À l’aube de l'année 2020, les entreprises du monde entier s'attendaient sans doute à devoir affronter les défis croissants liés aux pressions économiques, aux différends commerciaux continus entre les États-Unis et la Chine, ainsi qu’au départ imminent du Royaume-Uni de l'Union européenne. Ils n'avaient certainement pas prévu une pandémie mondiale qui provoquerait l'arrêt de leurs opérations, entraînerait des retards dans les chaînes d'approvisionnement et plongerait leur planification stratégique dans le chaos du jour au lendemain.

La pandémie de Covid-19 a changé les règles du jeu pour le secteur manufacturier. S'il y a une leçon à tirer de cette crise, c'est que les entreprises se doivent aujourd’hui d’être flexibles et résilientes.

Si les technologies transformaient déjà les opérations avant 2020, l'incertitude mondiale et les perturbations commerciales ont été un point d'inflexion. Les entreprises doivent aujourd’hui automatiser chaque point de contact et combler les lacunes de données entre le back-office et les ateliers et chaînes de production. Le secteur manufacturier sera ainsi plus apte à faire face à des perturbations soudaines.

Ce rapport examine la manière dont l'internet des objets (« Internet of Things » en anglais, IoT) peut être déployé pour améliorer la productivité et le rendement, créer de la valeur ajoutée et s’assurer que les entreprises sont prêtes pour l'avenir numérique de la production.

Le secteur manufacturier a représenté près d’un quart des déploiements IoT l'année dernière selon une étude GlobalData publiée fin 2020. Malgré le recul de l'activité manufacturière à travers le monde, l’étude GlobalData révèle que les déploiements IoT de ce secteur ont progressé de 67 % par rapport à 2019.

Le battage médiatique autour de l'IoT se concentre le plus souvent sur l'automatisation des processus très manuels et sur la compensation d’une forte attrition des employés. Si les robots ne rendront pas les travailleurs complètement obsolètes, l'IoT et le Machine Learning – une branche de l'intelligence artificielle (IA) centrée sur la prédiction des résultats et la prise de décisions complexes – sont aujourd’hui mis à contribution pour effectuer des tâches routinières et répétitives, comme les travaux de maintenance. Les travailleurs sont ainsi libres de se concentrer sur les tâches qui exigent intuition et prises de décisions complexes.

L'élément humain continuera de jouer un rôle crucial dans le secteur manufacturier et le scénario le plus probable est celui d’une collaboration efficace et sûre entre travailleurs et machines. La baisse de la demande en compétences physiques et manuelles ira de pair avec une hausse de la demande en compétences technologiques.

Cette approche passera cependant par la formation des effectifs existants ainsi que par la création d’un environnement de travail adapté, capable d'attirer et d’encourager les talents tout en favorisant l'apprentissage, le développement et l’épanouissement créatif.

Un transfert de savoir nécessaire

Le secteur manufacturier est confronté au problème du vieillissement. Selon un rapport publié par la National Association of Manufacturers en 2019, un quart de la main-d'œuvre manufacturière était âgée de 55 ans ou plus aux États-Unis. Parmi les entreprises interrogées, 97 % ont reconnu être préoccupées par la question de l’attrition des travailleurs, tandis qu’elles étaient 49 % à se déclarer très préoccupées.

La perte de ce savoir institutionnel et technique pourrait avoir un effet profond sur la productivité manufacturière et la qualité de la production. Selon le rapport, les entreprises redoutent également que la génération de travailleurs plus séniors ne prenne sa retraite sans avoir transmis ses connaissances.

« Cette inquiétude est particulièrement forte chez les entreprises dont la culture tend à reposer sur un transfert d'informations passif et des relations interpersonnelles pour partager les connaissances », indique le rapport.

À chaque période de confinement, la technologie a joué un rôle essentiel pour permettre aux entreprises de communiquer à distance avec leurs équipes et de s'assurer qu'elles peuvent accomplir leurs tâches et collaborer efficacement. Mais le bouleversement des modes de travail traditionnels s’est accompagné de défis pour les entreprises qui dépendent habituellement de formations en personne.

Le fonctionnement même du lieu de travail soulève de grandes interrogations, tandis que le statu quo pourrait passer par un modèle de travail hybride ou mixte. Pour les entreprises, la réalité augmentée (AR) et la réalité virtuelle (VR) deviendront probablement des outils essentiels pour l'apprentissage, la formation et le transfert de compétences des employés. Selon une étude menée par PwC, les personnes qui suivent une formation en VR ont plus tendance à retenir les informations et seraient quatre fois plus concentrées que si elles suivaient une formation en ligne.

Mettre en œuvre la réalité augmentée (AR)

Les discussions autour du potentiel prometteur de l’AR, qui consiste à superposer des informations virtuelles sur des objets et des environnements réels, ne datent pas d’aujourd’hui.

Prenons la gestion des actifs. Les ingénieurs qui suivent une formation dans le domaine du contrôle de la sécurité des équipements et des machines peuvent être accompagnés tout au long du processus par des collègues plus expérimentés qui sont au bureau ou qui travaillent à distance. Grâce à des lunettes d’AR, les ingénieurs peuvent accéder à des instructions et des informations supplémentaires.

Cette approche peut s’avérer efficace pour résoudre les problèmes de communication, notamment lorsque les travailleurs ne se trouvent pas au même endroit.

Bien utilisée, l’AR facilite également le retour d'information. Les ingénieurs peuvent évaluer leurs propres performances et améliorer leur efficacité et leur productivité, tandis que les entreprises peuvent analyser les données qui leur sont transmises pour perfectionner leurs futurs programmes de formation.

L'introduction de technologies telles que l’AR sur le lieu de travail devrait permettre au secteur d’attirer de nouvelles générations de travailleurs. Il reste cependant des obstacles à surmonter, notamment lutter contre certaines idées reçues parmi les générations Y et Z pour qui le secteur manufacturier équivaut à un travail sale et dangereux.

Il va sans dire que cette transition vers des jeux de compétences numériques et intellectuelles ne se fera pas du jour au lendemain. Selon McKinsey, les tâches impliquant des compétences physiques et manuelles représentaient 48 % du temps du travailleur moyen en 2016, contre 12 % seulement pour les compétences technologiques. Le cabinet de conseil estime que la demande de compétences physiques et manuelles chutera de 27 % d'ici 2030, tandis que la demande de compétences technologiques progressera de 68 %.

Le caractère progressif de cette transition s’explique par le fait que les entreprises préparent leurs employés aux futurs modes de travail et d'apprentissage hybrides ou mixtes.

Les événements récents ont fortement perturbé de nombreuses entreprises et mis les travailleurs en repos forcé, que ce soit à la suite d'une réduction de la production ou pour des raisons de santé et de sécurité. Les entreprises ont donc été contraintes de s’adapter rapidement à de nouvelles méthodes de travail, qui resteront probablement en place sous une forme ou sous une autre.

Face à la connexion et à la technologisation accrues des entreprises, les travailleurs exigeront un lieu de travail à la fois intelligent et sûr.

Faire de la sécurité une priorité sur le lieu de travail

Il est désormais évident que les travailleurs aspirent à plus de sécurité sur leur lieu de travail. Réalisé au début de l’année 2021, le rapport Draeger sur la sécurité au travail révèle que la sécurité sur le lieu de travail constitue une priorité plus importante pour les entreprises depuis le début de la pandémie. Plus des trois quarts des répondants ont déclaré que la sécurité revêtait désormais une importance accrue pour les entreprises par rapport à il y a deux ans.

Les accessoires connectés permettent de surveiller la santé et le bien-être des travailleurs, tandis que les capteurs peuvent recueillir des données sur l'environnement, la localisation et les mouvements et aider par exemple les entreprises à identifier les dangers potentiels. La surveillance, la confidentialité et la sécurité des données posent cependant des problèmes évidents, et tout système de suivi doit faire l'objet d'un consentement explicite.

Selon l'enquête Draeger, un tiers seulement des cadres du secteur manufacturier estiment que leur entreprise est bien positionnée en matière d'accès et d’exploitation des données de sécurité disponibles via l'Industrie 4.0. Ce qui implique une déconnexion du savoir.

« Les données ont non seulement un rôle à jouer pour dynamiser l'automatisation et améliorer encore le rendement, mais elles peuvent surtout apporter des changements positifs à tout un éventail de problèmes stratégiques sur le lieu de travail », explique Andrew Bligh, responsable des services système et de la formation chez Draeger Safety UK.

« Le secteur manufacturier s’est davantage tourné vers la technologie pour gérer la sécurité ces derniers temps. Mais pour passer au niveau supérieur les entreprises doivent réfléchir à la façon dont elles peuvent mieux exploiter les informations existantes et disponibles et les utiliser de manière plus stratégique pour bâtier des solutions qui répondent à leurs exigences de santé et de sécurité. »

Ironiquement, ce sont les nouveaux talents férus de technologie et de numérique qui doivent être attirés dans le secteur et qui pourront en fin de compte aider les entreprises à combler ces lacunes de connaissances et à extraire toujours plus de valeur des données.

Penchons-nous à présent sur les problèmes de gestion de la chaîne d'approvisionnement auxquels les entreprises ont été confrontées, indépendamment du degré de préparation et de compétence de leurs effectifs. Les événements des 18 derniers mois ont provoqué des pénuries de composants clés, qui ont affecté les délais de livraison et les plans de production.

Une enquête EY menée fin 2020 auprès de 200 cadres supérieurs de chaînes d'approvisionnement a révélé que 72 % des opérations des chaînes d’approvisionnement ont été impactées négativement par la pandémie. Tous les répondants de l'industrie automobile et 97 % des fabricants de produits industriels estiment que leurs activités ont été défavorablement affectées.

L'étude EY a également identifié les principales priorités des chaînes d'approvisionnement. Plus de la moitié des répondants ont déclaré que la reconversion de leurs effectifs constitueront leur principale priorité d’ici un à trois ans. 58 % d’entre eux se concentreront sur l’amélioration de leur rendement, tandis que 60 % s’efforceront d’accroître leur visibilité.

Les entreprises les mieux placées pour gérer l’incertitude des 18 derniers mois sont celles qui disposaient des outils et du savoir nécessaires pour se préparer à l'évolution de la demande. Grâce à la mise en place d'un plan de continuité d’activité, des entreprises telles que Toyota ont pu se concentrer sur la production, tandis que leurs concurrents se bousculaient pour commander des composants clés en pénurie.

Le rôle des logiciels ERP

La pénurie mondiale de semi-conducteurs qui a paralysé l'industrie automobile a mis en exergue les dangers de la production juste-à-temps (« just-in-time » en anglais, JIT). La majorité des constructeurs automobiles ont peiné à se procurer les matériaux et les pièces nécessaires, alors que l'industrie n'avait, dans son ensemble, jamais connu une situation aussi instable.

Bien que la pandémie soit à l'origine de la pénurie de puces électroniques, la crise a été exacerbée par une dépendance excessive à l’égard des puces produites à Taïwan et par les différends commerciaux continus entre les États-Unis et la Chine.

Toyota fait partie des constructeurs automobiles qui ont su le mieux résister à cette crise des puces. Après avoir vu sa chaîne d'approvisionnement dévastée par le tremblement de terre et le tsunami de Fukushima il y a dix ans, le constructeur automobile japonais a entrepris de se constituer un stock de puces dans le cadre de sa stratégie de gestion des risques. Cette approche lui a permis de maintenir des niveaux de vente et de production normaux pendant plusieurs mois après le début de la pénurie.

Toyota a réduit sa production de 40 % en septembre et octobre et l'industrie s'attend à ce que la pénurie de puces se prolonge jusqu'en 2022. Mais la décision de Toyota de se préparer aux pires scénarios en identifiant les composants à haut risque dans sa chaîne d'approvisionnement souligne l'importance d’une bonne utilisation de la technologie pour obtenir une meilleure visibilité des chaînes d'approvisionnement.

Cette capacité de gestion allégée des stocks, couplée au stockage de certains composants n'est possible que grâce aux logiciels de planification des ressources d'entreprise (ERP), à la saisie des données et à la surveillance intelligente des composants ou des matières premières tout au long de la chaîne d'approvisionnement.

Même si aucune entreprise n’aurait pu éviter une situation telle que la crise des puces électroniques, compte tenu de la manière dont la pandémie a paralysé les usines, la mise en œuvre de logiciels ERP peut atténuer l’impact de ce type de situations à l'avenir.

Les logiciels ERP permettent aux utilisateurs de mieux se préparer aux futurs goulots d'étranglement en améliorant leurs prévisions, en prévoyant les pénuries et en réduisant les gaspillages, tout en optimisant les chaînes de production et en réalisant des gains d'efficience et de qualité.

Ces logiciels conviennent aussi bien auxmodes de production push que pull. Mais si la production JIT présente des avantages puisqu’elle contribue à réduire les coûts de portage des stocks, à réduire le gaspillage et à optimiser l'espace des entrepôts, l'approvisionnement, la production et la distribution ont leurs limites lorsqu’ils sont tributaires de la demande.

La production JIT fonctionne bien en temps normal. Mais comme la crise des puces électroniques l'a démontré, les entreprises qui se reposent sur une gestion allégée des stocks peuvent être prises de court en cas de crise.

Si le délai moyen de livraison des semi-conducteurs était de deux mois environ avant la pandémie, il s’élevait à un peu plus de 20 semaines en août 2021, selon une étude du Susquehanna Financial Group.

Sophie Webster, responsable des produits, de la conception et de l'ingénierie chez CMR Surgical, un fabricant de dispositifs médicaux basé à Cambridge, explique que les composants électroniques ont souvent de longs délais de livraison et qu'il est donc essentiel de « s'assurer que l'on dispose des pièces voulues à temps et en quantité suffisante ».

Les entreprises qui disposent des pièces voulues au bon moment peuvent s'adapter à l’évolution soudaine de l'offre et de la demande, et garantir le maintien d’une production normale, explique-t-elle.

Le recours à des logiciels ERP pour surveiller les mouvements des stocks au sein de l'usine et des entrepôts permet de maximiser les niveaux de stock et d’éviter les ruptures de stock.

Partager les données au sein de la chaîne d'approvisionnement

Même lorsqu’elle possède une visibilité totale de ses stocks, l’entreprise est toujours à la merci de délais variables au sein de sa chaîne d'approvisionnement. Plus il y a de parties prenantes en amont et plus le risque de retards et de goulots d'étranglement est élevé.

« Même si tous les autres composants sont livrés à temps, la moindre défaillance dans la chaîne d'approvisionnement peut entraîner des retards considérables », explique Joseph Kruczkowski, coordinateur de l'ingénierie et de la conception chez Coborn Engineering, l'un des leaders mondiaux de la fabrication d’outils pour diamants.

Afin de maximiser le véritable potentiel des logiciels ERP et de réduire les retards au strict minimum, l’idéal serait que tous les acteurs de la chaîne d'approvisionnement saisissent, partagent et actualisent leurs données en temps réel de manière à offrir le même niveau de visibilité à l'ensemble de la chaîne.

Examinons à présent comment les technologies adaptées à l'Industrie 4.0 peuvent optimiser les processus de maintenance et de conception afin de réduire encore les retards et les temps d'arrêt, tout en stimulant la productivité et la production.

La non-adoption de l'IoT et par là même d’une meilleure visibilité des opérations peut cependant conduire à une production de qualité inférieure.

La qualité est un rouage essentiel de la production. Un composant ou un produit de qualité supérieure peut être un facteur de satisfaction et de fidélisation des clients. En revanche, un composant ou un produit de qualité inférieure peut se traduire par une perte de revenus récurrents. En outre, les problèmes et les failles de sécurité, comme le court-circuit d'un composant électrique, peuvent, au mieux, nuire à la réputation d'une entreprise et, au pire, entraîner des blessures et des poursuites judiciaires.

« La qualité revêt une importance primordiale », explique Sophie Webster de CMR Surgical. « Le maintien de la qualité est un processus difficile, tant au niveau des marchandises que l’on reçoit que de la chaîne de montage. »

« L’élément humain est également important. La qualité d'un produit va souvent de pair avec un manque de satisfaction professionnelle. La production en série peut être vraiment rébarbative, mais les travailleurs qui bavardent risquent de commettre des erreurs. »

Les erreurs évitables peuvent être d'autant plus frustrantes que les récents événements ont renforcé l’application de normes de qualité et de sécurité plus strictes en matière de production. Bon nombre d’usines qui ont souffert de goulots d'étranglement dans leurs chaînes d'approvisionnement ont également constaté une baisse de leur capacité de production en raison des contrôles de maintenance réguliers sur les équipements et les machines. Et c'est là que l'IoT et le Machine Learning peuvent intervenir.

Les jumeaux numériques

En cas de défaillance soudaine d’un actif essentiel, l’entreprise n’a d’autre choix que d’arrêter ses activités pendant une période indéterminée jusqu'à l’intervention d’employés hautement qualifiés et formés. Le problème est que cette approche est réactive et peut être onéreuse.

La technologie des jumeaux numériques permet aux entreprises de créer une représentation numérique d'un actif pour virtualiser les tâches de maintenance. Grâce au Machine Learning et aux données transmises par un réseau de capteurs, le modèle simulé de l’actif peut être actualisé en temps réel, ce qui permet à l’entreprise de surveiller ses performances et son état de santé.

Les données recueillies par la technologie des jumeaux numériques peuvent aider les entreprises à effectuer des tâches de maintenance préventive, à réparer les actifs et à traiter les problèmes potentiels avant qu’une panne ne se produise. Elles permettent d'optimiser le cycle de vie de l’actif et de réduire les temps d'arrêt.

La technologie des jumeaux numériques est aujourd’hui déployée dans divers secteurs tels que la gestion des éoliennes en mer et l'industrie pétrolière et gazière. L’implantation des actifs dans des zones éloignées et difficiles d'accès peut compliquer la maintenance. Le jumeau numérique d'une turbine ou d'une pale permet par exemple d’informer l’entreprise de l'efficacité et de la qualité de la conception.

Les données générées à partir du modèle simulé peuvent également être utilisées pour améliorer la recherche et le développement ainsi que la future production.

L'amélioration des processus de conception est un domaine dans lequel le Machine Learning peut avoir un impact important. L'approche standard en matière de conception a longtemps reposé sur une communication claire entre les équipes de conception et de production. Bien que la pandémie ait contraint les organisations à améliorer la communication et la collaboration entre les travailleurs de différents sites, une gestion de projet réactive, c’est-à-dire dépourvue de plans d'urgence, peut souvent s’avérer pénalisante.

« Alors qu’une planification minutieuse permet de réduire le gaspillage, les erreurs et les risques de sous ou de surstockage, l'inverse provoque le chaos, et il est extrêmement difficile de maintenir la production dans de telles conditions », explique Joseph Kruczkowski, de Coborn Engineering.

« Les choses se sont améliorées depuis que nous avons commencé à utiliser un logiciel ERP pour gérer le processus, mais les interférences humaines sont encore source de chaos. »

L’un des symptômes de la gestion réactive est l’absence de communication claire au sein des projets, ce qui peut entraîner de mauvaises décisions de conception et un produit fini de qualité inférieure.

Avantages de la conception générative

Le recours à un logiciel de conception générative associé à l'intelligence artificielle peut contribuer à éliminer les faiblesses de conception. Il permet de générer plusieurs itérations du produit en cours de fabrication jusqu'à l’obtention des critères et des contraintes voulus, tout en rationalisant le processus de production.

Utilisée conjointement avec la technologie des jumeaux numériques, la conception générative permet aux concepteurs d’analyser le comportement d’un produit dans le monde physique, puis d'apporter les modifications nécessaires au modèle. La conception générative est particulièrement utile lorsque le produit possède une structure complexe, comme un treillis en nid d'abeille par exemple.

En automatisant le processus de conception assistée par ordinateur, les entreprises peuvent réduire le temps nécessaire à la commercialisation d'un produit ou à son acheminement le long de la chaîne d'approvisionnement jusqu'à la partie prenante suivante.

Les machines industrielles renferment de vastes quantités de données, mais le problème est qu'elles sont souvent cloisonnées. Il est par conséquent essentiel d’établir les connexions voulues si les entreprises veulent exploiter au mieux la valeur des données générées par leurs opérations.

Les avantages du Smart Manufacturing ou fabrication intelligente sont largement reconnus. Selon un récent rapport de PwC, 87 % des chefs d'entreprise estiment que les technologies d’usines connectées accéléreront l'innovation et le développement de la conception, tandis qu’ils sont 89 % à penser que ces technologies amélioreront leurs relations au sein de la chaîne d'approvisionnement. Pour Douglas Bellin, responsable mondial du développement commercial pour les usines connectées et l'Industrie 4.0 chez Amazon Web Services, de nombreuses entreprises du secteur manufacturier partagent cependant la même préoccupation : la fabrication intelligente est trop onéreuse, trop difficile ou trop complexe à mettre en œuvre.

« D'un point de vue technologique, cette mise en œuvre exige l’agencement d’un grand nombre de pièces mobiles, qu’il s’agisse de l'Internet des objets, de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage machine, de l'automatisation, etc. », résume Bellin. « Il est difficile pour les entreprises de savoir par où et par quoi commencer ».

Si certaines entreprises disposent de services informatiques justifiant d'une précieuse expérience, elles n'ont pas toujours les compétences et les connaissances opérationnelles nécessaires pour assurer la mise en œuvre des technologies sur le plan informatique. 

« Les industriels veulent avant tout se concentrer sur la production, pas sur la technologie ni sur sa mise en œuvre » , ajoute Bellin.

C'est là qu'AWS peut intervenir, en comblant le fossé des connaissances qui existe et en accompagnant les entreprises tout au long de la mise en œuvre du cloud. AWS travaille à rebours et part de l'objectif recherché par le client pour mieux comprendre ce qu'il essaie d'atteindre et identifier les technologies qui l'aideront à améliorer plus facilement sa productivité, ses performances et la qualité de ses extrants. « La technologie fonctionnera, mais il est essentiel de l'assembler dans une optique d'utilisation pratique », explique Bellin.

Les données qui proviennent de plusieurs technologies ne sont généralement pas visibles tant qu'elles ne sont pas toutes dans un seul système. Le cloud permet de regrouper les sources de données et la puissance de calcul nécessaires pour assurer le bon déroulement d’un projet de transformation cloud.

L’un des moyens les plus efficaces pour exploiter les données tout au long du processus de transformation cloud consiste à recourir à des systèmes prêts à l'emploi. Ces derniers permettent d'obtenir rapidement des informations sur les domaines à améliorer et d’intégrer ces améliorations dans les systèmes, les logiciels et les processus existants, en perturbant au minimum les opérations.

AWS dispose également d'un réseau de partenaires qui proposent des solutions logicielles en tant que service (SaaS) pour accélérer la transformation et atteindre les objectifs de l'entreprise. « Bien qu'il y ait un coût associé à l'arrivée d'un nouveau partenaire chargé de répondre aux besoins [de fabrication intelligente] dans le cadre des opérations, ce coût est compensé par les économies et les améliorations qui résultent de cette collaboration », explique Bellin.

Grâce au vaste éventail de services et de partenaires à leur disposition, les entreprises peuvent faire progresser leurs capacités opérationnelles et technologiques à moindre coût. Les entreprises soucieuses de réaliser des économies sont également plus à même de réduire leurs opérations. Elles peuvent réduire la puissance de calcul ou les bases de données selon les besoins, en fonction des exigences de la charge de travail, sans être freinées par des dépenses d'investissement ou des frais de démarrage supplémentaires.

Avec l'investissement dans le cloud, la transition vers la fabrication intelligente ne fait que commencer. Comme le conclut Bellin, il s’agit là d’un processus en évolution constante qui ne s’arrête jamais.

Pour que les entreprises puissent exploiter au mieux l'IoT et le Machine Learning, les employés devront cependant se former tandis que le secteur devra attirer de nouveaux talents.

La bonne intégration de l’IoT dans les opérations de l'industrie manufacturière peut créer un cercle vertueux en matière de rendement, de productivité et de sécurité.

Rien ne permet de garantir la direction que l'Industrie 4.0 prendra au cours des cinq à dix prochaines années. Mais en s'engageant dès maintenant dans cette voie, les entreprises se doteront d’un avantage concurrentiel. Une bonne maîtrise des tendances technologiques sera essentielle pour ne pas se laisser distancer par la révolution numérique.