qui adoptent le nouveau paradigme, est en train de changer le mode de fonctionnement de nombreuses entreprises.
Alors qu'autrefois, par exemple, on s'appuyait sur des plans prédictifs basés sur l'expérience personnelle pour prendre une décision, aujourd'hui, grâce au suivi en temps réel de l'usine et au retour d'information continu provenant des connexions rendues possibles par l'IoT, il est plus facile d'être prêt à répondre aux changements du marché ou aux crises. De plus, les objets connectés permettent non seulement de rationaliser les processus et les chaînes de décision, mais aussi de réduire les coûts et les gaspillages (pensons aux interventions de maintenance prédictive qui sont ainsi ciblées) et donc d'allonger la durée de vie des machines. Ces dispositifs, on le sait, enregistrent une quantité incroyable de données qui peuvent être analysées par des logiciels spécifiques, capables de signaler en temps réel les pannes, les dysfonctionnements et les erreurs, mais aussi de les prédire: agir à temps pour éviter les conséquences et les dommages graves (mais aussi les anticiper) semble un bon antidote pour se préparer aux transformations rapides que nous vivons.
Dans le but de faire la lumière sur la diffusion de la technologie IoT et de mieux comprendre le niveau de maturité des petites et moyennes entreprises (PME) italiennes dans son utilisation, nous avons soumis un questionnaire aux lecteurs de Sistemi&Impresa, en rassemblant quelques entreprises du secteur pour commenter les résultats qui en sont ressortis.
Une usine sans données ne peut exister
La question des données est au cœur du raisonnement qui sous-tend le contrôle des installations dans le secteur manufacturier ; l'IdO est en fait lié au thème du Big data, car les capteurs créent une grande quantité d'informations qui, si elles sont analysées et intégrées dans une stratégie, peuvent faire toute la différence. « La récupération des données est actuellement l'aspect central », confirme Massimo Cenci, Pre Sales Manager chez Tesar, une entreprise qui développe des logiciels de planification, d'ordonnancement, de contrôle et de gestion de la production.
Avec l'arrivée de l'Industrie 4.0 (aujourd'hui Plan de transition 4.0) et grâce aux incitations mises à disposition par d'autres initiatives - par exemple, les installations du Plan national de relance et de résilience (PNRR) - la diffusion de la technologie a été facilitée, car les machines de nouvelle génération sont déjà préparées pour s'intégrer dans des processus numérisés. Mais il y a un obstacle : la plupart des équipements dans notre pays sont en fait obsolètes (selon une étude récente, seules 9 % des PME utilisent l'IIoT). "C'est dans ce contexte que se pose le problème - et l'opportunité - de récupérer les données de machines qui n'ont pas été conçues pour des environnements où tout est connecté ; et c'est précisément en ce sens que les technologies de l'IdO, qui comprennent des dispositifs capables de rendre les instruments intelligents et qui peuvent interconnecter même les machines les plus anciennes, jouent un rôle important. Par exemple, l'IdO nous permet de détecter des défauts ou des criticités possibles et donc de faire des prédictions sur ce qui pourrait arriver", explique M. Cenci. Il est donc nécessaire de commencer par les données - et une bonne analyse de celles-ci - puis d'évoluer ; ce n'est qu'après cette phase qu'il est possible de mettre en œuvre d'autres technologies, telles que l'intelligence artificielle (IA) ou l'apprentissage automatique. Le responsable de Tesar explique: «Tout d'abord, il faut collecter des données sur le terrain de la manière la plus objective et la plus sincère possible; ce n'est qu'ensuite qu'il est possible d'intégrer des solutions plus pointues».
Il est important de souligner que les connaissances dans ce domaine augmentent, comme le montre notre questionnaire: environ la moitié des personnes interrogées affirment avoir un «degré élevé de sensibilisation», bien que le pourcentage d'entreprises déclarant avoir un «degré élevé de visualisation en temps réel des activités de production» soit légèrement inférieur. Cenci commente les données comme suit: «Nous percevons l'influence des incitations, de la diffusion des centres de compétence et de la consultance ; nous constatons donc une certaine prédisposition à s'ouvrir à l'innovation, même si l'aspect du coût continue probablement à freiner les entreprises». On suppose, à cet égard, qu'il y a encore un manque de prise de conscience des avantages que la collecte de données peut offrir. «Une véritable prise de conscience se traduit par le fait qu'aujourd'hui, une usine sans données ne peut pas exister et ne peut pas être conçue; si l'on part de ce principe, les données valent beaucoup», conclut le directeur de Tesar.
