La fabrication autonome est arrivée

La fabrication autonome est arrivée. Tout comme l’industrie 2.0 a électrifié les usines et l’industrie 3.0 a introduit la robotique, dans quelques années, les processus entièrement autonomes seront la norme dans de nombreux secteurs – l’essence de l’industrie 4.0. Le MRP (Manufacturing Resources Planning) régi par la demande permettra aux usines de traiter efficacement les commandes sans avoir besoin d’un contrôle humain au niveau opérationnel.

La production autonome permettra aux entreprises de créer des flux de matériaux et des ateliers autocontrôlés, autorégulés et optimisés. Des robots intelligents et décentralisés communiqueront et s’adapteront les uns aux autres, chacun jouant un rôle, mais tous alignés sur un objectif commun. L’intervention humaine imparfaite sera éliminée et les compétences pourront ainsi être mobilisées sur des tâches plus créatives et utiles.

La mise en œuvre de systèmes de production autonomes nécessite d’identifier des données, d’y accéder et de les contextualiser, de trouver des scénarios d’utilisation pertinents et de définir la valeur globale de l’activité. Il s’agit d’un processus graduel, et les entreprises qui s’engagent dans cette transition bénéficieront d’un avantage concurrentiel distinctif. Reste à savoir quelles sont les étapes nécessaires pour faire de l’autonomie une réalité.

Les appareils intelligents produisent des données tout au long de la production

Les systèmes de production autonomes dépendent d’une collecte de données précises et cohérentes à l’échelle du processus, ainsi que de la connectivité. Sans données, les systèmes autonomes ne sont informés que par une vue partielle de l’usine, conduisant à une prise de décision imparfaite. Sans connectivité, les appareils ne peuvent pas être contrôlés instantanément, ce qui entraîne des inefficacités.

Les appareils intelligents constituent la première étape du processus visant à collecter et exploiter ces données. L’intégration de capteurs à toutes les étapes de la fabrication et leur mise en réseau permettent de commencer à utiliser les données pour éclairer la prise de décision. Un opérateur humain reste nécessaire pour visualiser, analyser et agir, mais du fait que tous les aspects de la production sont représentés, les décisions sont fondées sur une représentation plus précise de la réalité. De plus, les appareils pourront également être contrôlés à distance, qu’il s’agisse de machines fixes ou de robots se déplaçant dans une installation.

Une fois les appareils rendus intelligents, il est possible de mettre en œuvre des « Digital Device Twins », c’est-à-dire des répliques numériques d’appareils intelligents qui permettent aux opérateurs de planifier la production, de l’optimiser, d’élaborer des stratégies et d’innover sans influencer la réalité ni engendrer des problèmes tels que des temps d’arrêt.

« Autonomous Production Twin » : automatisation des écosystèmes d’appareils intelligents

Étape suivante vers l’autonomie des appareils intelligents, le nouvel « Autonomous Production Twin » de BearingPoint s’appuie sur les appareils intelligents et les répliques d’appareils numériques. Les robots vraiment intelligents doivent être capables d’exécuter individuellement et en permanence des tâches complexes telles que la reconnaissance d’images et d’objets, et nécessitent des capacités informatiques puissantes et décentralisées.

L’« Autonomous Production Twin » est le tremplin vers une autonomie et une intelligence optimales. C’est une passerelle en temps réel entre tous les robots, qui contient des informations en temps réel sur leurs états et leur permet de communiquer, de négocier des tâches, de déterminer des priorités et bien plus encore. Ils peuvent ainsi fonctionner côte à côte comme s’ils étaient parfaitement alignés par un supercalculateur.

En combinant des répliques numériques avec des données ERP et MES, l’« Autonomous Production Twin » crée une vue complète qui permet de simuler et d’optimiser l’intégralité de la production. Ainsi, il réduit les coûts et améliore l’efficacité de manière considérable, tout en permettant de tester les améliorations opérationnelles avant leur mise en œuvre, ce qui élimine le risque d’erreurs coûteuses lié aux tests en atelier.

Comment l’« Autonomous Production Twin » a-t-il été utilisé ?

Procédés de production, flux de matériaux, traitement des commandes : si les pièces sont en mouvement, l’« Autonomous Production Twin » peut les suivre ; les avantages pour l’ingénierie et les opérations sont importants :

  • Modélisation et prévision des impacts de l’optimisation des processus
  • Test et optimisation des processus opérationnels et des flux de travail à moindre coût
  • Dépannage des opérations avant leur implémentation, ce qui réduit les temps d’arrêt coûteux
  • Approche de l’automatisation complète, y compris des actions et interventions préventives

En utilisant la qualité prédictive, la surveillance de l’état, l’intégration horizontale, l’ERP et les données machine pour surveiller les ressources et contextualiser les défaillances, l’« Autonomous Production Twin » s’attaque lui-même aux problèmes tels que les arrêts de lignes, les pénuries de matériaux, la congestion et les livraisons manquées. Ainsi, il réduit les coûts, assure l’utilisation la plus efficace des ressources et garantit des produits parfaits.

En outre, l’alignement des processus de production et des flux de matériaux réduit les risques d’interruption de processus dépendant de la planification et de gaspillage de stocks, tout en améliorant considérablement l’efficacité des équipements. De surcroît, la planification opérationnelle nécessite moins d’apports humains, d’où une amélioration considérable de la productivité.

Mais comment ces fonctionnalités se manifestent-elles dans le monde réel des entreprises ?

Pour une opération d’entreposage chez un équipementier automobile de premier plan, BearingPoint a implémenté un « Autonomous Production Twin » visualisant les mouvements d’entrepôt en 3D et en temps réel. Grâce à la couche en temps réel en place, le client peut analyser l’ensemble de l’opération pour identifier les problèmes de machine et les niveaux de stock nécessitant une intervention.

Par ailleurs, nous avons également aidé des entreprises du secteur automobile à transformer des procédés de fabrication et des processus logistiques. Factory Navigator est une plate-forme en ligne d’« Autonomous Production Twin » pour les processus intra-logistiques qui intègre les données IoT, ERP et MES. Elle a permis à certains des constructeurs automobiles européens les plus connus de créer des scénarios d’optimisation de processus sans risque, d’optimiser leurs installations avec des algorithmes analytiques avancés et de configurer des alertes précoces pour les flux logistiques.

De plus, à l’aide de l’optimisation des paramètres basée sur l’IA, nous avons révolutionné la planification des matières pour les entreprises en utilisant les données en temps réel de l’« Autonomous Production Twin ». L’intégration de données relatives aux matières actives, aux paramètres de planification, aux modèles de demande, aux événements inattendus, aux fenêtres de livraison, à la réduction des stocks et aux exigences de niveau de service permet d’éviter beaucoup de travail tout en obtenant des optimisations de meilleure qualité qu’avec les processus humains traditionnels de planification des matières.

L’autonomie complète peut être une réalité avec l’« Autonomous Production Twin » et l’adoption précoce de ces technologies pourrait vous conférer un avantage distinctif alors que la course à l’autonomie démarre.

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