Quels sont les objectifs d’Industrie 4.0 ?

Le but ultime d’Industrie 4.0 est de produire grâce à des systèmes autonomes, capables de s’auto-optimiser. Ce stade de maturité ultime sera précédé de 3 autres stades et de 2 stades précurseurs, selon le modèle de l’Acatech allemande.

Note : cette vision est celle générique et technologique du concept, et non pas l’ambition socio-économique et politique du gouvernement fédéral allemand.

Les stades de maturité 4.0 selon l’Acatech

Le référentiel “Maturity Index” d’Acatech propose 6 stades de maturité, dont les 2 premiers sont des précurseurs d’Industrie 4.0, les 4 suivants bornant le domaine de maturité Industrie 4.0 proprement dit.

Les 6 stades sont :

  1. l’Informatisation. Ce stade décrit l’informatisation des différentes fonctions ou processus de l’entreprise, avec des solutions informatiques souvent isolées. Les machines de production sont, pour les anciennes à commandes manuelles, et nécessitent le recours à un terminal pour assurer le lien avec l’informatique de pilotage et gestion
  2. La Connectivité. Dans ce stade les machines sont mises en réseau, communiquent via un Manufacturing Execution System et des opérations de télédiagnostic ou de télémaintenance sont possibles.
  3. Avec le 3ème stade, celui de la “Visibilité”, l’entreprise atteint le premier niveau du domaine Industrie 4.0. Les deux stades précédents n’en étant que des précurseurs. La visibilité ou la compréhension de ce qui se passe est autorisée par la captation de données en grand nombre au travers des capteurs installés à divers points du processus. Cette récupération massive de données en temps réel permet de recréer un jumeau numérique et de “voir” ce qui se passe et de rejouer le passé à but d’analyse.
  4. La Transparence, comprendre ce qui se passe. A ce stade, l’analyse causale se complète par des analyses de corrélations ou leur cède le pas, afin de comprendre ce qui se passe. la contextualisation des différentes et nombreuses données et nécessaire. A ce stade les technologies et solutions big data entrent en jeu.
  5. La capacité de prédiction au travers de la simulation. Prédiction n’est pas à comprendre au sens de divination, mais d’analyses de probabilités de survenue d’événements (une rupture d’approvisionnement, une panne machine, un problème qualité potentiel…) ou l’orientation des décisions parmi divers scénarios possibles.
  6. L’Adaptabilité et l’auto-optimisation. A ce stade le système peut prendre des décisions de manière autonome de manière à s’ajuster aux circonstances et contraintes, par exemple en ré-ordonnançant la production en fonction de nouvelles priorités ou de ruptures d’approvisionnement. Un tel système peut aussi apprendre par expérience et s’auto-optimiser.

Le référentiel de maturité propose ensuite d’explorer la maturité au sein des cinq maillons fonctionnels génériques d’une entreprise que sont le Développement, la Production, la Logistique, les Services (au sens de XaaS) ainsi que Marketing et Commercial. Ceci se fait en distinguant pour chacun d’eux quatre domaines structurels que sont les Ressources, les Systèmes d’Information, l’Organisation et la Structure.

En fonction des scores sur les différentes dimensions et de l’ambition de l’entreprise en matière de Smart Manufacturing, on peut en déduire la feuille de route pour atteindre le niveau de maturité requis, puis le plan d’actions à mettre en oeuvre.

A propos de l'auteur, Christian HOHMANN

A propos de l’auteur, Christian HOHMANN

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