Qu'est-ce qu'une usine intelligente ?
L'usine intelligente est un concept permettant d'exprimer l'objectif final de la numérisation de la fabrication.
Selon la façon dont le terme est le plus couramment utilisé, une usine intelligente est un atelier hautement numérisé qui collecte et partage en permanence des données par le biais de machines, d'appareils et de systèmes de production connectés. Ces données peuvent ensuite être utilisées par des appareils auto-optimisants ou dans l'ensemble de l'organisation pour résoudre de manière proactive les problèmes, améliorer les processus de fabrication et répondre aux nouvelles demandes.
Diverses technologies telles que l'IA, l'analyse du Big Data, le Cloud Computing et l'IoT industriel (Internet des objets) ont rendu les pratiques de fabrication intelligente totalement complètes.
En connectant le monde physique et le monde numérique, les usines intelligentes peuvent surveiller l'ensemble du processus de production, des outils de fabrication et de la chaîne d'approvisionnement aux opérateurs individuels dans l'atelier.
Lorsqu'elles sont pleinement réalisées, les usines intelligentes utilisent des systèmes de fabrication collaboratifs entièrement intégrés pour rendre les opérations flexibles, adaptables et optimisables.
Technologies de l'industrie 4.0 dans les usines intelligentes
La pratique de fabrication adoptée par les usines intelligentes - la fabrication intelligente - est l'application la plus optimisée des technologies issues de la quatrième révolution industrielle connue sous le nom d'industrie 4.0.
L'usine intelligente ne consiste pas à déployer un seul logiciel dans l'ensemble de l'atelier et à constater des améliorations immédiates dans le processus de production. Une combinaison de diverses technologies de l'industrie 4.0 contribue à l'optimisation de la fabrication intelligente. Voici les technologies habilitantes les plus importantes :
IoT industriel (IIoT)
L' IdO industriel fait référence à des appareils, des machines et/ou des processus interconnectés qui sont reliés par des systèmes de communication de données pour faciliter l'échange et l'utilisation des données entre les personnes et les machines. Généralement, ces instruments sont dotés de capteurs qui collectent des points de données significatifs sur un nuage ou une base de données hors ligne pour le suivi et l'identification des moyens d'améliorer le processus de fabrication. L' IdO industriel permet d'améliorer l'efficacité opérationnelle, le contrôle et la visibilité des mesures clés exploitables.
Capteurs
Les capteurs fixés aux appareils et aux machines aident à collecter des points de données distincts à des étapes spécifiques du processus de fabrication, offrant ainsi une visibilité instantanée sur les différentes couches de l'atelier. Par exemple, les capteurs de température dans une salle blanche peuvent suivre et détecter le climat dans un laboratoire et partager ces données via une passerelle IoT. Les données peuvent ensuite être utilisées pour s'autocorriger avec l'IA ( intelligenceartificielle) ou alerter les membres de l'équipe concernés pour examen.
Informatique en nuage
Le cloud computing permet aux usines intelligentes de stocker, traiter et partager des données avec une plus grande flexibilité et à un coût moindre que les alternatives traditionnelles sur site. Les appareils et machines interconnectés de l'atelier bénéficient de la possibilité de télécharger rapidement de grandes quantités de données qui peuvent être distillées pour fournir un retour d'information et prendre des décisions en temps quasi réel.
Analyse du Big Data
L'accumulation de données au fil du temps peut fournir des indications sur l'efficacité du processus de production, les paramètres clés sur lesquels il faut se concentrer et les systèmes qui ne sont pas performants. La taille même du Big Data permet de repérer des modèles d'erreur et d'exécuter une assurance qualité prédictive avec une grande précision. La présentation et le timing de l'analyse des big data - recevoir la bonne information au bon moment - permettent aux ateliers de s'améliorer de manière optimale et rapide.
Avantages de l'usine intelligente
Les usines intelligentes optimisent l'efficacité et la productivité en étendant les capacités des dispositifs de fabrication et des personnes. En se concentrant sur la création d'un processus de production agile et itératif grâce à la collecte de données, les usines intelligentes peuvent faciliter les processus de prise de décision grâce à des preuves plus solides.
En améliorant continuellement la productivité des processus de fabrication, les usines intelligentes peuvent réduire les coûts, les temps d'arrêt et les déchets. L'identification et la réduction des capacités de production mal placées ou sous-utilisées sont synonymes d'opportunités de croissance sans investissement dans des ressources monétaires et/ou physiques supplémentaires.
Niveaux intelligents : Quatre niveaux d'usine intelligente
Ces quatre niveaux de structure de données peuvent vous aider à évaluer où vous en êtes dans votre progression pour devenir une usine intelligente et quelles étapes vous devez franchir pour passer au niveau suivant.
Niveau un : Données disponibles
C'est probablement l'état actuel de la plupart des usines. Les données sont disponibles, mais pas accessibles. Le tri et l'analyse des données nécessitent un travail manuel et peuvent prendre beaucoup de temps, ce qui ajoute plus d'inefficacité au processus d'amélioration de la production que prévu ou nécessaire.
Niveau deux : données accessibles
À ce stade, les données sont présentées sous une forme plus digeste. Les données sont structurellement organisées et triées correctement en un seul endroit, avec des systèmes supplémentaires qui aident à visualiser les données et à afficher des tableaux de bord. L'usine est en mesure d'effectuer une analyse proactive, bien que cela puisse encore nécessiter du temps et des efforts.
Niveau trois : Données actives
Les données actives sont des données qui peuvent effectuer une analyse proactive en utilisant l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle pour générer des idées sans beaucoup de supervision humaine. Le système peut identifier les problèmes et anomalies clés pour prédire les défaillances avec une grande précision et informer les personnes concernées avec des informations précieuses au bon moment.
Niveau quatre : Données orientées vers l'action
À ce stade, l'apprentissage automatique peut générer des solutions pratiques aux problèmes identifiés lors des étapes précédentes. Les machines et appareils de fabrication qui sont connectés à ce module ou système peuvent alors exécuter ces changements sans intervention humaine. La collecte de données, l'identification des problèmes et la génération de solutions se déroulent en séquence avec peu ou pas d'intervention humaine.
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