4 leviers majeurs viennent conditionner durablement la modernisation des usines de production. Ils sont à considérer dès aujourd’hui.
Le premier levier est celui de l’évolution de notre rapport au temps. Celui-ci s’est profondément modifié par l’apport et la démocratisation de nouvelles technologies numériques lors des vingt dernières années.
La réussite des entreprises de production reposent essentiellement sur leur capacité à préparer une commande dans des délais extrêmement courts, tout en assurant un haut niveau de qualité, une parfaite traçabilité de montagnes informations et une optimisation des ressources à mobiliser : ressources humaines, machines, matières premières, consommables… L’injonction du tout, tout de suite, tout le temps et partout a encore de beaux jours devant lui ! Pour cette raison, le modèle de l’usine temps réel prédominant aujourd’hui laissera la place à l’usine « prédictive ».
L’intelligence artificielle, la meilleure intégration des informations sur l’ensemble de la chaîne, le traitement massif des données, la conception de lignes de production mobiles… orienteront la construction de nombreuses usines.
Le second levier réside dans la construction de rapports nouveaux entre les hommes et les machines. De toute évidence ils seront marqués du sceau de la collaboration. Pour faire face à un double défi qui est celui de l’attractivité de ses métiers et d’autre part de réduction de leurs pénibilité / dangerosité, l’usine n’a d’autre choix que d’avoir recours à la robotisation et/ou la cobotisation.
En l’espace de 5 ans, les évolutions technologiques ont été telles dans ces domaines que les investissements se sont largement diffusés dans les ateliers. Gageons que de nouveaux verrous / barrières technologiques soient levées dans la nouvelle décennie.
La cobotique / les nouvelles interfaces hommes-machines peuvent donc devenir un formidable levier au service de la production d’une offre hyper-segmentée en France, et ainsi offrir de nouveaux leviers de productivité et de compétitivité pour nos entreprises.
Le passage d’une économie linéaire à une économie circulaire est le 3e levier qui façonnera les usines de 2030. L’économie circulaire vise à réduire la consommation de matières premières en passant du modèle de production et de consommation linéaire, consistant à extraire, fabriquer, consommer et jeter, à un modèle circulaire.
Par exemple, cette évolution place différemment l’usine agroalimentaire, positionnée historiquement entre des producteurs (notamment de biens agricoles) et des distributeurs – clients.
Elle amène à repenser sa présence dans un écosystème plus complexe composé d’acteurs publics, de citoyens, de nouveaux interlocuteurs économiques,… Repenser ces interactions conduirait à une logique d’usine ouverte, laquelle devra aussi renforcer la protection de ses données (et donc assurer un haut degré de cybersécurité).
Les compétences autour de la data et de l’intelligence artificielle sont le 4e levier, très recherchées pour faire fonctionner des ateliers de plus en plus high-tech de l’industrie 4.0.
D’après l’étude internationale du Boston Consulting Group (AI in the Factory of the Future), l’intelligence artificielle est citée comme premier levier de productivité par 29 % des participants grâce à une potentielle réduction des coûts de production de 20 %. Résultat : 87 % des professionnels interrogés disent vouloir installer des solutions d’IA dans leurs usines d’ici trois ans.
Une révolution qui soulève une question cruciale : qui va piloter ces machines dopées aux algorithmes ? Les salariés doivent être formés à la maîtrise des datas, carburant de l’IA, et à leur exploitation. Problème : la courbe d’apprentissage de ces techniques est lente, alors que les progrès de l’intelligence artificielle sont fulgurants.
L’autre solution consiste à recruter des data scientists. Mais ces experts sont très recherchés par tous les secteurs économiques. Les attirer dans une filière industrielle qui ne brille pas par son image de modernité et s’aligner sur des salaires très élevés en raison de la pénurie de ces talents sont deux défis majeurs.
« Les usines n’ont pas encore connu cette révolution numérique que nous vivons tous dans nos vies quotidiennes. »
Mais les industriels pourraient disposer d’un peu de temps pour se préparer. Bruno Nicolas, directeur de la marque Actemium (VINCI Energies), estime que l’émergence brutale de l’IA fait souvent les « gros titres », mais que son introduction sur les sites industriels est en réalité plus progressive : « Compte tenu, d’une part, du coût des investissements, et d’autre part, de la nécessité de préserver la qualité du produit fini, la digitalisation 4.0 reste très ciblée sur des équipements spécifiques, là où les gains potentiels sont les plus élevés. Il s’agit par exemple d’ajouter sur une chaîne existante automatisée des capteurs sans fil, un système de traitement des données et un écran tactile pour offrir à l’opérateur-technicien une aide à la décision supplémentaire. Elles ont déjà traversé la révolution de l’automatisation, les usines n’ont pas encore connu cette révolution numérique que nous vivons tous au quotidien. »
Pour les exploitants, cette évolution de l’interface homme-machine nécessite pour des opérateurs devenus techniciens d’acquérir en continu de nouvelles compétences, voire de nouveaux réflexes. Au niveau des concepteurs-intégrateurs, la digitalisation génère des besoins en qualifications nouvelles : formateur de cobots, expert des systèmes de vision, statisticien de maintenance prédictive, cybertesteur, ou d’autres encore qu’il n’est pas évident de prévoir.
« L’automatisation des usines entraîne une requalification des postes », confirme Patrick Benammar, directeur rémunération, avantages sociaux et formation de Valeo. Le côté positif de cette évolution, c’est une diminution des postes les moins intéressants et les plus pénibles et leur remplacement par des automates, au profit de tâches hautement qualifiées.
« Mais l’IA ne remplace pas nécessairement l’opérateur, bien souvent, elle peut lui apporter une aide précieuse, ajoute Olivier Genelot, directeur de la marque Axians (VINCI Energies). A titre d’exemple, nous avons mis en place une solution d’IA sur un site industriel qui permet d’augmenter le volume de production de 10 %, grâce à l’élimination des goulots d’étranglement. Les données de l’ensemble des machines sont collectées et l’IA informe chaque opérateur en temps réel. Ainsi, ils pilotent leurs îlots de production de façon à optimiser le fonctionnement global de l’usine. »
Si l’interface est bien pensée, la solution d’IA est une évolution assez naturelle du travail qui n’impliquera pas de requalification. A charge donc aux intégrateurs de partir du besoin et du contexte des utilisateurs pour concevoir des solutions d’IA adaptées, ce qui suppose de maîtriser bien plus que les algorithmes.
Néanmoins, les algorithmes utilisés requièrent une expertise particulière. Pour séduire les experts en intelligence artificielle, VINCI Energies leur propose des missions avec des défis à relever et un environnement de travail international. « C’est une ambiance geek et ils adorent ça ! », lance Olivier Genelot, qui reconnaît en revanche une tension sur les salaires de ces postes convoités.
EN ALLEMAGNE, DES USINES-ÉCOLES POUR L’INDUSTRIE 4.0
La formation aux nouveaux métiers issus de la numérisation des usines est une préoccupation majeure outre-Rhin, où a été forgé le concept d’industrie 4.0 en 2013. Une vingtaine de « learning factories » (usines-écoles) permettent de former les opérateurs dans des conditions très proches de la réalité. Un bouleversement accompagné par les syndicats. IG Metall a ainsi mis en place des formations destinées aux délégués du personnel.
Source : mycfia.com & theagilityeffect.com
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