Auteur : Jose Antonio Lorenzo, Data Area Manager
Bien qu’il soit difficile de deviner les progrès à venir, surtout si nous tenons compte du rythme vertigineux soutenu par la technologie et l’innovation, il est cependant possible de prévoir des tendances, notamment si le pouls du marché est maintenu sous contrôle constant et si nous restons à l’écoute de notre clientèle.
Le logiciel, un élément indispensable
La certitude, c’est que dans le cadre de l’Industrie 4.0, le logiciel est devenu le moteur essentiel de toute industrie moderne. Il est le cœur battant des machines et le cerveau qui accompagne la stimulation, l’organisation, la gestion, la coordination des opérations et des processus de production. En résumé, il est l’élément qui permet aux machines d’être plus intelligentes et qui, par extension, permet à une entreprise d’évoluer vers l’Usine intelligente.
Mais laissons aller notre imagination pour voir à quoi ressemblera la machine du futur et tout ce qu’elle permettra, même si l’objectif à atteindre, qu’il s’agisse de révolution ou de transformation numérique, est de comprendre comment produire plus avec moins. Avec désormais, il est vrai, quelques ajouts : l’hyperconnectivité et l’interopérabilité, où la machine combine avec succès les technologies physiques et numériques, et bien sûr, est mieux préparée à maximiser les données grâce à des solutions logicielles de toute dernière génération.
Dans notre usine du futur, nous verrons à l’évidence une machine beaucoup plus intégrée qui, grâce à l’hyperconnectivité, nécessitera moins de supervision humaine. À l’avenir, les machines polyvalentes seront beaucoup plus courantes et seront mieux intégrées aux autres systèmes de l’usine. S’il est vrai que de telles machines existent déjà, elles restent un "oiseau rare", car hormis dans les secteurs à forte automatisation et à production prédictible, comme l’industrie automobile, elles sont difficiles à trouver. Cependant, les machines qui naîtront seront sans aucun doute mieux préparées et équipées pour pouvoir effectuer plus de tâches simultanément et les exécuter avec une plus grande souplesse.
Le logiciel Lantek intègre déjà quelques innovations de ce type. Le système Lantek WOS en est un exemple. Il est capable d’envoyer des signaux à la machine - par exemple pour lancer les opérations de découpe -, ainsi que de les recevoir de la machine lorsque le processus est terminé, ce qui lui permet de gérer en temps réel certaines activités comme la collecte de l’usinage d’une tôle et son stockage dans la base de données. Cela permet de bénéficier d’un reflet fidèle de l’activité en atelier, sur le panneau de contrôle Lantek (MES et Integra), mais aussi de pouvoir calculer les coûts de fabrication en étant au plus proche de la réalité.
Plus de communication
Par ailleurs, les machines du futur sont condamnées à « parler » davantage, à communiquer avec les différents systèmes de production et les comprendre. Jusqu’à présent, l’industrie de la tôle a utilisé une myriade de protocoles industriels pour connecter les systèmes entre eux. Même si l’automatisation et les interactions entre différentes machines auront sans doute encore besoin de protocoles de bas niveau, en matière de contrôle des systèmes et d’accès à la machine à partir de logiciels, le marché s’oriente de plus en plus vers l’utilisation de protocoles standards et, concrètement, de l’OPC-UA.
Ce protocole, conçu pour l’automatisation industrielle, permet l’échange d’informations et de données entre dispositifs installés à l’intérieur des machines, entre les machines et des machines aux systèmes. Il connaît une forte croissance, non seulement dans son utilisation mais aussi en matière de standardisation, car de plus en plus de spécifications s’y rapportent. D’ailleurs, la récente apparition de la spécification OPC 40501-1 (OPC-UA pour Machines Outils) donnera probablement un grand coup d’accélérateur à sa mise en œuvre.
Ainsi, une étape supplémentaire est franchie pour permettre aux fabricants de simplifier la communication de machine à machine (M2M), en comblant le fossé entre l’informatique et l’IoT, ce qui signifiera une grande avancée pour les machines à l’avenir et apportera des gains importants en matière d’efficacité.
Les données, nourriture des machines
La sensorisation accrue (Internet Industriel des Objets) dans les usines de demain sera monnaie courante. En ce sens, l’un des aspects qui changera le plus est celui des données. Bien que l’importance d’une bonne collecte et d’une bonne analyse des données pour un meilleur fonctionnement ait été démontrée, actuellement pratiquement aucune information générée par la machine n’est stockée.
Cela est déjà en train de changer, car de plus en plus d’entreprises reconnaissent l’importance des données et les considèrent comme une source de valeur différentielle. Ainsi, les machines du futur incorporeront beaucoup plus de capteurs et seront préparées pour la collecte et le traitement des données et leur téléchargement ultérieur vers les systèmes de stockage cloud ou sur site comme une fonctionnalité supplémentaire, soit directement (Edge computing) soit par d’autres systèmes en usine (Fog computing). Dans notre exercice d’imagination, affirmer que dans dix ans nous trouverons couramment des usines entièrement autonomes est peut-être un peu risqué, mais il est vrai que des étapes très importantes seront franchies dans l’incorporation de technologies permettant une plus grande intégration et automatisation, et l’exploitation des données y joue un rôle majeur.
Par ailleurs, il est question de fabrication et de gestion en temps réel, mais notre machine du futur pourra-t-elle voir, prévoir ou estimer à l’avance des besoins précis de l’entreprise ? Par exemple effectuer une vérification automatique des stocks, activer la réorganisation des produits si nécessaire et gérer des instructions autonomes d’expédition. Il est possible que sur le long terme les machines progressent dans ces domaines, mais à court et moyen terme, ces types de tâches ne seront probablement pas délégués à la machine elle-même, mais bien aux systèmes de gestion de la production sous lesquels les machines fonctionnent. L’existence d’un chef d’orchestre de la production, qui s’occupera d’en gérer tous les besoins, revêt tout son sens. Dans ce cadre, il devient évident que les systèmes MES joueront un rôle très important, car ils seront beaucoup plus intelligents et en mesure de réagir face aux circonstances.
Le rôle des humains comparé à celui des machines
Dans notre projection visionnaire, nous parlons de technologies qui sont déjà plus ou moins appliquées aujourd’hui (Cloud, intelligence artificielle, 5G/6G, IIoT, jumeaux numériques...). Mais il s’agit encore de technologies très génériques à partir desquelles tout est construit, et elles ne sont que la partie émergée de l’iceberg qui nous attend encore.
Évidemment, rien de tout cela ne sera possible sans l’intervention directe ou indirecte des personnes. Les machines pourront sans doute beaucoup progresser, mais ce sont les humains qui les conçoivent et les rendent viables, tout n’est pas automatisable. Des tâches aussi classiques que la maintenance, la supervision ou la gestion continueront à être assumées par des personnes. Il serait peu réaliste de penser que les machines en elles-mêmes n’auront pas besoin d’une supervision humaine, mais l’automatisation permettra à une même personne d’effectuer plus de travail qu’aujourd’hui, ce qui se traduira finalement par une augmentation de la production et une plus grande rentabilité.
L’industrie est en pleine expansion et transformation numérique, elle a donc besoin de solutions pour l’accompagner dans son nouveau cadre. Obtenir des informations de qualité le plus rapidement possible, réduire la durée des processus, prendre des décisions fondées sur des données en temps réel, planifier la production ou se conformer à des règlementations toujours plus exigeantes : voici quelques-uns des défis auxquels le secteur est confronté. Finalement, il s’agit d’être plus intelligents, aidés en cela par les machines. Les pièces qui composent le puzzle de l’usine et de la machine du futur sont nombreuses. Le défi est de savoir comment toutes les intégrer, et de la meilleure façon possible.
