Publi-information ~~ Selon les analystes, dans le secteur manufacturier, l’innovation technique, la productivité et la croissance des entreprises sont animées par les besoins en matière de personnalisation de masse et de convergence des progrès technologiques pour la nouvelle génération d’infrastructures de production. C’est ce que l’on appelle la production intelligente.
La production intelligente – une approche numérique et optimisée
Fondamentalement, la production intelligente est une approche numérique qui aide les entreprises à optimiser chaque étape du processus de développement d’une machine de production, de sa conception à sa construction et à son suivi pendant la période d’utilisation. Elle aide également à élaborer une trajectoire de croissance dans un contexte économique dynamique. Elle offre une multitude d’avantages en améliorant la capacité de production, la disponibilité et les performances tout en réduisant au maximum les coûts (frais généraux, dépenses d’exploitation et investissements en capital).
Ces fonctionnalités innovantes augmentent encore les possibilités de la production intelligente, permettant aux concepteurs et constructeurs de machines de créer davantage de valeur en reliant la production et l’ingénierie par une boucle fermée. Tout cela explique la popularité croissante de la production intelligente.
Production intelligente – fonctionnalités d’usinage
Pour permettre une production intelligente, les constructeurs intègrent les caractéristiques suivantes dans leurs machines dès la conception :
- Connectivité – Les clients s’attendent à ce qu’une machine puisse communiquer avec les autres équipements de leurs usines via des outils fournis par son constructeur (OEM).
- Adaptabilité – Grâce à toutes les informations générées par les capteurs et les fonctionnalités, les machines intelligentes sont capables de détecter les changements intervenus dans les produits et processus en amont et de s’adapter en temps réel à ces nouvelles conditions d’utilisation .
- Prédictibilité – La simulation et la prédictibilité des performances d’une machine sur le terrain prennent de plus en plus d’importance, ce qui impose de créer un jumeau numérique haute-fidélité de la machine.
- Extensibilité – Il est désormais possible d’étendre la durée de vie d’une machine dans l’usine du client grâce à la maintenance prédictive et à l’analyse des performances. Le but est de créer davantage de valeur pour le client, d’améliorer les taux d’utilisation des machines et donc de faire des gains financiers .
Digitalisation de la production – des solutions innovantes qui tirent parti du jumeau numérique
La production intelligente insuffle de l’intelligence dans tout le processus de production, prenant également en considération l’Internet des objets (IoT), l’Internet des objets industriels (IIoT) et les concepts de l’Industrie 4.0. Elle intègre de l’intelligence dans les machines, les pièces, les matériaux, les produits, les bâtiments et la chaîne d’approvisionnement. Elle exploite ensuite ces informations au sein d’un processus et d’une infrastructure ouverts et connectés de bout en bout.
Avec la production intelligente, ce sont les données qui commandent, pas le système.
Maximiser l’utilisation des machines grâce au jumeau numérique, à la robotique et à la simulation
Le jumeau numérique est fondamental pour la mise en œuvre de la production intelligente. Utiliser un jumeau numérique englobant les systèmes mécaniques et multiphysiques ainsi que le contrôleur logique programmable (PLC) permet de simuler la machine à l’aide d’une approche complète. Par exemple, lors de la conception du composant machine-outil, un processus d’inspection est ajouté au processus de fabrication pour décrire quelles données doivent être mesurées et collectées afin de mettre en place la traçabilité et le processus de connexion avec le jumeau numérique haute-fidélité.
L’étape cruciale suivante consiste à relier le jumeau numérique du produit au jumeau numérique de la machine. Il ne s’agit pas seulement de concevoir la pièce et de la réaliser, mais aussi de gérer la livraison, la fabrication, les opérations et la qualité. Il est nécessaire de gérer les opérations de fabrication afin de gagner en efficience en coordonnant toutes ces tâches afin de livrer les bonnes pièces en temps voulu.
Les progrès réalisés dans le domaine de la fabrication de pièces – de la fabrication additive aux centres d’usinage multiaxes et de fraisage-tournage à hautes performances – imposent d’utiliser des logiciels de FAO capables de tirer pleinement parti de ces outils et de maximiser la capacité de production. Les entreprises intègrent également la MBD (model-based definition) dans leurs modèles 3D afin d’en exploiter les informations dans des programmes d’inspection robotisée.
En outre, avec l’usinage robotisé et les robots collaboratifs (cobots), la robotique commence à faire partie intégrante de l’environnement de production. L’intégration avancée de la robotique est un élément de la solution de production intelligente destiné à simuler la performance des robots et leur intégration dans l’usine.
Les outils avancés de simulation d’usine assurent le suivi et le traçage des matériaux dans l’usine – de l’arrivée des matières premièressur l’étagère de stockage allouée au projet et jusqu’à la machine – et optimisent l’agencement afin de réduire les zones à fort trafic et les zones sous-utilisées.
La production intelligente relève également le défi que représente la très grande complexité de la nomenclature d’une machine. Chaque poste a besoin d’une vue spécifique de la nomenclature adéquate et d’une traçabilité remontant jusqu’à la source de vérité unique, ce qui nécessite un outil d’analyse et des fonctionnalités sophistiqués permettant de planifier, de gérer les opérations et d’exécuter avec la qualité requise. Il est capital de disposer de cette traçabilité entre la nomenclature d’ingénierie et la nomenclature de fabrication. Par exemple, la recette de chaque pièce doit inclure le code de FAO utilisé pour la fabriquer ainsi que le plan d’inspection de la qualité (et ses résultats), afin que le client puisse disposer de bout en bout d’une traçabilité complète de la chaine de contrôle qualité.
Toutes ces fonctionnalités aident les entreprises à tirer le meilleur parti de leur machine en adoptant des processus innovants pour améliorer ses performances globales, ce qui leur permet d’affiner leurs produits et leurs processus, de résoudre les problèmes et d’améliorer l’exploitation de leur parc de machines-outils.
Tendances sectorielles réorganisant la fabrication de machines-outils
Le progrès technique encourage les entreprises du secteur de la construction mécanique à mettre pleinement en œuvre Industrie 4.0, avec des implications colossales. Chez la plupart des constructeurs de machines-outils, les tendances suivantes entraînent une réorganisation des opérations d’ingénierie, de fabrication et de maintenance :
- Personnalisation demandée par les clients – Les machines automatisent les processus pour aider les entreprises à réduire leurs coûts et à accélérer la livraison de leurs produits. Ce sont donc les tendances affectant l’ensemble du marché qui définissent les besoins des utilisateurs de machines-outils. Le cycle de développement d’un bien de consommation est de plus en plus court : le volume des séries est réduit et la durée de vie des produits est plus courte. C’est pourquoi les utilisateurs de machines-outils ont besoin de machines plus flexibles et capables de s’adapter à une offre de produits qui évolue constamment, incluant souvent des fonctionnalités personnalisées qui obligent les constructeurs de machines à innover plus vite.
- Machines intelligentes – Les fournisseurs de composants pour machines-outils ont complètement adopté les dispositifs de connectivités et l’IoT. Les constructeurs de machines sont donc obligés d’apprendre rapidement à tirer parti de la donnée et des informations ainsi disponibles. Aujourd’hui, le nombre de canaux d’entrée-sortie (E-S pilotées par les dispositifs) et de protocoles de communication (réseaux filaires et sans fil 5G) disponibles a considérablement augmenté le flux d’informations par rapport à ces dernières années. Cela signifie que dans le cadre du développement de machines plus intelligentes les développeurs de code d’automatisation sont obligés de définir les canaux d’échange qui seront exploités.
- Hyper-automatisation – La programmation discrète permet aux utilisateurs de machines de tirer des enseignements de toutes les informations fournies par l’IoT. Mais l’hyper-automatisation nécessite de grandes quantités de données et des outils d’analyse hébergés dans le cloud pour accélérer l’étude du comportement et des performances des machines dans le but d’automatiser leurs fonctionnalités. Cette tendance est également favorisée par l’émergence d’outils nécessitant de créer peu de code qui aident les utilisateurs de machines à exploiter l’analyse de données pour de nombreux processus métier : optimisation de la fabrication, fiabilité de l’ingénierie et réduction des coûts.
- Une concurrence internationale très innovante a toujours existé. Toutefois, aujourd’hui, elle vient de start-up agiles plus flexibles qui se basent sur l’apprentissage automatique et qui ne sont pas embarrassées par des processus métier ou des engagements client préexistants. Certaines proposent la production sous forme de service et d’autres outils logiciels innovants de surveillance de services et d’optimisation des machines – y compris celles de leurs concurrents.
La fabrication intelligente nécessite des compétences
Un constructeur de machines doit adopter une approche complète de la production intelligente, permettant à ses concepteurs, ingénieurs et techniciens d’augmenter la valeur des machines et de leur processus de fabrication à l’aide d’ outils de haute technologie. Il est crucial de disposer d’un jumeau numérique exploitable en temps réel et des logiciels permettant d’exécuter et mettre en œuvre toutes les étapes du processus de fabrication, de la création à la période d’utilisation en passant par l’exécution. La gamme Xcelerator, développée par Siemens Digital Industries Software, est un portfolio totalement intégré de logiciels et de services personnalisables en fonction des besoins sectoriels des entreprises numériques, qui inclut des fonctionnalités-clés dans le domaine de la production intelligente.
Bill Davis est directeur des solutions pour le secteur de la construction mécanique et des équipements lourds chez Siemens Digital Industries Software. Son expérience et son savoir-faire sont le fruit de plus 30 ans de carrière dans les domaines de l’ingénierie et de la gestion des opérations au sein de différents constructeurs de machines industrielles et d’équipements lourds. Il est titulaire d’un MBA (Master of Business Administration) de l’université de Marquette (Wisconsin), avec une spécialisation en gestion des opérations et en marketing stratégique, et d’un diplôme de Bachelor of Science en ingénierie mécanique de la Milwaukee School of Engineering.
