Maîtriser les technologies de fabrication intelligente : Perspectives essentielles

L'industrie manufacturière est en train de changer autant que la machine à vapeur ou la chaîne de montage. Dans les décennies passées, l'objectif était simple : l'automatisation. Il s'agissait de faire en sorte que les machines se déplacent plus rapidement et produisent davantage. Mais la vitesse n'est plus la seule monnaie d'échange ; l'intelligence est.

La technologie de fabrication intelligente ne consiste pas seulement à remplacer la main-d'œuvre humaine par des robots, mais aussi à relier l'atelier à l'étage supérieur. Il s'agit de la convergence de machines physiques et d'informations numériques, qui permet aux usines de prévoir les défaillances des équipements avant qu'elles ne se produisent, de personnaliser les produits à la volée et d'optimiser l'utilisation de l'énergie en temps réel.

Pour les décideurs, les directeurs d'usine et les responsables des achats, la question n'est plus de savoir s'il faut adopter des technologies de fabrication intelligente, mais plutôt de savoir comment les mettre en pratique sans interférer avec nos opérations de fabrication actuelles.“

Ce guide va au-delà des mots à la mode. Nous explorerons la pile technologique tangible, la réalité de la modernisation des usines en friche et la manière de calculer le retour sur investissement de votre transformation numérique.

Définir la technologie de fabrication intelligente au-delà de la mode de l'industrie 4.0

Pour adopter la fabrication intelligente, nous devons d'abord démystifier le battage médiatique de la “quatrième révolution industrielle”.

Dans sa forme la plus simple, Fabrication intelligente est l'utilisation de l'analyse des données dans le processus de production. Alors que les processus de fabrication traditionnels consistent en l'exécution répétée d'une tâche par une machine, la fabrication intelligente s'intéresse à l'analyse des données dans le processus de production. écosystème. Il crée une boucle dans laquelle :

1. Les données sont générées par des actions physiques.
2. Les modèles sont identifiés par l'analyse des données.
3. L'action est renforcée par l'exécution des décisions de retour dans le monde physique.

C'est ce que l'on appelle communément un Système cyber-physique (CPS). Dans un système conventionnel, lorsqu'une machine de forage surchauffe, elle s'arrête et la ligne est stoppée. Dans un système intelligent, le système détecte la tendance à l'augmentation de la température 30 minutes à l'avance, réduit automatiquement la vitesse d'alimentation pour refroidir l'outil, informe le service de maintenance de surveiller le niveau de liquide de refroidissement lors de la prochaine pause programmée et ajuste le programme de production en aval pour tenir compte du ralentissement temporaire.

La différence essentielle est la suivante adaptabilité. Les systèmes de fabrication intelligents transforment une chaîne de production fixe en un organisme flexible et réactif.

Les 5 principales technologies de base à l'origine de la fabrication intelligente

Une usine intelligente ressemble à un corps humain. Elle a besoin d'un cerveau pour penser, de muscles pour bouger et, surtout, d'un système nerveux pour ressentir. Même l'intelligence artificielle la plus sophistiquée ne peut fonctionner sans apports crédibles. Voici la liste des technologies clés nécessaires à la création d'une usine intelligente, intégrant l'internet industriel des objets.

Capteurs IIoT et composants de précision (The Foundation)

Il faut saisir les données avant de pouvoir les analyser. C'est la base de la collecte de données.

La plupart des entreprises commettent l'erreur de dépenser des millions de dollars dans des logiciels en nuage et d'oublier les éléments physiques dans l'atelier. Or, l'intégrité de l'ensemble de votre système intelligent dépend de la précision et de la durabilité de ses plus petits éléments : les capteurs, les relais et les alimentations. Il s'agit du principe “Garbage In, Garbage Out”. Lorsqu'un capteur vous donne de fausses informations parce qu'il vibre ou qu'il est perturbé, votre IA fera le mauvais choix.

Le rôle des Précision Matériel

Pour créer une base de données solide, les fabricants ont besoin de composants de qualité industrielle qui résistent à des conditions extrêmes (poussière, huile, interférences électromagnétiques).

• Détecteurs de proximité inductifs et capacitifs : Ce sont les yeux de la machine, qui détectent les objets métalliques et non métalliques pour contrôler le positionnement avec une précision inférieure au millimètre.
• Capteurs photoélectriques : Ils sont nécessaires pour le comptage, le tri et la détection de présence sur les bandes transporteuses à grande vitesse.
• Relais à semi-conducteurs (SSR) et alimentations à découpage : Ils sont utilisés pour s'assurer que le “rythme cardiaque” de la machine est constant. Une fluctuation de l'alimentation ou une défaillance de contact dans un relais entraîne des lacunes dans les données.

Edge & Cloud Computing (L'infrastructure)

Une fois que les données sont capturées par des capteurs, elles ont besoin d'un endroit où aller.

• Informatique de pointe : Traitement local des données sur la machine. Ceci est crucial pour les décisions qui requièrent une rapidité en temps réel.
• L'informatique en nuage (Cloud Computing) : Envoi de données agrégées à des serveurs distants pour un stockage à long terme et une analyse approfondie, permettant des applications Big Data.

IA et apprentissage automatique (le cerveau)

Si l'on part du principe que les yeux sont les capteurs et que le cloud est la mémoire, l'IA est le cerveau. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés pour examiner des données antérieures afin d'identifier des tendances que les humains ne verraient pas. Par exemple, faire le lien entre une fréquence particulière de vibrations dans un moteur et une défaillance de roulement qui se produit normalement 48 heures plus tard.

Digital Twins (La simulation)

Un jumeau numérique est une réplique virtuelle de votre usine physique. Avant de déplacer physiquement une machine, vous la simulez. Cela permet aux ingénieurs d'améliorer la conception des produits et d'expérimenter des scénarios de simulation sans gaspiller de ressources.

Robotique collaborative (Le muscle)

“Les ”cobots" sont destinés à travailler avec les humains. Ils gèrent les tâches répétitives et utilisent des capteurs avancés pour assurer la sécurité des travailleurs, faisant ainsi la transition entre le travail manuel et l'automatisation complète.

Modernisation des équipements anciens : Des technologies intelligentes pour les usines en friche

Le mythe le plus répandu est qu'il faut construire une nouvelle usine. En réalité, 90 % des mises en œuvre ont lieu dans l'environnement de fabrication existant, dans des usines dont les machines ont 10, 20, voire 30 ans.

La stratégie de modernisation

Il n'est pas nécessaire de remplacer complètement les anciens équipements de production. Il suffit de l'équiper d'une technologie intelligente.

1. Capteurs superposés : Installez des capteurs de vibration et de température directement sur le châssis des anciens moteurs ou pompes. Ces capteurs ne doivent pas interférer avec l'automate interne de la machine, ils doivent simplement être à l'écoute de l'état de santé de la machine.
2. IdO Passerelles : Les passerelles intelligentes peuvent être utilisées pour convertir d'anciens protocoles de communication (tels que Modbus RTU ou Profibus) en nouvelles normes informatiques (telles que MQTT ou OPC UA).
3. Compteurs intelligents : Installez des compteurs d'énergie intelligents sur les entrées des vieilles machines. La simple analyse de la courbe de consommation d'énergie permet de savoir si une machine tourne au ralenti, si elle est sous charge ou si elle peine à fonctionner en raison des frottements.

Cette approche permet aux fabricants de numériser des lignes distinctes une par une, en maintenant les dépenses d'investissement à un niveau peu élevé tout en profitant progressivement des avantages de la fabrication intelligente.

Applications à fort impact : Maintenance prédictive et jumeaux numériques

Si l'ensemble des technologies de fabrication intelligente est impressionnant, le véritable retour sur investissement n'est possible que lorsque ces outils sont appliqués pour résoudre des problèmes opérationnels spécifiques. Maintenance prédictive (PdM) améliore la gestion des actifs et les jumeaux numériques stimulent l'innovation.

Maintenance prédictive (PdM)

La maintenance conventionnelle est soit “réactive” (réparer en cas de panne), soit “préventive” (changer tous les mois, que ce soit nécessaire ou non). Ces deux méthodes sont inefficaces. La maintenance prédictive implique l'utilisation de données en temps réel pour entretenir les équipements. seulement lorsqu'elle est requise.

Par exemple, le système peut être utilisé pour surveiller la consommation de courant et la température d'un servomoteur afin de détecter les premiers signes de résistance mécanique due à une défaillance de la lubrification.

La réalité matérielle : Garantir le temps de fonctionnement avec OMCH

Cependant, un système de maintenance prédictive peut être aussi fiable que les composants physiques sur lesquels il repose. Si votre système de contrôle tombe en panne à cause d'une pièce peu coûteuse, même les algorithmes les plus sophistiqués ne vous seront d'aucune aide.

C'est ici que OMCH s'impose comme un partenaire essentiel. OMCH a été fondée en 1986 et possède près de 40 ans d'expérience dans le perfectionnement du “système nerveux” de l'automatisation industrielle. Contrairement aux fournisseurs génériques, OMCH offre une solution “tout-en-un” avec plus de 3 000 références - des capteurs de précision aux blocs d'alimentation stables - toutes conçues pour fournir le "système nerveux" de l'automatisation industrielle. l'intégrité des données nécessaires pour les applications IIoT avancées.

L'OMCH est essentiel pour répondre aux exigences particulières de PdM :

• Longévité dans la commutation : La mise en œuvre du PdM nécessite un système de contrôle qui ne dort pas. Le système Relais à semi-conducteurs (SSR) Les relais de l'OMCH n'ont pas de composants mobiles et ne subissent donc pas l'usure des contacts ou la formation d'arcs électriques. C'est ce qui les rend adaptés à la commutation à haute fréquence qui est souvent nécessaire dans les systèmes intelligents de contrôle de la température où les relais mécaniques ne dureraient pas longtemps.
• Protection des actifs : En outre, les divers éléments de protection proposés par OMCH (tels que les parasurtenseurs et les fusibles de haute qualité) protègent vos passerelles IoT coûteuses contre les pics de tension.

En utilisant les composants de contrôle certifiés (ISO9001, CE, RoHS) et durables d'OMCH, vous vous assurez que le système de contrôle de la qualité de l'eau de mer de l'Union européenne est bien protégé contre les risques d'incendie. couche d'actionnement physique de votre stratégie de maintenance est aussi “intelligente” et fiable que la couche logicielle.

Les jumeaux numériques en action

Outre la maintenance, les jumeaux numériques peuvent être utilisés pour le prototypage rapide. Un environnement virtuel peut être utilisé pour tester la pression de la ligne de remplissage sur une nouvelle forme de verre par un fabricant de bouteilles. Cela permet de réduire considérablement les délais de mise sur le marché des nouveaux produits en limitant les essais et les erreurs physiques.

Histoires de réussite : Leçons des leaders mondiaux de l'industrie manufacturière

Regarder Meilleures pratiques des mises en œuvre réussies permet de visualiser la voie à suivre.

• Géant de l'automobile : Un grand fabricant de véhicules électriques a utilisé la RFID pour suivre les pièces circulant dans la chaîne d'approvisionnement. L'inventaire a été numérisé, ce qui a permis de réduire de 40 % le stockage en ligne.
• Électronique Fabricant : En mettant en œuvre des systèmes de vision pour résoudre les problèmes de qualité, un fabricant de circuits imprimés est passé à l'inspection en ligne “100%”, ce qui a permis d'améliorer considérablement la qualité des produits.

Le dénominateur commun de ces exemples est qu'ils sont partis d'un problème commercial particulier (espace de stockage ou taux de défectuosité) et qu'ils ont utilisé la technologie pour le résoudre, et non comme une fin en soi.

Calculer le retour sur investissement : Justifier le coût de la transformation numérique

L'adhésion du directeur financier est l'un des aspects les plus difficiles. Vous devez convertir les améliorations techniques en économies de coûts. Les effets sur d'importants indicateurs financiers sont comparés ci-dessous :

Dans votre rapport sur le retour sur investissement, mettez l'accent sur Coût total de possession (TCO). Bien que l'installation de capteurs et de passerelles intelligents soit coûteuse au départ, les économies de main-d'œuvre et d'énergie réalisées grâce à la maintenance permettent d'atteindre le seuil de rentabilité en moins de 18 mois.

Relever les principaux défis : Cybersécurité, silos de données et talents

Le chemin vers une usine intelligente est semé d'embûches. La première étape pour surmonter ces défis est d'en être conscient.

1. Risques liés à la cybersécurité : La connexion de l'OT à l'internet élargit la surface d'attaque.
2. Silos de données : Les systèmes de production fragmentés peuvent parler des langues différentes. Solution : utiliser des normes d'interopérabilité universelles : Utiliser des normes d'interopérabilité universelles.
3. Le talent Écart: La population active vieillit. La solution : Investir dans des plateformes qui permettent aux ingénieurs existants de générer des informations exploitables sans être des data scientists.

Perspectives d'avenir : Tendances, durabilité et questions fréquemment posées

À l'horizon 2026 et au-delà, la fabrication intelligente est en train de devenir Fabrication autonome.

• Durabilité & Fabrication écologique: Les données sont la clé de la durabilité. Les capteurs peuvent être utilisés pour identifier les fuites d'air dans les systèmes pneumatiques (un énorme gaspilleur d'énergie) ou pour contrôler les températures des fours afin d'utiliser le moins de gaz possible.
• Fabrication en flux tendu : Des cellules hautement automatisées qui peuvent fonctionner sans surveillance pendant les quarts de nuit, augmentant ainsi la capacité sans augmenter les coûts de main-d'œuvre.

Foire aux questions (FAQ)

Q : La fabrication intelligente remplacera-t-elle les travailleurs humains ?

R : Pas tout à fait. La tendance est aux “Cobots” (robots collaboratifs). L'objectif est d'éliminer les êtres humains des tâches dangereuses, sales et fastidieuses afin qu'ils puissent se concentrer sur la supervision, la programmation et l'assurance qualité.

Q : La fabrication intelligente est-elle trop chère pour les petites et moyennes entreprises ? Moyen Entreprises (PME) ?

Le coût des capteurs et de la connectivité a considérablement baissé. Vous pouvez commencer à petite échelle - en équipant une seule machine critique à goulot d'étranglement de capteurs et d'une passerelle pour quelques milliers de dollars - plutôt que de numériser l'ensemble de l'usine en une seule fois.

Q : Par où commencer ?

R : Commencez par les données, pas par le matériel. Trouvez la source de douleur la plus importante (par exemple, pourquoi la machine d'emballage se bloque-t-elle tous les mardis ?) Ensuite, choisissez les capteurs et les connexions nécessaires pour résoudre ce problème particulier.

La fiabilité commence au niveau des composants. Ne faites pas d'économies sur les “fondations”. Assurez-vous que vos capteurs, vos blocs d'alimentation et vos pièces de commande proviennent d'un bon fabricant, dont les normes de qualité sont certifiées. La précision des capteurs est la seule façon pour un système intelligent d'être aussi intelligent que possible.