Saisir les données machine et en tirer profit (Extraits)
Comment les industriels peuvent ils collecter les données de production de leurs parcs machines hétérogènes et gagner en efficacité grâce au MES?
La révolution s’accélère
Machine learning, maintenance prédictive, intelligence artificielle – la liste s’allonge presque chaque jour. La révolution numérique dans l’industrie s’accélère. “Nous allons assister à plus de changements technologiques au cours des 10 prochaines années qu’au cours des 50 dernières”, a récemment souligné le président américain Joe Biden en faisant référence à l’intelligence artificielle.
Une chose est sûre: la concurrence entre les industriels va s’intensifier. Et ceux qui sont à la pointe en matière d‘industrie 4.0 / usine du futur seront encore plus efficaces, productifs et compétitifs. Les autres
perdront des parts de marché.
Les contraintes réglementaires sont de plus en plus nombreuses
Parmi les contraintes supplementaires pour les industriels : les efforts pour lutter contre le changement climatique s‘accroissent dans le monde entier. Aux États-Unis, l’Inflation Reduction Act (IRA) est un programme gouvernemental de plusieurs milliards de dollars pour la sécurité énergétique et le changement climatique.
En Europe, l’UE a affiché son objectif de devenir le premier continent neutre en CO2 d’ici 2050, avec pour conséquence des obligations de suivi et de reporting. Par exemple: à partir de 2025, les industriels allemands comptant plus de 250 employés et réalisant un chiffre d’affaires net de plus de 40 millions d’euros, devront présenter un rapport sur leur empreinte carbonne.
Poser les bases d’une utilisation efficace des ressources
Les industriels n’ont jamais eu autant besoin de piloter leur production en temps réel avec des données fiables, afin d’utiliser leurs ressources le plus efficacement possible. Et c’est précisément l’objectif d’un MES
(Manufacturing Execution System).
Mais dans les usines, il s’agit plutôt d’une évolution que d’une révolution. Ricardo Dunkel, directeur technique de l’initiative européenne Open Industry Alliance 4.0, a récemment expliqué dans le magazine Industry of Things que “dans de nombreux endroits et dans de nombreuses entreprises, on en est encore au début de la collecte, de l’analyse et de l’utilisation des données”.
Des thèmes comme l’intelligence artificielle (IA) sont certes importants. Mais, selon Ricardo Dunkel, l’IA ne permettra pas aux entreprises de relever le “défi de la connectivité machines et du traitement des données de production”. “La question qui se pose est la suivante: si on ne sait pas collecter les données de production de façon fiable et en temps réel, à quoi sert toute cette technologie?”.
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