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Comment NOVAE a décidé de mener sa transformation numérique pour mettre en place l’industrie 4.0 dans ses usines ?

Par Rodolphe Basse, Digital Strategy Manager

Comment NOVAE a décidé de mener sa transformation numérique pour mettre en place l’industrie 4.0 dans ses usines ?

Grâce à notre accompagnement par BPI FRANCE et nos nombreux échanges avec nos confrères de la French Fab, nous avons appris à démystifier cette révolution industrielle. Nous avons compris que l’industrie 4.0 n’était pas une étape mais un processus chronologique qui comprend une suite logique d’avancées qui se rendent possibles les unes les autres. Aujourd’hui, nous souhaitons partager notre expérience et décrypter notre vision de la construction d’une smart factory avec nos pairs dans la logique de la French Fab qui pousse les entreprises à grandir ensemble pour faire briller à nouveau le blason de l’industrie française.

Étape 1 - Les systèmes d’information à la base de la transformation numérique

Connecter les besoins des consommateurs avec les sites production est l’essence même de l’industrie 4.0. L’idée que l’on puisse construire une pièce spécifique et unique au même prix, dans les mêmes délais et avec les mêmes standards de qualité que sur des séries, sous-entend que l’information doit pouvoir circuler simplement et de façon transparente entre les différents Systèmes d’Informations. Ainsi, dès l’expression du besoin client dans son logiciel de conception, la totalité de sa supply chain pourrait être interrogée sur la faisabilité, le prix, les délais, les points de vigilances, etc.

C’est pourquoi, chez NOVAE, nous avons décidé d’aborder l’industrie 4.0 par l’angle de la DSI. Notre vision est qu’un SI performant est la porte d’entrée vers la captation de Data qualitatives, d’analyses de données pertinentes, de mise en place d’intelligence artificielle dans nos processus, de cobotisation de nos usines, d’une meilleure intégration de notre flux d’information dans la Supply Chain, ...

Étape 2 - La course à la Data

Une fois la bonne infrastructure mise en place, notre deuxième étape est d’agréger de la data qualitative. En effet, à l’ère du « Produire plus » le principal défi était de réussir à franchir les seuils de taille critique et acquérir des machines plus performantes pour augmenter les cadences. En revanche, à l’ère du « Produire mieux », le principal défi devient d’avoir une parfaite compréhension de son processus de fabrication, du fonctionnement de ses machines, des flux d’hommes et de biens dans ses usines, des flux d’informations. Produire mieux, c’est gommer tous les défauts de production et donc comprendre d’où ils viennent, c’est anticiper les pannes des machines grâce à des algorithmes de maintenance prédictive, fluidifier le flux d’informations pour que l’information soit toujours accessible et personnalisée en fonction des profils, éviter les déplacements inutiles d’hommes et de marchandises qui sont coûteux.

Pour éviter tous ces écueils et comprendre en profondeur le fonctionnement de nos usines, notre deuxième étape est l’agrégation d’un maximum de données ciblées. Pour cela, nous utilisons autant les logiciels choisis dans la première étape (ERP, MES etc ...), que des capteurs que nous installons sur nos machines relevant en permanence des paramètres de fonctionnement comme la température, le son émis, les vibrations etc. A l’ère du 4.0, la data est la matière première la plus essentielle à l’évolution de toute industrie et il est primordiale de la capter, de la stocker, de la protéger et surtout de l’exploiter ensuite à bon escient.

Étape 3 - Analyser la Data pour la valoriser et lui donner du sens

Si la data brute a une valeur potentielle certaine, elle n’a aucun intérêt pour l’industriel tant qu’elle n’est pas analysée et restituée. En effet, une fois que la data brute a été accumulée au cours de l’étape 2, il convient de lui donner du sens en la croisant et en recherchant les patterns révélateurs d’anomalies qu’elles soient humaines ou non afin de les anticiper et de les corriger.

Pour illustrer ce propos, prenons le cas du pilotage des OTD (On Time Delivery). Dans ce cas, la donnée brute est composée de la date de livraison du produit mise en face de la date prévue de livraison ; ce qui nous permet de mesurer l’écart et de piloter notre OTD. L’inconvénient évident de cette méthode est que l’on mesure l’écart une fois que l’action est réalisée et qu’il n’y a donc plus rien à faire pour améliorer la situation. A l’inverse, l’analyse de la donnée irait chercher dans l’historique des OTD et irait analyser les OTD critiques en les croisant avec toutes les données disponibles :

  • Supply Chain : le niveau de disponibilité des matières premières, la disponibilité des outillages nécessaires
  • RH : les compagnons qui ont travaillé sur la pièce, leur niveau de formation, leur ancienneté sur le poste, les autres compagnons qui travaillaient dans l’équipe
  • Qualité : niveau de qualité sur les sous-composants assemblés
  • Etc.

L’idée étant à terme de pouvoir anticiper les OTD critiques lorsque l’on reconnaît une situation qui a déjà causé des problèmes (par exemple un compagnon avec peu d’expérience travaillant sur une pièce dont les composants présentent déjà des problèmes de qualité).

Chez Novae, ce travail de data analyse et de développement d’applications spécialisées dans le traitement de data et la restitution aux collaborateurs concernés, est traité en interne par notre famille métier Novae Digital Solutions. Nos équipes de consultants en transformation digitale et de développeurs se chargent respectivement de l’analyse des datas et de la création des modèles pour les premiers, et l’architecture puis le développement d’applications métier pour les seconds.

En conclusion, chez Novae, nous avons décidé de prendre le pli du 4.0 par l’angle du Digital plutôt que par celui de l’industrie : investir dans de l’infrastructure IT performante qui nous permet de canaliser et maitriser la captation de data dans nos usines afin de pouvoir ensuite lui donner vie grâce à nos experts digitaux. Comme vous l’aurez compris, si nous avons choisi cet axe c’est que nous pensons qu’il est le socle et le fondement de l’axe industriel de cette révolution. Pour que les machines, les robots, les cobots et autres ASV soient efficaces, il faut en effet d’abord comprendre là où ils seront les plus valorisables dans les processus industriels et avoir le bon Système d’Information permettant la circulation d’informations entre les robots et les humains.

 

Cet article fait partie du dossier "Tout savoir sur l'industrie 4.0" réalisé par les équipes Digital Solutions du Groupe NOVAE.

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