IOT et industrie : Usines intelligentes – propulser l'industrie automobile sur la voie rapide

Vieille école

Le marché automobile est en train de changer, la plupart des constructeurs automobiles se classant désormais comme des entreprises technologiques plutôt que comme des fabricants de boîtes en fer blanc qui transportent les humains de A à B.Les voitures évoluent également, avec des véhicules électriques, connectés et autonomes qui font leur chemin sur nos routes, et les modèles de propriété historiques sont remis en question.
Même le concept de conducteur est en train de changer, les États-Unis modifiant la réglementation en 2018 pour reconnaître que les conducteurs pourraient bientôt avoir des capteurs de temps de vol et des lignes de code au lieu des yeux, des mains et de l'ADN.
Il n’est donc pas surprenant que la construction automobile soit également transformée. À mesure que l'Internet industriel des objets (IIoT) se développe, que les robots prennent en charge des processus reproductibles et que l'analyse, l'IA, les plates-formes cloud, les jumeaux numériques, la réalité augmentée, la fabrication additive (impression 3D) et la 5G promettent des gains de plusieurs millions de dollars, les constructeurs veulent un morceau de l'action de l'usine intelligente.
Dans certains cas, ils dominent le marché dans la mise en œuvre de changements dans des domaines tels que la gestion de l'information en temps réel, les systèmes de contrôle industriels, l'automatisation intelligente, la consommation d'énergie et les opérations améliorées. Mais ils ont une longue route cahoteuse devant eux avant de pouvoir réaliser le plein potentiel de ces initiatives. C'est la conclusion d'un nouveau rapport de Capgemini, Comment les organisations automobiles peuvent optimiser le potentiel des usines intelligentes.
Le rapport fait valoir que le cloud computing et la 5G sont désormais considérés comme plus cruciaux pour le succès des constructeurs automobiles que l'automatisation, l'apprentissage automatique, les opérations augmentées, la robotique, l'analyse ou la fabrication additive (qui semble tomber en disgrâce, malgré les progrès dans l'impression de pièces métalliques) .
Selon le géant des services, les constructeurs automobiles prévoient de convertir 44% des usines en installations intelligentes au cours des cinq prochaines années, en vue de générer une série d'avantages. Il s'agit notamment de nouveaux gains de productivité; efficacité améliorée; réductions de stocks; décisions plus rapides; temps de réponse plus rapides; une meilleure compréhension des affaires; moindre consommation d'énergie; et des économies de coûts globales. Cela les place à l'avant-garde de la modernisation de l'industrie manufacturière.
Capgemini s'est entretenu avec 100 dirigeants de premier plan de constructeurs automobiles dans 11 pays – principalement l'Allemagne, les États-Unis, l'Inde, la France, le Japon et le Royaume-Uni – chacun d'entre eux ayant réalisé un chiffre d'affaires 2019 de plus d'un milliard de dollars. Ses chercheurs ont constaté que 98% des entreprises ont une initiative d'usine intelligente en cours et près de la moitié (48%) disent qu'elles progressent bien par rapport à leur feuille de route stratégique pour elle – contre 38% dans une étude précédente en 2017 – 18.
Près du tiers (30%) des usines des constructeurs automobiles ont subi un certain degré de transformation intelligente au cours des trois dernières années, contre 24% lors de l'enquête précédente.
Le rapport cite le Dr Seshu Bhagavatula, président des nouvelles technologies et initiatives commerciales à Ashok Leyland, l'un des plus grands fabricants de véhicules lourds en Inde, qui a déclaré:
Il y a trois raisons principales pour lesquelles nous avons adopté l'initiative d'usine intelligente. La première consiste à améliorer la productivité de nos anciennes usines en modernisant et en numérisant leurs opérations. La seconde consiste à traiter les problèmes de qualité difficiles à détecter pour les êtres humains. Et la troisième consiste à incorporer des capacités sur mesure ou de personnalisation de masse.

Il ne s'agit donc pas seulement de rendre l'entreprise plus efficace, mais également de répondre aux nouvelles préférences des clients.
Le rapport partage un certain nombre d'études de cas. Par exemple, Mercedes-Benz peut désormais simuler l'ensemble de son processus de production avec des outils virtuels et utilise des analyses de données avancées pour créer des systèmes de production à auto-apprentissage et à optimisation automatique. Pendant ce temps, Renault déploie des robots collaboratifs (cobots), des véhicules guidés autonomes et des technologies de travail augmentées pour produire un nouveau véhicule toutes les quatre secondes.
Dans l'ensemble, le prix de l'usine intelligente pourrait valoir 167 milliards de dollars pour l'industrie, explique Capgemini. C’est une excellente nouvelle, mais il y a un problème: alors que les ambitions des constructeurs automobiles pour les usines intelligentes sont élevées, les résultats escomptés sont très différents, selon le rapport.
Alors que les 100 entreprises interrogées ont fixé des objectifs d'amélioration à plus de 35% par rapport à une série d'indicateurs de performance clés, la plupart n'ont obtenu des résultats que de 15% au mieux, et beaucoup s'en sortent nettement moins bien. Pourtant, ce sont des améliorations mesurables.
L'usine mexicaine d'Audi a montré qu'il est possible d'obtenir des avantages supérieurs à 30%, mais les résultats de cette ampleur restent hors de portée pour la plupart des constructeurs automobiles ou des projets. Mais pourquoi? Le rapport dit:
Une grande majorité d'entre eux doivent aborder certains domaines avant de pouvoir atteindre l'échelle et saisir le prix de l'usine intelligente. Pour atteindre leurs objectifs, les OEM et les fournisseurs devront accélérer sur un certain nombre de priorités, notamment la stratégie, les solutions de systèmes intégrés, la convergence IT-OT et le redémarrage des talents.

Les résultats s'appuient sur le rapport de 2019 de Capgemini, Smart Factories at Scale, dont une partie de la recherche est tirée. Ce rapport a révélé que seulement 14% des 1000 fabricants de tous types dans le monde décrivent leurs incursions dans la fabrication intelligente comme réussies, près des deux tiers déclarant avoir du mal à faire évoluer les programmes du banc d'essai à l'usine en entreprise.
La complexité, la technologie héritée, les craintes pour la sécurité, le manque de compétences, la résistance culturelle et la mauvaise intégration entre la technologie opérationnelle et les services informatiques font de la transformation d'un secteur traditionnel une expérience plus complexe et frustrante que ne le reconnaissent les évangélistes.
Sur la question de la sécurité, des rapports récents révèlent que les pirates ciblent de plus en plus l'IoT et les systèmes de contrôle industriels (ICS); de nouvelles variantes de ransomware signalées en décembre et janvier verrouillent les fonctions ICS et exigent des paiements par crypto-monnaie pour les libérer.
Un quart de tous les fabricants ont subi une cyberattaque sur leurs systèmes connectés au cours de la dernière année, et leur élan est toujours financier. La conclusion est incontournable: les criminels organisés voient les usines intelligentes comme une cible facile.
L'exposition des usines à des réseaux alors qu'ils n'ont jamais été conçus pour le monde en réseau est une partie du problème – partagée par le secteur de la santé, où les dispositifs médicaux sont spécialisés, coûteux, réglementés et ne peuvent pas simplement être arrachés et remplacés.
Un autre défi pour les chefs d'entreprise et les responsables informatiques est de savoir s'il faut adopter une approche entièrement nouvelle ou désaffectée pour leur usine intelligente. La logique veut qu'il soit préférable de concevoir quelque chose à partir de zéro que de moderniser des systèmes vieillissants, mais c'est aussi beaucoup plus cher:
Une entreprise automobile sur quatre est prête à investir dans une stratégie d'usine entièrement nouvelle. Dans nos recherches précédentes, nous avons estimé le coût de la mise en place d'une nouvelle usine entièrement nouvelle pour un des dix premiers OEM automobiles entre 1 milliard et 1,3 milliard de dollars. En comparaison, le coût d'une installation de friche industrielle a été estimé entre 4 et 7,4 millions de dollars par usine. Compte tenu des coûts impliqués, il n'est peut-être pas surprenant que 44% aient l'intention de suivre une approche hybride, combinant à la fois les mises en œuvre de sites nouveaux et de sites contaminés, et 31% ont l'intention de rechercher des opportunités de sites contaminés. Cependant, un quart (25%) a l'intention de poursuivre une stratégie entièrement nouvelle, ce qui tombe à 20% pour le secteur manufacturier dans son ensemble.

Comment gagner
Selon Capgemini, les constructeurs automobiles ont investi en moyenne environ 2,2% de leurs revenus dans les programmes d'usines intelligentes, avec une augmentation prévue à 3,5% d'ici 2023, soit plus que la moyenne de fabrication. Mais avec des revenus annuels de 1 milliard de dollars ou plus par entreprise, cela représente des dizaines de millions de dollars.
Bien que le coût des approches entièrement nouvelles équivaut à un an de revenus, l'appétit de certains constructeurs automobiles pour un nouveau départ vient de plus de la moitié d'entre eux (56%) affirmant qu'une usine doit être efficace par conception, et pas seulement en fonctionnement. C'est beaucoup plus facile à réaliser dans un environnement Greenfield.
Alors, que doit faire l'industrie pour répondre aux ambitions de ses quelques leaders? Arry Balachandran est le consultant en gestion automobile de Capgemini. Il m'a dit:
5G, big data, cloud computing et automatisation, ils définissent à peu près ce qu'est une usine intelligente, mais essayer d'utiliser ces types de technologies ne vous permet que de faire jusqu'ici. Ce que nous avons vu avec les organisations automobiles, c'est un bon développement des friches industrielles, comme la modernisation des usines avec des appareils IoT et la tentative de mise en place d'une plate-forme de données, les amène si loin sur la route. Mais il ne fait pas les sauts massifs qu'un investissement entièrement nouveau ferait.
L'adoption de ces technologies vous apporte peut-être des gains, mais elle ne vous procure pas les avantages de la mise à l'échelle, sauf si vous construisez les bonnes fondations. Et ces fondations sont les mêmes qu'elles ont toujours été: il s'agit d'avoir une bonne convergence informatique avec la technologie opérationnelle et de construire des plateformes solides. Et finalement, c'est prêter attention aux gens.

Quant à ce qui caractérise un leader dans cet espace, Balachandran a déclaré:
Les constructeurs automobiles subissent des pressions dans un certain nombre de domaines: durabilité, confiance et perception, et expérience client. Cela signifie donc qu'il est très important de protéger la marge. Ils doivent créer plus de flexibilité avec leur production et créer plus de personnalisation. Tous ces facteurs signifient qu'ils sont poussés à aller plus loin et à aller plus vite. Je pense que c'est pourquoi nous les voyons en tête du peloton.

Les compétences sont un autre défi dans l'ensemble du secteur manufacturier, comme l'explique le rapport Capgemini 2019. Le développement de profils de travail hybrides, tels que l'ingénierie / fabrication, la fabrication / maintenance et la sécurité / sûreté est essentiel pour le succès d'une usine intelligente, tout comme le développement de compétences «douces», centrées sur l'humain telles que la résolution de problèmes et la collaboration.
Cependant, les organisations n'investissent pas assez rapidement pour combler ces lacunes. Dans le même temps, il est probable que le marché du travail ne soit pas encore inondé de compétences hybrides haut de gamme – une opportunité pour quiconque souhaite les acquérir.
Quoi qu'il en soit, l'élément humain ne peut pas être ignoré dans un programme d'usine intelligente. Comme Chi Onwurah, ministre fantôme britannique de la stratégie industrielle, de la science et de l'innovation, l'a observé lors d'une récente conférence, la technologie n'est pas quelque chose qui nous arrive passivement; nous avons tous un rôle à jouer pour l'adopter et le façonner – ou même le rejeter.
Cela a été souligné dans un autre rapport récent sur l'âge de l'automatisation, cette fois des prestataires de formation MindEdge et Skye Learning. Intitulée «Se préparer à des collègues robots: une nouvelle décennie de Robomageddon» (et donc risquer de biais de confirmation), l'enquête a révélé la double pensée en jeu chez de nombreux travailleurs du secteur manufacturier.
D'une part, un tiers des plus de 1000 employés interrogés ont déclaré que les technologies de l'industrie 4.0 sont déjà sur leur lieu de travail, 76% que les nouvelles technologies ont facilité leur travail, 69% qu'elles ont eu un effet positif sur le moral, et 65% qu'il leur a permis de se concentrer sur des travaux à plus forte valeur ajoutée. Mais de l'autre, 57% disent que l'automatisation est toujours mauvaise pour les travailleurs américains.
Alors, que pense Balachandran des défis culturels et de compétences sur la route du succès d'une usine intelligente? Il a dit:
Nous passons beaucoup de temps avec les entreprises sur le changement organisationnel, les défis de gouvernance et les personnes – comprendre les rôles, la formation et la requalification. Et je pense que le niveau d'insatisfaction [mentioned in some reports] est une occurrence naturelle de ne pas prêter attention à ces choses: l'idée que vous pouvez simplement renforcer la technologie et ne pas y répondre.

Une autre chose qui est ressortie des récents rapports sur la mise en œuvre de l'automatisation, de l'intelligence artificielle et de la robotique est que de nombreuses organisations se précipitent dans le déploiement pour les mauvaises raisons: faire des économies de coûts et des réductions de personnel rapides, plutôt que d'investir de manière stratégique pour rendre l'entreprise plus intelligente. Balachandran a répondu:
En adoptant un produit minimum viable ou une approche incrémentale, le risque est que vous tombiez dans le piège de faire exactement cela: chercher des gains rapides. Mais une partie de la transition vers la mise à l'échelle d'une usine intelligente consiste à garder cet objectif à l'esprit.
Il est normal de se déplacer progressivement et d'avoir certains de ces gains rapides, car cela vous aide à construire une analyse de rentabilisation et à obtenir les parties prenantes dont vous avez besoin à bord. Mais si vous ne gardez pas à l'esprit la fin stratégique, c'est là que vous resterez: avec ces très petites améliorations connues et évolutives, plutôt que de mettre en œuvre quelque chose de plus révolutionnaire et ayant un plus grand impact.

Ma prise
Et c’est probablement là que l’équipe de vente de Capgemini entre en jeu – surtout si son client veut dépenser un milliard de dollars pour lancer une révolution.
Balachandran a déclaré:
Une grande partie de notre travail consiste à aider les organisations à développer un état d'esprit numérique au niveau du leadership et de la haute direction, mais cela doit se poursuivre tout au long de l'organisation. Il est très facile pour les organisations de mettre en œuvre la technologie, puis d'espérer qu'au niveau local, les gens l'adopteront et l'utiliseront. Mais elle doit être dirigée par la haute direction.

Il semble que quelqu'un doive encore être aux commandes – même en 2020.

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