Mini auto-diagnostic Industrie 4.0

AUTO-ÉVALUATION DE LA MATURITÉ NUMÉRIQUE DE LA PRODUCTION DANS UNE PME

Cet outil vous permet de prendre un portrait rapide de la maturité numérique de vos procédés et processus de production.

Un mini rapport vous sera envoyé une fois cette auto-évaluation complétée. Cet exercice se veut une introduction au sujet et devrait idéalement être suivi par un processus d’audit complet réalisé par une ressource experte indépendante.

Le focus de cet autodiagnostic porte uniquement sur votre usine et votre production. Un exercice semblable peut aussi être fait pour vos processus de logistique, d’ingénierie/ développement de produit et de vente/marketing

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Pour évaluer la maturité 4.0 d’une usine, il ne suffit pas de juste qualifier son avancée technologique; sa culture et son organisation doivent aussi avoir été transformées en conséquence. Son habilité à tirer parti du potentiel d’une vaste somme de données en temps réel dépend de sa structure et de sa culture organisationnelle. Ultimement l’usine doit être devenue une entité apprenante et agile, capable d’adaptation continue, rapide et flexible à un environnement en constant changement.
Vous devrez donc évaluer la maturité numérique de votre usine dans quatre volets : ressources numériques, systèmes d’information, modèle organisationnel et culture.

Utilisez les cotes de maturité 0 à 6 suivantes pour indiquer le degré auquel chacune des capacités ci-dessous existe dans votre usine et vous permet de réaliser un des niveaux suivants de maturité:

Pré Industrie 4.0

0.       Usine peu numérisée
· Peu d’applications numériques en place et (essentiellement des applications simples, telles que suite Office, etc. Les données sont capturées, entrées et transférées manuellement sur des supports physiques (ex. papier, ou verbalement). Les bonnes pratiques de gestion des TI sont utilisées de façon limitée.

1.       Usine numérique de base
·         Plusieurs applications importantes sont en place, mais non intégrées. Elles permettent surtout de réaliser des tâches répétitives de façon plus efficiente. L’information est de plus en plus partagée via des supports numérisés plutôt que physiques.

2.       Usine connectée
· Les applications clés (les plus utilisées) sont interconnectées entre elles (par ex. ERP avec MES et PLM). Plusieurs technologies opérationnelles (TO) sont en place et fournissent un bon degré d’interopérabilité; ces TO sont largement intégrées aux technologies de l’information (TI). Tous les processus d’affaires clé sont documentés par une cartographie à jour (tâches, intervenants, procédures).

Industrie 4.0
3.       Usine à haute visibilité
·         De très nombreux senseurs sont en place et permettent de capturer en continu et en temps réel l’état de toutes les étapes de tous les processus clé. Cela permet de présenter un tableau de bord complet, équilibré et en temps réel de l’usine. PLM, MES et ERP sont intégrés; TI et TO sont largement intégrées. Le transfert d’information se fait par gestion automatisée des processus d’affaires, via des outils de gestion des flux d’information (BPMS).

4.       Usine transparente
·         Utilisant la somme importante de données recueillies (Big Data) des applications analytiques avancées (via agrégation et contextualisation des données) permettent de comprendre pourquoi les choses se passent et créent des connaissances en établissant des relations de causes à effet. Des applications d’apprentissage machine et profond sont utilisées. Les connaissances mises à jour et disséminées en temps réel.

5.       Usine prévisible
·         · Utilisant la somme importante de données recueillies (Big Data) des applications analytiques avancées (via agrégation et contextualisation des données) permettent de comprendre pourquoi les choses se passent et créent des connaissances en établissant des relations de causes à effet. Disponibilité d’un ‘jumeau numérique.’
· Ces techniques d’analytique avancée permettent simuler différents scénarios de l’évolution future des processus, d’identifier les plus probables et de prédire les résultats de ces scénarios en termes d’état futur du système de production. L’analyse prédictive alimente et conduit les processus décisionnels.
· Des applications d’apprentissage machine et profond sont utilisées. Les connaissances mises à jour et disséminées en temps réel.

6.       Usine hautement adaptable
·         Certaines décisions sont déléguées aux systèmes TI pour permettre une adaptation continue, en temps réel, à des environnements d’affaires et opérationnels en constant changement. Les systèmes identifient les meilleures décisions possibles, dans le temps le plus court possible, et les implémente automatiquement, i.e. sans assistance humaine. Une rétroaction en boucle fermée assure l’adaptation continue de ces décisions

Exemple : Pour les "Compétences numériques" du personnel :

− Si le personnel sait juste se servir de la suite Office ça ne permet que de supporter une maturité de niveau 0 (i.e. peu numérisée)

− S’il sait se servir de 2-3 logiciels pointus et non intégrés (par ex une application CAD et un mini ERP (comptabilité et gestion de stocks) cela ne peut supporter qu’une maturité de niveau 1 (numérique de base)

− S’il est capable d’utiliser efficacement un ERP complet avec plusieurs applications/fonctions intégrées cela représente une maturité de niveau 2 (connectée)

− Si les applications de TI et TO sont largement intégrées et que tout le monde a accès à des tableaux de bord complets en temps réel on a atteint le niveau 4 (transparence)

− S’il y a au moins un data scientist et qu’il y a régulièrement utilisation d’applications de Big Date et d’analytique avancée cela correspond à une maturité de niveau 4 (prévisible)

− Si on a les compétences pour mettre en place des procédés qui se mesurent et s’adaptent continuellement sans intervention humaine on est au niveau 6

Note : tous les éléments évalués ne seront pas nécessairement cotés au même niveau.

Par ex. si on vient récemment d’engager deux data scientists l’élément ‘compétences du personnel’ du volet ‘Ressources’ peut recevoir une cote de 5; mais si, en même temps, on vient tout juste de finir d’installer un ERP, que des senseurs ne sont pas encore déployés et qu’on est seulement en processus de sélection d’un logiciel d’analytique plusieurs éléments du volet ‘Systèmes d’information’ ne recevront qu’une cote de 2.

À titre de comparaison une large enquête récente révèle que 80% des entreprises sont au niveau de maturité 2 et que plusieurs ont fait quelques pas vers le niveau 3.

Ce modèle de maturité est inspiré des travaux d’acatech https://en.acatech.de/publication/industrie-4-0-maturity-index-update-2020/

LEXIQUE: pour vous aider à bien comprendre la terminologie utilisée référez-vous au lexique ci-dessous

·          Analytique avancée : se concentre sur la prévision d'événements et de comportements futurs. Cette forme d'analytique permet aux entreprises de mener des simulations pour évaluer les effets de changements dans leurs stratégies.

·          Big Data: les mégadonnées. L’explosion quantitative des données numériques, i.e.de nouveaux ordres de grandeur concernant la capture, la recherche, le partage, le stockage, l’analyse et la présentation des données. Cela a nécessité de trouver de nouvelles manières de les voir et de les analyser. Le « Big Data » c’est le concept permettant de stocker un nombre incalculable d’informations sur une base numérique.

·          BPMS: « Business Process Management » ou Gestion des processus d’affaires est une approche qui vise à rendre les flux de travail (workflows) et les process d'une entreprise plus efficaces grâce à des outils IT dédiés. Un BPMS (system) est un outil de gestion des flux d’information qui permet d’avoir une vue d’ensemble des processus de l’organisation et de leurs interactions pour les optimiser et les automatiser autant que possible. Pour ce faire, il permet d’analyser le fonctionnement réel de l'entreprise afin de le modéliser informatiquement,

·          CAD: « Computer Aided Design » ou CAO (Conception Assistée par Ordinateur) comprend l'ensemble des logiciels et des techniques de modélisation géométrique permettant de concevoir, de tester virtuellement – à l'aide d'un ordinateur et des techniques de simulation numérique – et de réaliser des produits manufacturés et les outils pour les fabriquer. Aujourd’hui ces systèmes ont la capacité de modéliser en 3D.

·          « Data Scientist »: spécialiste de la science des données. Le « Data Scientist » a pour mission le traitement et la valorisation des données massives (big data) d’une entreprise. En tant que haut responsable il est chargé d'établir une stratégie cohérente pour son entreprise et il apporte des informations impossibles à obtenir par une voie classique en structurant (comparer les types de données et les moyens de stockage) et en manipulant habilement les données complexes du Big Data.

·          ERP: ‘Enterprise Resources Planning” ou progiciel de gestion intégré (PGI) se réfère à un groupe de modules reliés à une base de données unique. C’est une solution progicielle qui permet de gérer l’ensemble des processus opérationnels d’une entreprise en intégrant plusieurs fonctions de gestion: comptabilité et finances, stocks, PBM (planification des besoins matières, capacité, ressources humaines, fournisseurs, vente, distribution, e-commerce, etc.

·          MES: “Manufacturing Execution System” ou Système d’exécution de fabrication permet de de collecter en temps réel les données de production de tout ou partie d’une usine ou d’un atelier. Ces données collectées permettent ensuite de mieux piloter et gérer la production par un suivi de la production, une gestion de la traçabilité, un contrôle de la qualité, une gestion de la maintenance préventive, etc.

·          PLM: “Product Lifecycle Management” ou Gestion du cycle de vie des produits consiste en une approche systématique de la gestion des changements subis par un produit, de sa conception et de son développement, à son retrait final ou sa mise au rebut. Un logiciel PLM aide l'entreprise à gérer le cycle de vie de ses produits en mettant à disposition un entrepôt de données conservant toutes les informations relatives à ces produits. La PLM permet également d'automatiser la gestion des données relatives à un produit et d'intégrer ces données à d'autres processus métier, tels que la planification des ressources d'entreprise (ERP) et les systèmes d'exécution de la fabrication (MES).

·          Tableaux de bord : un outil de gestion qui présente systématiquement les activités et les résultats de l’entreprise par processus, sous forme d’indicateurs permettant de contrôler la réalisation des objectifs fixés et de prendre les décisions nécessaires, selon une périodicité appropriée et dans un délai limité (dans une approche 4.0 on souhaite avoir ces informations en temps réel).

·          TI: technologies de l’information – comprend l’ensemble des équipements, logiciels et services utilisés pour la collecte, le traitement et la transmission de l'information. Ici on se réfère plus spécifiquement aux moyens informatiques, comme les logiciels et les matériels (serveurs, réseaux, etc.), qui servant à numériser les processus de planification et de gestion d’une entreprise.

·          TO: technologies opérationnelles (i.e. d’exploitation) désignent le matériel et les logiciels qui détectent ou provoquent un changement par le biais de la surveillance et/ou du contrôle directs des périphériques physiques, des processus et des événements dans l'entreprise, Supportées par l’émergence de l’Internet Industriel (II) et l’intégration de machines physiques complexes avec des capteurs en réseau et des logiciels de supervision et d’acquisition de données en temps réel.

VOTRE AUTODIAGNOSTIC – EN 4 VOLETS

A. Vos ressources numériques

Une usine de maturité 5 doit posséder les capabilités nécessaires pour opérer dans un mode basé sur l’information, avec les technologies requises pour faciliter et accélérer la collecte de données et leur transformation en information de qualité, en temps réel; pour ce faire les données doivent être générées et échangées d’une façon la plus structurée possible.

· Cote 1 : seulement des applications de base, non intégrées, avec collecte surtout manuelle. Communications entre personnel et avec machines sont informelles et peu documentées; interfaces peu conviviales, faiblement adaptées à la tâche.

· Cote 5 : procédés mesurés et adaptés continuellement, rétroactions automatisées, analyses et prédictions puissantes et décentralisées. Communications efficientes, sans duplication ni délai, contextualisées et numérisées.

· Calibrez les cotes 2-3-4 en conséquence