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Travailleur augmenté : Comment la technologie numérique peut dynamiser votre personnel

Découvrez comment les fabricants tirent parti des technologies de l'industrie 4.0 pour augmenter leur main-d'œuvre et accroître leur efficacité.

Chapitre 1 : Pourquoi le secteur manufacturier a besoin d'une augmentation

L'histoire de la fabrication pourrait facilement être racontée comme celle de l'automatisation. Des métiers à tisser aux chaînes de montage automatisées en passant par les robots intelligents, les fabricants ont trouvé pendant des siècles le moyen de reproduire le travail humain à grande échelle.

Mais penser strictement en termes d'automatisation n'explique pas tout. Plus souvent, les nouvelles technologies ont travaillé aux côtés des humains pour leur donner les moyens de travailler de manière plus efficace, plus sûre et plus précise. C'est particulièrement vrai dans l'industrie 4.0, où les nouvelles technologies numériques améliorent tous les aspects du travail de fabrication.

Ce processus d'amélioration des travailleurs humains est appelé augmentation. Étant donné que la recherche et l'expérience ont montré à maintes reprises que les meilleures solutions sont celles qui amplifient les capacités des travailleurs de la fabrication, ceci est clair :

L'avenir de l'industrie manufacturière passe par l'augmentation.

Ce guide vous présentera l'augmentation dans la fabrication - ses technologies, ses cas d'utilisation et ses principes. Nous définirons ce que signifie l'augmentation dans le contexte de la fabrication, nous expliquerons pourquoi la fabrication a besoin d'augmentation maintenant, et nous passerons en revue les différentes technologies et applications qui augmentent les travailleurs dans l'atelier en ce moment même.

Qu'est-ce que l'"augmentation de la main-d'œuvre" ?

Dans le contexte de l'industrie manufacturière, l'"augmentation du nombre de travailleurs" fait référence à l'utilisation de la technologie pour améliorer la façon dont les travailleurs font leur travail. Les technologies d'augmentation sont intégrées et assistées.

Par intégrées, nous entendons qu'elles constituent une partie naturelle et discrète de l'environnement du travailleur. Et par assistance, nous entendons qu'elles simplifient ou contrôlent certaines des variables contribuant à une mauvaise performance humaine. En fin de compte, les technologies d'assistance permettent aux travailleurs d'effectuer des tâches plus spécialisées avec un degré de soin plus élevé.

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Les technologies augmentatives sont intégrées et assistées.

Il existe une grande variété de types d'augmentation, et les technologies augmentatives peuvent aider au travail physique et mental. Dotées d'interfaces plus intelligentes et plus intuitives, les technologies augmentatives actuelles se caractérisent par une intégration transparente dans l'environnement de fabrication.

Les technologies augmentatives peuvent prendre un certain nombre de formes. L'exemple que la plupart des fabricants associent à l'augmentation est celui des casques de réalité augmentée - des écrans visuels qui utilisent l'apprentissage automatique, l'IA et d'autres formes d'analyse contextuelle pour superposer de nouvelles informations dans le champ de vision de l'utilisateur.

Mais ce sont loin d'être les seules technologies d'augmentation.

Parmi les autres exemples, citons les capteurs environnementaux et bioinformatiques qui surveillent les conditions ambiantes et la santé des travailleurs en temps réel, les alertant en cas de danger potentiel. Il existe des systèmes de vision par ordinateur qui interagissent avec les opérateurs pendant qu'ils travaillent. L'augmentation peut également désigner les technologies qui soulagent la charge cognitive d'un travailleur, comme l'agrégation et l'analyse de données en temps réel ou les instructions de travail interactives. L'augmentation peut être aussi simple que des contrôles de qualité en ligne connectés à l'IoT, ou aussi compliquée que la réalité artificielle.

Lorsque nous parlons d'augmentation, nous parlons de toutes ces technologies et plus encore. Nous parlons de tout système externe et d'assistance qui permet aux fabricants de faire leur travail mieux, plus efficacement et plus sûrement.

L'augmentation fait évoluer le travail

Une autre façon de définir le travail augmenté est le travail qui intègre les technologies numériques dans le processus de fabrication pour faire évoluer la façon dont ce travail est effectué. Dans ce cas, l'utilisation de nouvelles technologies numériques modifie réellement la nature du travail de fabrication.

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Avantages de l'augmentation

Que les technologies numériques aident les travailleurs ou qu'elles modifient leur façon de travailler, les fabricants utilisent déjà l'augmentation pour obtenir des avantages concurrentiels importants. Vous pouvez mesurer les gains de performance d'un point de vue humain : une meilleure attention, des conditions plus confortables, une pensée plus innovante, le bien-être des travailleurs à long terme. Ou en termes d'objectifs de fabrication et d'indicateurs clés de performance. Moins d'erreurs. Une meilleure qualité. Un débit plus élevé. Des changements plus rapides. Moins de temps d'arrêt.

La philosophie directrice de l'augmentation est que les améliorations de la performance humaine se traduiront par une meilleure performance de fabrication.

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Exemples de technologies augmentatives

Pourquoi une augmentation maintenant ?

Il y a trois facteurs qui contribuent au besoin d'augmentation à ce moment précis.

Premièrement, l'industrie manufacturière est confrontée à une pénurie croissante de main-d'œuvre. Au cours de la prochaine décennie, les cabinets d'études prévoient que 2,2 millions d'emplois ne seront pas pourvus dans le secteur manufacturier. Cela est dû en grande partie à ce que les chercheurs appellent le déficit de compétences, c'est-à-dire le manque d'alignement entre les compétences requises pour le travail manufacturier moderne et les compétences présentes sur le marché du travail.

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Le déficit de compétences dans le secteur manufacturier se creuse.

Deuxièmement, le travail manufacturier évolue à un rythme accéléré. Cependant, les outils du métier n'ont pas évolué assez rapidement pour aider les travailleurs à rester dans la course. L'évolution du travail a abouti à une situation dans laquelle la complexité des tâches augmente les risques de mauvaises performances humaines. C'est vrai pour les opérateurs de première ligne, qui sont chargés des assemblages et de la maintenance des machines trop complexes ou trop variables pour être automatisés. C'est également vrai pour les ingénieurs de fabrication, qui doivent de plus en plus souvent accomplir des tâches auparavant confiées aux ingénieurs logiciels, aux informaticiens ou aux scientifiques des données.

Enfin, l'automatisation n'est toujours pas réalisable pour de nombreuses applications de fabrication. L'automatisation peut être d'un coût prohibitif. Elle est difficile à mettre à l'échelle. Et, ironiquement, elle exige beaucoup de travail. (Quelqu'un doit gérer, programmer et entretenir tous ces bras robotisés). Comme l'a récemment noté Forbes, "la complexité, le volume et la marge se combinent tous de différentes manières pour exclure l'utilisation de robots dans de nombreuses applications."

Lestentatives d'automatisation complète nous rappellent que, malgré tous leurs défauts, les humains restent de magnifiques machines. Ils sont intelligents, créatifs, flexibles, adaptables et capables d'apprendre et d'innover. Si on le place à côté de solutions automatisées, il est difficile de trouver des pinces mieux articulées, une vision "informatique" (que sont nos cerveaux si ce n'est des ordinateurs mous ?) et une véritable intelligence.

Tous ces facteurs (un déficit croissant de compétences, des systèmes de travail sujets à l'erreur et les défis de l'automatisation) ont abouti à une situation dans laquelle les fabricants devront renforcer leur main-d'œuvre pour faire plus.

La solution à ces défis, en d'autres termes, est l'augmentation.

L'augmentation reconnaît que les humains sont essentiels à la fabrication et qu'ils le resteront dans un avenir prévisible. Ils auront toutefois besoin d'aide pour fonctionner de manière optimale.

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L'augmentation reconnaît que les humains sont au cœur de la fabrication.

Chapitre 2 : Technologies habilitantes

L'augmentation du nombre de travailleurs est possible parce que l'industrie manufacturière a atteint un point d'inflexion dans le développement technologique.

Bien que le potentiel de cette technologie soit énorme, elle n'est souvent pas assez flexible pour permettre aux fabricants de s'adapter à leurs défis uniques. Il n'est donc pas rare de voir des formulaires papier et des chronomètres dans les ateliers, même à une époque où le potentiel numérique est fantastique.

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L'augmentation permet une meilleure prise de décision dans l'atelier.

Il y a quelques avancées fondamentales qui, en travaillant de concert, ont rendu possible une large gamme d'augmentations. Cette section passe en revue les technologies habilitantes qui sous-tendent l'augmentation et suggère des façons dont les fabricants pourraient les déployer de manière flexible et personnalisable.

IoT

La plupart des stratégies augmentatives fonctionnent parce qu'elles permettent aux humains de travailler conjointement avec les machines de manière intelligente. Ils réagissent aux sorties et aux conditions des machines en temps réel et transmettent ces signaux aux opérateurs de manière à leur permettre de prendre des décisions en connaissance de cause. IoT La connectivité a rendu cette communication possible.

Vous avez peut-être même déjà entendu parler du "travailleur connecté" comme synonyme de "travailleur augmenté". Cette connectivité IoT est précisément ce à quoi elle fait référence.

Pour les fabricants qui envisagent d' augmenter leur main-d'œuvre, une infrastructure IoT (wifi, cloud et sécurité) est un bon endroit pour intégrer la flexibilité et la communication dans les fondements d'une stratégie d'augmentation.

Capteurs

L'une des caractéristiques des technologies d'augmentation modernes est l'intégration transparente dans l'environnement de fabrication. Cela n'est possible que parce que les capteurs ont diminué en taille tout en augmentant leur potentiel. Ces capteurs souples et réactifs peuvent être intégrés dans les vêtements, sur le corps ou à des dizaines de points d'une station de production pour interpréter l'environnement et enregistrer les événements au fur et à mesure qu'ils se déroulent. De plus en plus, ces capteurs peuvent effectuer des calculs à la périphérie. Les données collectées par les capteurs sont communiquées via l'IoT, ce qui donne naissance à une usine où les humains et les objets sont en "dialogue" permanent.

Pour les fabricants désireux de flexibilité, ces capteurs doivent mesurer aussi bien les performances des humains que celles des machines.

Big Data

L'une des principales caractéristiques de la technologie augmentative est qu'elle peut répondre aux actions d'un travailleur, aux conditions ambiantes ou aux données de la machine en temps réel. Ces systèmes regroupent les données collectées tout au long d'une opération de fabrication et aident à les organiser de manière à améliorer la capacité d'un humain à produire des informations. L'IA, l'apprentissage automatique et d'autres technologies algorithmiques de prédiction et de classification peuvent améliorer la capacité des opérateurs et des ingénieurs à prendre des décisions.

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L'IoT, les capteurs et le big data permettent l'augmentation.

Chapitre 3 : Augmenter pour optimiser la performance humaine

Pour améliorer les performances humaines, il faut comprendre les causes profondes des défaillances humaines.

Selon le ministère de l'énergie, pas moins de 80 % des erreurs de travail dans les contextes industriels sont imputables à l'erreur humaine.

Ce chiffre nécessite un certain contexte.

En examinant des décennies de recherche, le DOE a découvert que, parmi ces erreurs, seulement 30 % étaient dues à une erreur individuelle. Le reste était attribuable à des structures de travail caractérisées par des "situations propices aux erreurs", c'est-à-dire des situations où "les exigences de la tâche dépassent les capacités de l'individu ou lorsque les conditions de travail aggravent les limites de la nature humaine".

Le DOE a conclu que "l'erreur humaine... n'est pas la cause de l'échec à elle seule, mais plutôt l'effet d'un problème plus profond dans le système. L'erreur humaine n'est pas aléatoire ; elle est systématiquement liée aux caractéristiques des outils des personnes, aux tâches qu'elles accomplissent et à l'environnement opérationnel dans lequel elles travaillent".

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Pour réduire les erreurs humaines, réparez les systèmes de travail. Adapté de "Human Performance Handbook : Vol. 1," Département de l'énergie

Cette constatation est importante. Elle suggère que bon nombre des causes traditionnelles que nous attribuons à l'erreur humaine - la fatigue, les erreurs de concentration, la mauvaise formation, les mauvais environnements de travail - ne sont pas réductibles à la performance humaine. Les bonnes performances sont plutôt le résultat d'une bonne conception du système.

Le rapport poursuit : "quelle que soit l'efficacité du fonctionnement des équipements, la qualité de la formation, de la supervision et des procédures, et la façon dont le meilleur ouvrier, ingénieur ou gestionnaire s'acquitte de ses tâches, les gens ne peuvent pas être plus performants que l'organisation qui les soutient."

Alors comment la technologie augmentative peut-elle créer les conditions d'une performance humaine optimale ? Comment les organisations peuvent-elles travailler pour soutenir et responsabiliser leurs employés ? Examinons certaines causes courantes de problèmes de fabrication pour comprendre comment la bonne technologie peut aider.

Fatigue

Les travailleurs fatigués sont enclins à faire des erreurs. Et ils sont également susceptibles de se blesser au travail. Pour lutter contre la fatigue, les technologies augmentatives peuvent détecter le moment où un travailleur commence à montrer des signes de fatigue.

Dans le secteur de la fabrication, des capteurs portables intégrés à des équipements de protection peuvent détecter si un travailleur adopte une mauvaise posture lorsqu'il soulève une charge lourde (signe de fatigue). Pour les opérateurs chargés de l'assemblage, les instructions de travail numériques favorisent l'interaction et contribuent à améliorer l'engagement. Les dispositifs portables peuvent détecter les changements dans les fonctions corporelles d'un travailleur qui sont caractéristiques de la fatigue et l'alerter pour qu'il fasse une pause.

Concentration

Malgré toutes leurs vertus, les travailleurs humains sont toujours sujets à des manques de concentration. Même les meilleurs travailleurs connaissent des jours difficiles. Ces dérapages sont souvent dus à la nature de la fabrication : longues heures, tâches répétitives et travail mentalement épuisant.

Les technologies augmentatives peuvent aider à améliorer la concentration en maintenant les travailleurs engagés dans leurs tâches. Certaines le font en "gamifiant" le travail, c'est-à-dire en transformant des aspects du travail répétitif en un jeu dans lequel on est constamment en compétition avec soi-même. D'autres le font en remplaçant les instructions statiques par des dispositifs interactifs.

Lorsque des erreurs se produisent, les contrôles de qualité en ligne assistés par l'IdO aident les humains à détecter les non-conformités avant qu'elles ne se déplacent en aval.

Formation

Les opérateurs doivent souvent apprendre de nouvelles tâches dans des délais très courts. Les nouvelles recrues disposent d'une brève fenêtre pour apprendre de nouvelles compétences et de nouveaux processus avant de commencer sur les lignes de production. Et les associés chevronnés les plus aptes à former les recrues partent à la retraite à un rythme rapide. Tout cela contribue à rendre les régimes de formation moins efficaces qu'ils ne pourraient l'être.

Les nouvelles technologies augmentatives aident à former et à recycler les employés. Par exemple, les applications de formation pour l'industrie manufacturière peuvent guider un nouvel employé à travers un processus, étape par étape. Grâce à des modules de formation riches en médias et interactifs, ces applications peuvent être conçues pour s'adapter à tous les styles d'apprentissage et aider les opérateurs à apprendre par la pratique dès le premier jour. De plus, la connexion IoT et les capteurs intégrés permettent à ces apps de détecter si un travailleur exécute correctement ou non les nouvelles compétences. Cela permet une intervention précoce et garantit que les opérateurs ne renforcent pas les techniques incorrectes.

Chapitre 4 : L'augmentation dans l'atelier

Améliorer la productivité grâce aux instructions de travail numériques

Les solutions automatisées exécutant la plupart des tâches manuelles répétitives, il reste aux opérateurs les assemblages trop complexes ou trop variables pour être automatisés. Cette tendance va se poursuivre, car la demande de personnalisation, les cycles de production courts et les volumes élevés restent la norme.

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Les instructions de travail numériques peuvent augmenter considérablement la productivité.

Lesinstructions de travail numériques interactives sont un moyen facile de renforcer les travailleurs confrontés à ces défis. Les instructions de travail numériques guident les travailleurs à travers des processus complexes d'une manière peu intrusive. Les médias intégrés comme les vidéos et les photos permettent aux opérateurs de voir comment effectuer chaque étape en ligne. Les dispositifs IoT comme les faisceaux de rupture et les pick-to-lights guident les travailleurs vers les bonnes pièces et les empêchent de commettre un certain nombre d'erreurs d'assemblage courantes.

Les instructions de travail numériques augmentent les capacités uniques des humains en leur permettant de porter leur attention sur la tâche à accomplir.

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Exemple d'application d'instruction de travail numérique

La prévention des erreurs grâce à l'assurance qualité en ligne

Les non-conformités de qualité sont une réalité de la fabrication. S'il est essentiel de prévenir les problèmes de qualité, il est tout aussi important de les identifier lorsqu'ils se produisent. De nombreuses erreurs de qualité sont trop subtiles pour être détectées par l'homme. Et un opérateur fatigué ou distrait peut passer à côté d'une erreur de qualité alors qu'il s'efforce d'atteindre un quota de production.

Les systèmes de qualité modernes reconnaissent que l'homme ne peut pas détecter 100 % des problèmes de qualité. Ils augmentent les contrôles de qualité existants grâce à des dispositifs IoT tels que des balances, des pieds à coulisse, des caméras. Vous pouvez considérer cela comme un poka-yoke numérique. La distinction cruciale est qu'à aucun moment ces outils ne font le travail à la place des humains. Au contraire, ils complètent et rationalisent les contrôles que les humains effectuent déjà grâce à des capacités numériques améliorées.

Rationaliser la production avec la vision par ordinateur

La vision par ordinateur est l'une des technologies les plus passionnantes de l'ère numérique. En combinant les techniques traditionnelles de vision artificielle avec l'apprentissage automatique et l'IA, les systèmes de vision artificielle peuvent guider et analyser les actions des opérateurs pendant qu'ils travaillent.

Il existe de nombreuses façons dont la vision par ordinateur peut augmenter le travail de fabrication. La vision par ordinateur peut identifier et répondre aux gestes et aux mouvements effectués par l'opérateur. Par exemple, à la vue d'un geste particulier de la main, un système de vision par ordinateur peut déclencher une application numérique d'instructions de travail pour passer à l'étape suivante. Il peut lire du texte, des codes-barres et identifier des objets dans son champ de vision. Et il peut identifier et signaler les aberrations par rapport à une norme, agissant comme un outil vigilant d'assurance qualité.

Améliorer la visibilité grâce au suivi des performances en temps réel

La visibilité des processus est essentielle à leur amélioration. Traditionnellement, l'analyse des données dans l'industrie manufacturière exigeait d'extraire des données de différentes sources et de différents services, de les agréger et enfin de trouver des possibilités d'amélioration dans les chiffres. Les nouvelles technologies numériques collectent et analysent automatiquement des flux continus de données de fabrication, permettant aux ingénieurs de prendre des décisions plus rapidement et plus précisément. La connectivité IoT, les apps de fabrication et les tableaux de bord d'analyse fonctionnent ensemble pour augmenter les ingénieurs avec les informations les plus récentes.

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L'analyse en temps réel donne aux ingénieurs une visibilité sur leurs processus.

Améliorer le contrôle des processus grâce aux applications sans code

Le travail de fabrication moderne exige des ingénieurs qu'ils exercent un haut degré de contrôle sur des processus et des systèmes disparates. Les plates-formes d'applications de fabrication sans code donnent aux ingénieurs la possibilité de connecter leurs machines et leurs employés de manière inédite. Le principe du "no code" est qu'il n'existe pas deux opérations identiques, et que même des opérations similaires confrontées à des défis similaires ne se prêtent pas nécessairement à des solutions prêtes à l'emploi. En concevant des applications personnalisées ou en adaptant un modèle, les ingénieurs peuvent mettre en œuvre des solutions qui, traditionnellement, nécessitaient l'aide des services informatiques et de la direction.

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Le développement sans code permet aux ingénieurs de créer des applications prêtes pour l'atelier sans écrire une ligne de code.

Chapitre 5 : Conclusion

L'augmentation offre aux fabricants un moyen d'améliorer leur main-d'œuvre existante sans sacrifier la flexibilité et les avantages financiers de la main-d'œuvre humaine.

Plus important encore, elle donne aux fabricants un moyen d'améliorer les systèmes au sein desquels les humains travaillent afin d'améliorer les conditions et d'encourager une performance optimale.

Lorsque vous réfléchissez à la manière d'augmenter votre main-d'œuvre, examinez attentivement les domaines de vos opérations qui peuvent contribuer aux erreurs, ainsi que les technologies dont vous aurez besoin pour équiper avec succès vos flux de travail.

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