De nouvelles technologies au service de la formation
Concevoir, prototyper
Afin de gagner du temps et de l’argent sur les phases de prototypage, la encore les nouvelles technologies peuvent être d’une grande aide. La réalité virtuelle classique bien sur, mais aussi d’autres variantes, comme la VR à échelle 1 présentée par Michelin et Techviz. Afin de se rendre compte du rendu à l’échelle et de travailler de manière collaborative, cette technologie à base de lunettes 3D et d’un joystick de navigation permet notamment de travailler sur des grandes dimensions
Fabrication et supply chain
Bien sûr les cobots (robot collaboratifs) ou encore la fabrication additive industrielle (impression 3D) et étaient fortement représentés sur le salon. Nous avons notamment discuté avec les équipes de Sanofi qui présentaient une imprimante 3D à médicaments. Celle-ci permettra aux CHUs et centres de soins de préparer des dosages personnalisés de manière bien plus rapide et précise que ce qui est fait aujourd’hui avec les gélules. La technologie est déjà assez mature et les temps de passer les procédures de mise sur le marché on peut attendre ces innovation d’ici à quelques années.
En ce qui concerne la fabrication, des alliances entre industriels, sociétés de conseil et entreprises IT (Accenture, BCG, Altran..) ont présenté des avancées intéressantes dans les domaines:
- de l’usine 4.0, avec notamment le projet « Plant Control Tower » de Sanofi. Connecté à un datalake qui agrège les données de l’usine de ses différentes sources (SAP, logiciels de Manufacturing Execution System ou MES, autres sources…), la solution « smartdata » permet à l’aide de modèles prédictifs d’anticiper les impacts d’un évènement futur (maintenance préventive par exemple) et de prendre les bonnes décisions sur le processus de fabrication.
- de la chaine logistique globale (global supply chain). Avec une supply chain toujours plus complexe, là encore l‘intelligence artificielle et les systèmes big data permettent de prédire au mieux la demande et les points de blocage et d’anticiper les décisions optimales pour y remédier.
Tous les acteurs que nous avons interrogé ont souligné que si les technologies sont matures, la difficulté majeure de mise en oeuvre concerne les data: obtenir des données de qualité, au bon moment, est clé pour que les algorithmes fonctionnent comme attendu. Une nouvelle culture data est essentielle à tous les stades de l’entreprise, l’enjeu est plus humain que technologique.
Plant Control Tower (Sanofi)
Solution Kinaxis présentée sur le salon
Gestion de la qualité et maintien en conditions opérationnelles
La réalité augmentée, qu’elle soit réalisée avec des casques type Hololens, ou des projections directement dans l’espace de travail, permet d’enrichir les données à disposition des collaborateurs et donc de fiabiliser les opérations et de faciliter les opérations de maintien en conditions opérationnelles notamment dans les environnements complexes.
Nous avons pu tester un casque Hololens et partager le retour d’expérience de professeurs des arts et métiers qui ont mis en oeuvre des systèmes à visée pédagogique. C’est la simplicité de mise en oeuvre qui est soulignée par les professionnels: dès lors que l’on dispose des modèles 3D, par exemple avec les outils du marché type Catia ou Solidworks, les logiciels d’exports et de programmation de l’interface homme machine facilitent grandement les étapes pour finaliser le projet.
L’intelligence artificielle a permis à Microsoft de proposer à Sanofi un système de contrôle vidéo de l’habillage des opérateurs avant de pénétrer en zone de production (port correct de la blouse, charlotte). Ce système a été programmé en machine learning avec un lot d’apprentissage d’environ 100 photos, nous ont confié les ingénieurs de microsoft en charge du projet. Le système était en démonstration et la qualité de l’analyse était bluffante.
Et pour les PME ?
Certes les groupes industriels présents étaient plutôt des grands comptes (Michellin, BioMérieux, Sanofi, Enedis, engie ..) et quelques ETI (Fives, Redex, Pourjoulat…) – liste complète des partenaires ici, les PME étaient plutôt rreprésentées par les fédérations et clusters.
Mais les interlocuteurs qui ont présentés des cas d’usage concrets ont souligné la maturité des technologies et la relative facilité de mise en oeuvre, les solutions étant de plus en plus sur étagère. Bien sûr il y a des investissements à réaliser, mais c’est surtout le travail préparatoire d’identification précis des objectif et de préparation des data qui est le réel facteur clé de succès de la transformation numérique industrielle. Alors vous vous lancez quand ?
Conclusion
Pour mener a bien un projet de transformation numérique industrielle, l’équipe dirigeante doit se doter à la fois:
- d’une vision stratégique adaptée à la digitalisation de l’industrie (comprendre les raisons profondes des évolutions des attentes des clients, identifier des nouveaux acteurs et des plateformes, identifier les leviers de croissance adaptés à leur entreprise, faire évoluer les business models)
- d’une compréhension des enjeux des technologies (réalité virtuelle et augmentée, internet des objets, big data, intelligence artificielle), non pour en être experts mais pour mesurer la maturité et le potentiel dans un contexte précis
- de clés méthodologiques de mise en oeuvre et de management
Au travers d’une offre complète de formation, de conseil et d’assistance à maitrise d’ouvrage, Dooxy est à même de vous accompagner sur ces thématiques au service de votre croissance.
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A propos de l’auteur
Consultant en transformation digitale, Thomas accompagne notamment des acteurs de l’industrie du futur. Membre de l’équipe « Ateliers Usine du Futur » à la CCI de l’AIN, il enseigne aussi à l’EM Lyon en formation continue un module « Transformation Digitale de la Supply Chain » et à l’Université de Lyon différents modules du DU Transformation Numérique des PMEs.
