Industrie du futur : neuf étapes majeures vers un produit presque parfait

En profitant pleinement des innovations technologiques (Internet des Objets, Big Data, analyse prédictive, etc.), l’Entreprise du Futur est en capacité de non seulement personnaliser son produit à la demande du client (segment of one), mais aussi d’étendre voire, de refondre, son « business model » en évoluant vers une offre de service. Cette transformation est rendue possible par la continuité numérique du produit à travers le jumeau numérique (Digital Twin) de la conception à la maintenance. Pour la production, le passage vers ce model (production of one) est lié à son intégration dans la Supply Chain permettant d’inscrire dans une relation dynamique la commande du client et l’exécution d’un ordre de production sur un équipement.

Une conception très informée sur le client et l’usage attendu

Dans l’Industrie 4.0, la configuration des produits se doit d’être réalisée en prenant en compte l’avis du client placé au centre de la stratégie d’entreprise. Ici, l’analyse du comportement client, renforcée pas l’Intelligence Artificielle, permet d’assister à la construction des options de configuration et à l’orientation des choix pour une meilleure satisfaction du client et une plus grande profitabilité pour l’entreprise. Le produit et l’ensemble de ses composants doivent également être pensés en fonction de l’usage final. Imaginons la fabrication d’un vélo électrique pour lequel le fabricant prévoit de proposer divers services de suivi et de maintenance. Dès la conception, il convient de définir quels types de capteurs installer afin d’assurer ces services : maintenance, vérification de l’état de la batterie, et autres possibilités d’adapter le produit. Si le modèle consiste à proposer ce vélo sous forme de service payé à l’utilisation (Velo as a Service) au kilomètre (ou selon tout autre critère), les capteurs permettant de mesurer les métriques concernés s’imposent. Autant de paramètres auxquels il faut penser dès la conception.

Les enjeux de la conception du produit, pour la grande majorité des industriels, deviennent donc de plus en plus celui de la configuration, du Lean Design, de la collaboration et de la rapidité du développement (Time to Market). La configuration, c’est une obligation déjà évoquée ; le Lean Design, c’est la maitrise du cout sur le cycle de vie du produit standardisé (Product Life Costing) ; la collaboration interne et externe à l’entreprise, pour non seulement partager tout document – y compris l’objet 3D et ses Meta Data, quel que soit l’outil de XAO – mais surtout pour faire travailler l’ensemble des acteurs sur la même vue et de manière synchronisée. Finalement, une bonne conception n’a de valeur que si elle correspond et peut évoluer en fonction du cahier des charges (Requirement Driven Development). Cette capacité de passer de l’un à l’autre est le garant de l’efficacité du bureau d’études et de son intégration avec le marketing produit et/ou le client, et par extension, de la flexibilité de l’entreprise pour s’adapter à son marché.

En matière d’ingénierie de fabrication (Manufacturing Engineering), la capacité de définir, d’adapter et d’optimiser continuellement le processus de production d’un produit est essentielle pour témoigner de la réactivité requise. Ce qui rend dès lors indispensable la capacité de préparer/adapter   rapidement toutes les informations dont l’opérateur aura besoin pour être efficace : opérations, gammes et instructions visuelles (3D), paramètres de contrôle du procédé, …

Une fabrication sous contrôle 4.0

En amont de la fabrication, un MRP intelligent va permettre d’alerter et d’assister la cellule d’approvisionnement pour tout risque de rupture de stock. Plusieurs solutions lui seront proposées avec l’évaluation des impacts sur la production. L’ordonnancement à capacité finie (Finite Scheduling) va optimiser le séquencement des ordres de production pour satisfaire la demande tout en tenant compte des contraintes de disponibilité des composants, de capacité, de gammes, de temps de set up et autres… Cet ordonnancement peut être rejouer en temps réel pour tenir compte d’aléas de production.

L’étape convergente de la fabrication (Manufacturing Execution) incarne le point névralgique de l’usine agile. En effet, il convient de rendre la ligne de production flexible, en fonction de paramètres qui peuvent être modifiés sans arrêter la fabrication. La clé est la communication en temps réel entre la gestion de production, l’opérateur, et les équipements. Ainsi, une seule et même chaîne permet de produire des produits différents, intégrant des personnalisations spécifiques.

Faire un contrôle qualité c’est bien, l’anticiper avant que le défaut ne survienne, c’est mieux et c’est là tout l’enjeu de la qualité prédictive. Il s’agit de prédire dans le flux de production si le produit (le vélo dans notre exemple) risque d’avoir des défauts. À travers des modèles de mathématiques corrélant en temps réel de multiples informations en provenance des équipements, du produit et des composants, des interventions humaines…, il devient possible de déterminer la probabilité d’occurrence d’un défaut. Une anticipation qui, selon les résultats, débouchera sur des actions recommandées ou exécutées par le système.

A des fins de contrôle de la qualité du produit, mais aussi de respect des conformités réglementaires, la traçabilité des produits doit baliser les transferts de matières ou de composants constituant un produit, et les différents acteurs intervenant dans la chaîne de fabrication (Genealogy Track&Trace). Toutes les données historiques peuvent ainsi être corrélées afin d’identifier les causes et les intervenants en cas de problème qualité ou d’incident. Dans notre exemple, il pourra s’avérer nécessaire d’obtenir toutes les informations sur un dérailleur, des freins, la station de peinture qui est intervenue, etc.

Vers une maintenance proactive et de proximité

La fabrication additive utilise aujourd’hui l’impression 3D (en trois dimensions) dans la fabrication de pièces détachées. L’objectif consiste à assurer une maintenance de proximité en fournissant une pièce détachée au plus près du consommateur et le plus rapidement possible. Dans notre exemple, si son vélo nécessite une pièce pour être réparé, elle pourra être réalisée en une impression 3D. Cette intervention à proximité de son domicile lui permettra de réduire au minimum le temps d’indisponibilité de son vélo.

Les services en aval (Downstream Services), comme l’entretien ou la maintenance, sont également une source de nouveaux services monétisables pour l’industrie. Grâce aux capteurs et aux communications en temps réel, il devient possible de suivre un produit afin d’alerter son utilisateur. Dans notre exemple, une alerte sur la durée de vie de la batterie ou l’état de ses freins pourrait s’avérer être un service à valeur ajoutée très utile. Ces capteurs et la possibilité de corréler un grand nombre de données sur des milliers de produits permettent également de mettre en place une maintenance prédictive à grande échelle. Des possibilités qui ouvrent la voie à l’évolution du modèle de vente de produits à celui de propositions de services. Dans notre exemple, le fabricant pourra par exemple proposer du “Velo as a Service”, vendre l’utilisation d’un vélo en fonction de divers critères (distance parcourue, temps de détention…) et non plus vendre le vélo lui-même.

Pour plus d’informations consultez la page www.sap.com/france/industriedufutur