Le Manufacturing à l’aube d’une ère nouvelle

Selon l’étude de notre confrère CapGemini Consulting et deux ans après la précédente étude “Are Manufacturing Companies Ready to Go Digital?” (2012) à propos des progrès de la transformation digitale des entreprises manufacturières, la position des entreprises a changé radicalement, passant de l’ignorance et du déni de l’impact des technologies digitales à la reconnaissance de la nécessité de digitaliser.

La transformation digitale est désormais vue comme essentielle pour assurer une compétitivité durable et un levier de croissance à moyen et long terme.

A l’origine de ce revirement, les premiers succès des pionniers qui leurs confèrent des avantages substantiels, de nature à remettre en question les paramètres traditionnels au sein des secteurs, ainsi que la diffusion de travaux d’associations professionnelles et think tank à propos de la prochaine révolution industrielle (industrie 4.0 ou smart manufacturing).

Malgré ce revirement d’opinion, la maturité digitale dans les entreprises manufacturières reste très faible.

Sur une échelle de 1 à 7, représentant respectivement une maturité très faible à très forte, l’industrie manufacturière ne dépasse guère la note de 3 sur les neuf axes étudiés, sauf pour l’excellence opérationnelle.

Le rapport de 32 pages au format PDF est disponible en ligne : http://www.de.capgemini-consulting.com/resource-file-access/resource/pdf/digitizing-manufacturing_0.pdf
Adaptation et traduction, Christian HOHMANN

industrie 4.0

Quels emplois dans l’usine du futur ? Deuxième partie

L’industrie et le gouvernement allemands sont les promoteurs et chefs de file de la quatrième révolution industrielle annoncée, Industrie 4.0. Le but est clairement annoncé : procurer un futur pérenne à la production industrielle nationale et conserver le secteur de la machine-outil à la pointe.

Au-delà des promesses technologiques du concept Industrie 4.0, on se pose naturellement la question des incidences sur le travail humain, notamment pour la main d’œuvre la moins qualifiée.

Une étude de l’Institut Fraunhofer IAO et une réflexion prospective de l’éditeur SAP livrent des pistes en la matière.


La réflexion prospective de SAP: 6 Thesen zu Industrie 4.0

Les éléments exposés ci-après sont issus du site SAP.info

Six scénarios pour le travail du futur dans un contexte Industrie 4.0

Scénario 1: les Digital Natives définissent la manière d’exécuter le travail. Ils ne comprendraient pas pourquoi une entreprise, y compris de production, n’utilise de Smartphones pour piloter la production. Leur affinité avec les mobiles feront qu’ils seront à l’aise pour piloter d’autres appareils. Cette nouvelle génération capable de s’adapter rapidement aux nouvelles technologies va s’imposer par rapport aux personnels plus anciens.

Scénario 2: Industrie 4.0 va satisfaire davantage les personnels dans la mesure où ils pourront travailler de manière plus autonome que jamais. L’information sera disponible sur simple clic. Les technologies temps réel sont un prérequis pour que les personnels soient intégrés de manière précise et toujours à jour des données et informations. Cela ouvre de nouvelles perspectives en termes de créativité comme jamais auparavant.

Scénario 3: Industrie 4.0 va conduire les personnels à exécuter des tâches plus qualifiées que celles auxquelles leurs formations les préparaient. De fait, les personnels devraient être mieux formés et à d’autres compétences que ce n’est le cas jusqu’ici. Or le marché de l’emploi ne tient pas ces nouvelles générations de hauts potentiels en stock, ce qui implique que la formation permanente sera pour les collaborateurs une nécessité dès leur entrée en activité. Aujourd’hui cela concerne les ingénieurs hautement qualifiés, demain les spécialistes et après-demain tout un chacun. Chaque individu devra se tenir prêt à assumer des tâches plus complexes.

Scénario 4: les collaborateurs n’ont peut-être pas à se soucier de leurs compétences dépassées car la technologie sera adaptable est intelligente au point d’être une aide aux côtés des personnels dès que des informations complémentaires sont requises. Les lunettes à réalité augmentée Google Glass livrent un bon exemple en la matière. Les individus utilisent les assistances techniques même s’ils ne sont pas de la génération Y ou Z.

Scénario 5: Du fait de la pyramide des âges de la population, la plupart des individus vont devoir travailler plus longtemps. Grâce à des « supports de compétences », une nouvelle génération d’assistants industriels physiques et cognitifs, les tâches en voie de complexification pourront également être maitrisées par des personnels plus seniors.

Scénario 6: Industrie 4.0 va conduire à court terme à des besoins accrus de compétences pointues. Ces profils auront des latitudes de décision étendues, trouveront plus de satisfaction dans leur travail et augmenteront la productivité des processus, indépendamment de leur génération.

Aussi divers que sont ces scénarios, les chercheurs s’accordent sur un point : l’intelligence artificielle des systèmes cyber-physiques ne surpassera pas l’intelligence humaine ordinaire. Elle assistera, elle ne pilotera pas.

< Partie 1


Adapation française par Christian HOHMANN, directeur au sein du cabinet ANEO


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industrie 4.0

Quels emplois dans l’usine du futur ? Première partie

L’industrie et le gouvernement allemands sont les promoteurs et chefs de file de la quatrième révolution industrielle annoncée, Industrie 4.0. Le but est clairement annoncé : procurer un futur pérenne à la production industrielle nationale et conserver le secteur de la machine-outil à la pointe.

Au-delà des promesses technologiques du concept Industrie 4.0, on se pose naturellement la question des incidences sur le travail humain, notamment pour la main d’œuvre la moins qualifiée.

Une étude de l’institut Fraunhofer IAO et une réflexion prospective de l’éditeur SAP livrent des pistes en la matière.


L’étude Produktionsarbeit der Zukunft – Industrie 4.0 du Fraunhofer

Les éléments exposés ci-après sont issus du management summary de l’étude. L’original de cette synthèse, ainsi que l’étude intégrale peuvent être téléchargés sur le site de l’Institut Fraunhofer IAO.

Les années passées ont vues la plus importante crise économique depuis la fin de la seconde guerre mondiale puis le redressement rapide de l’économie (allemande), démontrant que la production (industrielle) est un garant de la pérennité de la compétitivité de l’économie allemande.

Les marchés volatiles et changeants, de nouveaux entrants et acteurs globaux, des  produits spécifiques aux clients et des processus de production complexes nécessitent des systèmes et des personnels réactifs et flexibles tout en conservant un haut niveau de qualité et productivité.

Des développements actuels, tel que Industrie 4.0, flexible Low-Cost-Automation et l’utilisation des médias sociaux et appareils mobiles y compris en production, ouvrent des voies nouvelles.

Ce contexte étant posé se pose la question : à quoi va ressembler le travail productif du futur ?

L’institut Fraunhofer IAO a mené une étude basée sur les questions suivantes :

  • Quels développements en matière de travail dans le domaine de la production attendent les entreprises allemandes ?
  • Quelles pistes de solutions émergent-elles pour le travail avec la mise en œuvre de nouvelles technologies telles que les applications mobiles, les systèmes Cyber-physiques (Cyber-Physischen-Systemen, CPS) et l’utilisation des medias sociaux en production ?
  • Quels impacts en termes de travail entrainera la tendance à la flexibilisation ?

But de l’étude

Le but de l’étude est d’identifier les facteurs critiques de succès pour un modèle productif du futur, innovant et compétitif.

Méthodologie de l’étude

L’étude se base sur une enquête portant sur 661 entreprises de production, en ligne et par voie postale. Pour les trois quarts des cas, les répondants étaient les dirigeants, responsables de site ou de production.

Cette enquête a été complétée par des interviews de 22 experts renommés de la production allemande, parmi lesquels des représentants d’entreprises innovantes dans le domaine de la high-tech et de la production, des scientifiques du domaine de la production et Industrie 4.0 ainsi que des représentants syndicaux et de corporations.

La synthèse des résultats

  • L’automatisation autorisera la production en séries toujours plus courtes, cependant la main d’œuvre restera une composante importante de la production.
  • La flexibilité est et reste un facteur clé pour la production en Allemagne, dans des délais cependant plus courts encore à l’avenir.
  • La flexibilité doit être davantage focalisée et systématiquement organisée à l’avenir. Une flexibilité générale ne suffit plus.
  • Industrie 4.0 signifie davantage que la mise en réseau de systèmes cyber-physiques. L’avenir est à la captation intelligente de données, leur stockage et partage par les objets et les individus.
  • Les systèmes de pilotage décentralisés se multiplient, mais un pilotage décentralisé et complètement autonome des objets n’est pas encore en vue.
  • Les aspects de sécurité et sureté des installations intelligentes doivent être pris en compte dès leur conception.
  • Les tâches traditionnelles des opérateurs et concepteurs vont encore converger. Les travailleurs en production prendront en charge davantage de tâches liées au développement des produits.
  • Les personnels devront être formés directement sur le job et à court terme à des tâches que l’on peut difficilement anticiper.

En synthèse

Les résultats reflètent les attentes actuelles, tant sur les aspects théoriques que pratique. Ils servent de base à une discussion quant à l’organisation du système productif pérenne et compétitif Allemand.

> Deuxième partie


Adapation française par Christian HOHMANN, directeur au sein du cabinet ANEO


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Usine-futur

Les méthodologies à l’épreuve de la quatrième révolution industrielle – Partie 5

Conclusion

Lean, Six Sigma ou la Théorie des Contraintes devraient toutes survivre la quatrième révolution industrielle, voire même y trouver une nouvelle jeunesse dans des cas d’applications nouveaux, différents et pour certains inédits.

Lean et Théorie des Contraintes devraient démontrer leur robustesse et leur aspect universel en s’appliquant naturellement, sans nécessité de révision ou réforme.

Je suis plus septique quant à Six Sigma. Je ne doute pas que cette méthodologie trouvera ses propres cas d’application et démontrera sa pertinence dans un environnement plus cybernétique, mais la masse de données produites et leur nature amènera à reconsidérer leur analyse et les outils pour les exploiter.

D’autant que les promesses des techniques autour du Big Data et du High Performance Computing mettront à disposition – dans un futur (très) proche – des outils et approches nouvelles.

Plutôt que d’appliquer les techniques statistiques à quelques paramètres critiques, c’est une approche holistique, globale, considérant de nombreux paramètres sous forme de scénarios qui devrait émerger.

Par ailleurs, tout le côté mathématique, science dure de Six Sigma peut être transféré aux machines et processus de contrôle, ce qui pose la question du besoin d’experts.

J’émets donc l’hypothèse de la survie de Six Sigma mais au prix d’une adaptation qui devrait être épargnées aux deux autres méthodologies.


Le terme conclusion, portant sur une réflexion prospective d’un futur potentiel à un horizon éloigné de 10 à 20 ans, ne peut être compris comme un avis définitif. C’est bien davantage une synthèse susceptible d’évoluer en fonction des développements, tant techniques que conceptuels.


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Usine-futur

Les méthodologies à l’épreuve de la quatrième révolution industrielle – Partie 4

Théorie des Contraintes et Industrie 4.0

Goulots et contraintes existent dans tous les environnements, toutes les organisations et tous les processus qu’ils soient truffés de technologies ou qu’ils en soient totalement dépourvus. La Théorie des Contraintes (ToC) ne sera donc guère affectée par le glissement technologique prédit dans les usines du futur.

Depuis l’emploi de ressources hétérogènes en production, on sait que l’équilibrage de l’ensemble avec une pleine utilisation des capacités de chaque ressource est impossible. Ainsi, même au sein d’une usine intégralement automatisée, on trouvera des machines ou équipements goulots et donc des cas d’application pour la ToC.

Ce qui change dans l’usine du futur, c’est que les machines et objets communiquent entre eux et sont capables de se synchroniser dynamiquement pour optimiser le Throughput. La ToC sera intégrée à l’intelligence du processus.

Les machines apprenantes retiendront les scénarios les plus efficients et émettront des alertes d’autant plus pressantes que les dysfonctionnements à venir affecteront une ressource goulot.

Conscients du statut particulier de la ressource goulot, les machines et équipements de l’usine du futur prendront particulièrement soin d’elle, telle une cour cybernétique autour de sa précieuse majesté.

Les marchés ou les approvisionnements du futur continueront à être contraints jusqu’à devenir goulots externes et donc autre cas d’application de la ToC.

Les décisions et politiques, qu’elles soient prises par des autorités politiques, économiques ou réglementaires, voire par les équipements de l’usine elle-même, représenteront à un moment ou un autre une contrainte. En la matière se sont les Thinking Processes de la ToC qui fourniront des solutions pour intégrer et gérer ces contraintes. Plus généralement, des problèmes continueront à apparaître dans le futur et la manière de les aborder et de les résoudre ne changera pas fondamentalement.

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Usine-futur

Les méthodologies à l’épreuve de la quatrième révolution industrielle – Partie 3

Six Sigma et Industrie 4.0

Les processus futurs intégreront plus de technologie mais resteront des processus. Ce rappel trivial indique que les champs d’application de Six Sigma existeront toujours. Il faudra encore maîtriser les capabilités, identifier les quelques paramètres influents dans la multitude, surveiller des dérives.

Avec davantage d’automatisation et potentiellement la faculté de massifier des productions de produits uniques, l’argument traditionnel du manque de répétition et donc de signification statistique devrait disparaître.

Non seulement des processus plus automatisés devraient produire plus de données et plus rapidement, mais les objets communicants devraient multiplier de manière exponentielle la production de données sur des paramètres inédits tels que les paramètres physiques que relèveront les capteurs intégrés ou associés ; température, hygrométrie, accélérations, orientation, pression, luminosité, etc.

C’est peut-être là que Six Sigma sera appelé à évoluer, car cette masse de données entre alors dans la famille big data. Leur exploitation et analyse ne relèvent plus des techniques statistiques usuelles de Six Sigma, mais davantage d’analyses de corrélations et de scénarios.

Les modèles statistiques nécessaires à la maîtrise et au pilotage des procédés seront multi-critères, à la fois par nécessité et parce que l’état de la technique le permet.

Ces techniques sont annoncées avec des aptitudes prédictives et d’auto-apprentissage. Cela concernera les machines, qui dans l’ensemble Industrie 4.0 sont vantées apprenantes, les matières (smart material) et l’ensemble des objets associés au processus : moules, outils, bancs de test, fours, etc.

La technique du plan d’expérience, née de la nécessité de réduire au strict minimum le nombre d’expériences pour isoler les quelques paramètres réellement influents, pourrait se voir marginalisée par des expériences purement numériques et l’exploration exhaustive de scénarios. Ceci est déjà rendu possible par le calcul haute performance (High Performance Computing) sur des moyens peu coûteux et parallélisés en grand nombre.

Des trois méthodologies TLS, Six Sigma est, de par sa nature, celle qui est le plus orientée sciences dures et par conséquent codifiable mathématiquement. On peut imaginer que les machines et équipements du futurs intégreront une intelligence Six Sigma et prendront elles-mêmes en charge – individuellement ou en réseau – le suivi statistique, les analyses, les corrections, etc.

L’expertise des Black Belt et Master Black Belts est transmissible à la machine, voire aux objets. Le besoin de ce type d’experts devrait alors diminuer et se concentrer sur la conception de l’intelligence Six Sigma embarquée et la collaboration entre machines.

Dans ce futur néanmoins des problèmes continueront à apparaître et la manière de les aborder, de les résoudre ne changera pas fondamentalement. Des outils nouveaux, déjà évoqués, compléteront la boite à outils existante, mais l’approche DMAIC devrait conserver toute sa pertinence, tout comme de nombreux autres outils rustiques : PDCA, diagrammes de Pareto, Diagrammes d’Ichikawa (causes-effet), etc.

Malgré les transferts possibles vers les solutions technologiques, la résolution de problème requerra une part de raisonnement, d’intuition qui restera très probablement encore l’apanage des humains, tant que l’intelligence artificielle ne démontre pas des talents au moins équivalents.

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Usine-futur

Les méthodologies à l’épreuve de la quatrième révolution industrielle – Partie 2

Lean et Industrie 4.0

Les processus futurs intégreront plus de technologie mais demeureront des processus. Ce rappel trivial indique que ce que Lean à permis d’améliorer jusque-là reste valide dans un environnement plus riche en technologies et éventuellement moins riche de main d’œuvre :

  • La création de valeur pour les clients
  • La réduction du temps de traversée d’un processus,
  • La maximisation du temps à valeur ajoutée
  • La tension des flux
  • La minimisation des stocks
  • La qualité bonne du premier coup
  • L’élimination des gaspillages
  • L’amélioration continue
  • Etc

Ce qui change c’est que la transformation digitale et le renouveau industriel attendu d’Industrie 4.0 permettent l’anticipation et la conception de processus efficients d’office et non plus majoritairement l’amélioration limitée a posteriori de processus défaillants. (Voir à ce propos)

L’accent devrait donc être mis sur le Lean en conception et développement, ce qui « remonte » Lean en amont des opérations et l’intègre dès le début d’un projet.

Design For Manufacturing and Assembly (DFMA) deviendra d’autant plus une nécessité technique qu’il devrait y avoir moins d’ouvriers pour palier aux problèmes et rattraper les mauvaises conceptions.

Par ailleurs, c’est au stade le plus précoce que les concepteurs définissent les paramètres qui définiront de manière quasi définitive les performances futures du produit, et de l’ensemble des processus pour le fabriquer, le distribuer, le maintenir, le démanteler et le recycler. D’où l’importance d’intégrer de manière pro active et anticipée les enseignements et retours d’expérience de Lean.

L’avènement d’Industrie 4.0 ne changera rien à ces besoins fondamentaux, mais fournira l’opportunité et des solutions nouvelles.

Industrie 4.0 y changera d’autant moins que les technologies mises en œuvres seront accessibles à tous les compétiteurs et que la différenciation ne pourra se faire que par l’attractivité de l’offre et un meilleur emploi des ressources.

Une fois les processus efficients d’office en place, les aléas, les changements divers qui ne manquent pas d’affecter les Opérations et processus fourniront d’autres occasions de mettre en pratique les préceptes et outils du Lean.

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Usine-futur

Les méthodologies à l’épreuve de la quatrième révolution industrielle – Partie 1

Ses promoteurs attendent énormément de la quatrième révolution industrielle (Industrie 4.0), basée sur l’intégration numérique des ressources et résolument technologique.

Pour vous familiariser avec le concept >Industrie 4.0, cliquez ici<

La technologie et l’intelligence qu’elle embarquera sont censées affranchir les processus futurs de certaines faiblesses et limitations humaines. Se pose alors la question de la pérennité d’approches et de méthodologies telles que Lean, Six Sigma ou la Théorie des Contraintes.

Dans cette réflexion prospective, je postule que ces dernières non seulement survivront à l’engouement pour la technologie, mais conserveront naturellement leur place dans les usines et entreprises du futur.

Un article particulier est dédié à chacune des méthodologies. Dans chaque article, j’en explore de manière prospective leur devenir, avant de livrer une conclusion.

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industrie 4.0

Qu’est-ce qu’industrie 4.0 ?

L’expression « Industrie 4.0 » désigne la quatrième révolution industrielle, succédant aux trois phases d’évolution majeures qualifiées de révolutions : la mécanisation, l’industrialisation, l’automatisation.


D’autres auteurs mettent en avant trois phases qui se distinguent par :

1. la machine à vapeur, qui permet d’utiliser une énergie non musculaire (humaine ou animale) et qui affranchit l’entrepreneur de s’installer à proximité d’un cours d’eau, l’énergie hydraulique étant la principale source d’énergie « industrielle » jusque-là

2. l’électricité, qui permettra des rendements énergétiques plus importants que la vapeur et ouvre des possibilités d’applications et conversions autres que mécaniques ou thermiques

3. l’automatisation, qui remplace l’humain dans des tâches répétitives, dangereuses et qui symbolise l’effet ciseau des coûts entre les technologies et l’emploi humain

La quatrième révolution est celle des ressources interconnectées et communicantes et de l’analyse des données. Industrie 4.0 est une révolution technologique par laquelle Internet est appelé à remplacer les bus industriels pour interconnecter les machines et équipements.

Les objets communiquants (Internet des objets), en l’occurrence des ébauches de pièces ou de la matière première (smart materials) vont dialoguer avec les machines et leur indiquer quelles transformations, traitements ou tests ils doivent subir.

Les machines du processus de production ne sont plus pilotées à partir d’une centralisation (supervision ou simplement planning de production), mais seront configurées et pilotées par les objets qui se présentent à elles. Chacun de ces « objets » emportant avec lui les informations le concernant.

Chaque objet est en principe déjà commandé et les informations qu’il véhicule incluent sa destination finale ; dans quel véhicule précisément cette pièce sera montée, quel individu doit le recevoir en livraison, quelle boutique de vente est destinatrice, etc.

La force de ce modèle est de rendre la production unitaire possible à des conditions économiquement viables, ce qui est convergent avec l’idée de « production de masse de produits uniques ».