chimie

Répondre au défi de la personnalisation

Pour réussir le pari de la personnalisation de masse des produits, il est impératif de revoir l’ensemble des processus de production, avec une collecte et un traitement des données en live assurés par un ERP Intelligent, augmenté par des solutions d’IA.

Personnalisation de masse des produits et immédiateté restent, avec le prédictif, les défis majeurs de l’Industrie 4.0. Consommateurs finaux et entreprises veulent pouvoir disposer à la demande de produits sur mesure, sous des délais de livraison aussi brefs que possible. Un enjeu, mais aussi une opportunité pour les PMI capables de relever ce défi.

Dans le monde de la peinture, de la chimie et de la cosméto-pharma qu’adresse GO SYSTEMES, cette hyper personnalisation des produits peut prendre de multiples formes :

  • Parfum sur mesure, formulé à la demande sans allergène spécifique
  • Médicaments dont le conditionnement est adapté aux besoins du patient
  • Formule de peinture à façon et contextuelle…

Illustrons l’exemple de la peinture : le client final prend en situation une photo avec son smartphone d’une couleur qui lui plait (un mur, un portail, des volets…). Il l’envoie à son fournisseur qui, après traitement de la photo, déterminera la formule correspondant à la « vraie » teinte photographiée et à l’usage prévu dans les conditions du client (matériel, atmosphérique etc.) Le client valide le choix proposé par l’industriel, passe commande et reçoit sa peinture sous quelques jours au conditionnement souhaité.

Dans l’industrie pharmaceutique, il est possible d’envisager un conditionnement des médicaments établis sur mesure en fonction des besoins du patient et de la durée de son traitement. Avec une posologie directement codée sur l’emballage qui peut se lire via son smartphone dans le total respect de la règlementation en vigueur.

Collecte et traitement des données live

Dans ce Nouveau Monde de la personnalisation de masse et de l’immédiateté, toute la chaine de la PMI est bouleversée : prise de commande, ordonnancement de la production, contrôle qualité et logistique se digitalisent.

L’ordonnanceur doit s’adapter en permanence à l’évolution de la demande de fabrication et recalculer en temps réel son optimum. C’est ici qu’entre en jeu la base de données « en mémoire »  SAP HANA, capable de supporter le traitement « in vivo » des flux digitalisés par un ERP Intelligent. Un aspect essentiel de la personnalisation et de l’immédiateté est de pouvoir assurer en temps réel la collecte et le traitement automatique des flux d’informations de machine à machine. Le pseudo temps réel avec saisie opérateur n’est plus envisageable comme les  temps de saisie de masse, réducteurs pour l’opérateur.

Collecte et traitement de données en « live » ne sont que la première étape d’une automatisation intelligente. Il faut également être capable de prendre des décisions plus vite et avec moins d’erreurs. C’est là que sont attendus les algorithmes de Machine Learning et plus généralement les solutions d’Intelligence Artificielle, pour traiter instantanément, précisément, avec constance et selon une logique déterminée la masse d’informations digitales qui traverse l’usine 4.0. L’automatisation des processus ne peut pas s’envisager sans ajout de l’intelligence du « in vivo de la production ». L’intelligence du « in vivo » sera augmentée par un volet prédictif comme la prévision de commande ou la maintenance prédictive. Toutefois il ne sera pas négligé le temps requis pour collecter des données d’apprentissage pour les algorithmes.

Le défi du passage à l’échelle

La problématique soulevée par la collecte massive de données puis leurs traitements instantanés par l’ERP augmenté d’IA, c’est la capacité du système d’information, tant en stockage qu’en calculs. Le cloud peut être une solution, du fait de son aptitude à supporter les pics de charge extrêmes. Toutefois, la problématique de la connectivité et de la continuité des opérations impose de disposer de capacités de traitement in situ, en particulier pour la gestion des flux de fabrication et de stockage. Faire le bon choix d’infrastructure en fonction d’une compréhension fine des réalités opérationnelles et des évolutions technologiques, nécessitera impérativement de recourir à l’expertise d’une ENS spécialisée dans le secteur de la PMI.