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Chapitre III : Exemples dapplications des
Technologies 4.0
Introduction : Le chapitre 3 pr sente des exemples dapplications des technologies de
lindustrie 4.0 pour diff rents secteurs dactivit s (Digitalisation des usines, Supply
Chain, Maintenance intelligente, Smart Farming, Smart City etc.)
Section I : Les possibilit s dapplication des technologies de
lIndustrie 4.0
Section II : Lindustrie 4.0 : la transformation digitale des usines
Section III : Supply Chain 4.0
Section IV : Maintenance pr dictive intelligente pour lindustrie 4.0
Section V : Industrie orient e client par le biais de lindustrie 4.0
Section VI : Gestion de la consommation nerg tique
Section VII : Smart Framing
Section VIII : Smart City
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Section I : Les possibilit s dapplication des technologies de
lIndustrie 4.0
Une cha ne dapprovisionnement intelligente qui int gre le num rique permet
dobtenir un degr de collaboration et une visibilit en temps r el de bout en bout afin
de r pondre aux attentes grandissantes des clients.
Figure 1 : Imaginez une cha ne dapprovisionnement connect e en temps r el.
Imaginez une cha ne dapprovisionnement connect e en
temps r el.
Quadviendrait-il si tous les participants la cha ne dapprovisionnement partageaient
en temps r el des donn es provenant de leurs sites de production, leurs v hicules, leurs
entrep ts et leurs bases de donn es ? Et si vous utilisiez les donn es en temps r el
provenant des stocks et des points de vente afin d valuer l tat de vos affaires ?
Seriez-vous mieux outill s pour ex cuter les commandes critiques des clients et pour
r pondre leurs attentes avec rapidit et pr cision dans lexp dition et la manutention
?
Imaginez des v hicules, des conteneurs et des palettes connect es. Quarriverait-il
si votre entreprise effectuait le suivi et la surveillance de l tat et de lemplacement de
vos produits tout au long de la cha ne dapprovisionnement ? Cela aiderait-il votre
entreprise am liorer la gestion des stocks et de la qualit du produit ? La s rialisation
aiderait-elle votre entreprise g rer les cas de fraude et de contrefa on ?
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Imaginez de l quipement de production intelligent et connect . Et si les
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param tres des quipements sajustaient automatiquement en fonction du mat riel
utilis , des produits en cours de fabrication et autres conditions ambiantes. Votre
entreprise est-elle en mesure de personnaliser des produits de masse en fonction des
besoins dun client en particulier ? Pourquoi ne pourriez-vous pas surveiller distance
l quipement et pr dire les d faillances avec pr cision ?
Imaginez des appareils mobiles et portables connect s. Quels services et
fonctionnalit s suppl mentaires votre entreprise offrirait-elle ses clients ? Comment
am lioreriez-vous la s curit des travailleurs ? Quelle que soit votre entreprise, ne
serait-il pas id al si un continuum num rique fluide pouvait connecter vos services,
vos clients, vos fournisseurs, vos partenaires, vos quipements de production et vos
produits tout au long du cycle de vie de vos produits et services ?
Une cha ne de valeur intelligente qui int gre le num rique offre des possibilit s quasi
illimit es. Les solutions de lIndustrie 4.0 am liorent lefficacit des op rations, la
productivit , la qualit des produits, la gestion des stocks, lutilisation des actifs, le
temps de mise sur le march , lagilit , la s curit en milieu de travail et la durabilit de
lenvironnement.
La figure 2 pr sente les principales activit s qui sont rendues possibles par les
technologies de lIndustrie 4.0.
lheure actuelle, les solutions Industrie 4.0 les plus prometteuses sont celles qui
aident la gestion nerg tique et la maintenance pr dictive, particuli rement en
association avec les syst mes dex cution de la fabrication (Manufacturing Execution
Systems ou MES). La Foire de Hanovre, en avril 2016, a permis de d montrer que les
cas dutilisation les plus fr quents sont la surveillance d tat, la maintenance
pr dictive et la gestion nerg tique.
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Figure 2 : Les principales activit s qui sont rendues possibles par les technologies de
lIndustrie 4.0.
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Section II : Lindustrie 4.0 : la transformation digitale des usines
Les changements apport s par le digital dans lindustrie interviennent sur les diff rents
pans de lactivit de lentreprise. Ils transforment non seulement le cSur de m tier et loffre
produit mais supposent galement de r inventer le mod le conomique.
Figure 3 : La transformation digitale des entreprises dans l re de lindustrie 4.0
V Le digital sur lensemble de la cha ne dindustrialisation
Dans le secteur de lindustrie, la digitalisation est pr sente chaque niveau de la
cha ne de lindustrialisation en cr ant ainsi une v ritable usine connect e. On retrouve les
nouvelles technologies (ADVANCED MANUFACTURING) et la num risation des donn es
de ling nierie (Conception de maquette num rique BIM, r alit augment e, impression
3D&) la production (int gration des automates, robotique, &) et m me au-del dans le
processus de vie des produits ou services (objets connect s, capteurs de tra abilit ,
maintenance pr dictive, big data, &).
Sur les 185 m tiers que lon trouve aujourdhui dans lindustrie, environ 50 % auront une
probabilit tr s forte d tre automatis s dans les 20 ans venir. (Source Les echos)
V La digitalisation des outils, m thodes et process de travail dans lindustrie
La transformation digitale des entreprises de lindustrie cest aussi la digitalisation des
process industriels de bout en bout de la cha ne (r ception des commandes, fabrication,
livraison, gestion de stock, &) et la mise disposition dun syst me dinformations
centralis pour disposer tout moment dune base de connaissances et de ressources partag es
et ce quel que soit le service (bureau d tudes, atelier, qualit , commerciaux, SAV).
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Les plateformes collaboratives d cloisonnent les interactions entre les services et les
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acteurs et d veloppent la coop ration et la co-construction au sein de lentreprise.
V La digitalisation des produits industriels
Avec les objets connect s, lensemble des produits et services industrialis s sont
aujourdhui con us de mani re collecter et transmettre des donn es (voiture connect e,
boitier de consommation d nergie, &) et ainsi permettre aux entreprises dapprofondir la
connaissance du client, de ses app tences, de ses modes de consommation et par cons quent
dam liorer la performance de ses produits et services en continu. Cette digitalisation offre
lopportunit de cr er une v ritable chaine de valeur et de d velopper un syst me de
cocr ation.
V La digitalisation de la relation client au sein de lindustrie
Gr ce la digitalisation des cycles relationnels, les entreprises ont lopportunit
doptimiser les canaux dinteraction avec les clients en disposant et proposant une vision
globale et fiable d s le choix de loffre (choix et personnalisation des produits), lors du
traitement de la commande (suivi de fabrication, suivi de livraison), mais galement une fois
le produit livr (transmission de donn es dusage). Et ce quel que soit le circuit de
distribution (BtoB, BtoC, BtoBtoC) et les acteurs impliqu s (fournisseurs, partenaires,
revendeurs, clients).
V La digitalisation de la donn e dans l cosyst me industriel
Dans le contexte concurrentiel accru, les entreprises axent la performance non plus sur la
comp titivit des prix mais sur la qualit des produits et services. En cela, elles mettent en
place un dispositif digital qui leur permet de collecter la donn e en masse et des ressources
pour traiter la donn e (cloud, outils analytiques, BI, &).
Pr s de 80 % des dirigeants fran ais du secteur industriel estiment que le data Analytics
fera partie int grante de leurs processus d cisionnels dici 2020 et seules 17% se sentent
matures sur le sujet du data Analytics. (Source PWC)
Les facteurs cl s de la r ussite de la transformation digitale r sident dans les choix
strat giques qui permettront de construire un cosyst me largi, complet, robuste,
op rationnel, s curis et adopt par ses utilisateurs.
Il se compose donc :
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Dun r seau de t l communication apte supporter les flux de donn es
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Doutils et composants logiciels capables de communiquer les uns avec les autres sans
friction et d voluer dans le temps
De lensemble des acteurs de la chaine de valeur : int grateurs experts, partenaires,
fournisseurs, clients.
Les tapes pour int grer la transformation digitale dans votre entreprise industrielle :
Diagnostiquer : tablir un tat des lieux des forces et faiblesses, analyser les freins
cueils, opportunit s propres son march et son organisation
D finir sa strat gie : une transformation num rique digitale adapt e son contexte
Choisir les technologies : Structurer, prioriser et mettre en Suvre les projets de
d ploiement
Mettre en place des nouveaux processus : Appliquer une d marche Test and
learn et piloter loptimisation : suivre analyser, recadrer
Figure 4 : Les tapes pour int grer la transformation digitale
Sources :
"
https://www.pwc.fr/fr/espace-presse/communiques-de-presse/2016/avril/transformation-digitale-dans-
lindustrie-dici-2020.html
"
https://www.lesechos.fr/16/08/2016/lesechos.fr/0211206908379_comment-la-revolution-digitale-va-
transformer-les-metiers-de-l-industrie.htm
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Section III : optimiser la Supply Chain industrielle via
lindustrie 4.0
La Supply Chain 4.0 am liore la performance logistique des usines, en amont et en aval
des lignes de production, de la r ception des composants et des mati res premi res jusqu
lexp dition des produits finis, en passant par leur stockage :
" Gestion des entrep ts et des sites de production
" Optimisation des temps dassemblage et de fabrication
" Respect des exigences r glementaires et qualit , en termes de suivi et de tra abilit des
flux et des ordres de fabrication
" Gestion des contenants et des emballages r utilisables
"
Inventaires automatis s
Figure 5 : Am lioration de la performance logistique des usines via la Supply Chain 4.0
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La cha ne dapprovisionnement 4.0 est le processus d'int gration de technologies et
de m thodes de production et de gestion des stocks technologiquement avanc es qui
am liorent la productivit et lefficacit des op rations dans toutes les entreprises de la Supply
Chain.
Figure 6 : La cha ne dapprovisionnement 4.0 int gre des technologies avanc es dans le
processus logistique
Cette nouvelle
tendance utilise des
technologies
telles que
le blockchain,
l'automatisation des processus, la transformation digitale, lintelligence artificielle, le big
data (avec visualisation et analyse de donn es), le machine learning ou l Internet Industriel
des Objets. Tout cela dans le but de rendre plus efficaces les op rations dapprovisionnement,
de production et de distribution.
La cha ne dapprovisionnement 4.0 a t cr e afin de proposer un meilleur service au
client final. Seule lutilisation dun logiciel sp cialis en logistique permet de garantir des
livraisons sous 24 heures, de limiter les retours de commandes ou les erreurs.
La
technologie entra ne efficacit et productivit , mais pas
seulement.
Lautomatisation et la digitalisation des processus garantissent galement une r duction des
co ts pour les entreprises. Par exemple, la fabrication additive permet de concevoir et
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produire des articles personnalis s en s rie gr ce limpression 3D. La Supply Chain utilise
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des technologies telles que lintelligence artificielle afin de pouvoir anticiper les sc narios
futurs, localiser les inefficacit s et pr venir les probl mes.
Figure 7 : L'am nagement de postes de travail modernes est un exemple dentrep t 4.0
Avantages (et inconv nients) de la Supply Chain 4.0
De la capacit doter d'intelligence un entrep t par le biais de lAIoT (Artificial
Intelligence of Things) la garantie de lint grit des informations partag es par
la blockchain, voici les principaux avantages de la cha ne dapprovisionnement 4.0:
" Une prise de d cision plus rapide : De meilleurs syst mes de communication
permettent aux entreprises dinteragir davantage les unes avec les autres et de mani re
plus fluide. Cela am liore et acc l re la prise de d cision.
" Efficacit et productivit : La mise en place d quipements de production, de
syst mes de stockage, de pr paration des commandes et de transports autonomes (tels
que les drones, les robots mobiles ou les camions futuristes sans conducteur) permettra
une entreprise d'atteindre son rendement maximal.
" Suppression des erreurs : Lutilisation de logiciels sp cialis s, tels que les syst mes
de gestion dentrep t (WMS : Warehouse Management System ), permet de
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supprimer les erreurs dans la gestion des marchandises. Cela se traduit par un service
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beaucoup plus rapide et satisfaisant.
"
Int gration des processus : une cha ne dapprovisionnement digitale permet toutes
les entreprises davoir une visibilit sur les donn es relatives aux marchandises
nimporte quel stade, assurant ainsi une tra abilit totale des produits.
En d finitive, la Supply Chain 4.0 am liore lex cution des m thodes de fabrication
telles que le JUST-IN-TIME ou bien permet une gestion plus intelligente de lespace (gr ce
aux techniques de SLOTTING loptimisation des emplacements dans l'entrep t ), ce qui
entra ne une diminution des co ts de fabrication et de stockage.
Le SLOTTING est le processus consistant d terminer l'emplacement optimal d'une
marchandise dans l'entrep t. Une bonne strat gie de slotting est indispensable pour garantir
l'efficacit de l'installation. De fait, la r duction des d lais de livraison et la hausse des prix au
m en immobilier logistique ont pouss les entreprises maximiser la productivit de leur
espace de stockage afin de continuer tre comp titives.
Cependant, le choix d'une cha ne dapprovisionnement 4.0 repr sente un co t
important. Il nest pas facile dautomatiser et de digitaliser lensemble de la cha ne. Bien
qu long terme, le retour sur investissement et les avantages en termes de flux de travail
lemportent sur ces d penses, de nombreuses entreprises pr f rent appliquer ces changements
de mani re progressive.
Figure 8 : Un WMS comme Easy WMS de Mecalux coordonne de mani re
syst matique l'entr e et la sortie des produits de l'entrep t
Source : https://www.mecalux.fr/blog/slotting
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Section IV : Maintenance pr dictive intelligente pour
lindustrie 4.0
La pr diction dune panne sur un quipement est une pr occupation
majeure des responsables de la maintenance dans lindustrie. La d mocratisation
des nouvelles technologies num riques utilisant des objets connect s, lInternet
des objets, le cloud, le big data, lintelligence artificielle et la science des
donn es ont conduit au d veloppement dun nouveau concept de maintenance : la
maintenance pr dictive intelligente pour lindustrie 4.0. La crise sanitaire du
coronavirus a par ailleurs acc l r le d ploiement de la maintenance pr dictive
dans lindustrie, car elle permet d viter aux techniciens de se d placer
inutilement.
Figure 9 : La maintenance pr dictive intelligente via une interface de
supervision 4.0
La maintenance pr dictive, aussi appel e maintenance pr visionnelle, est
une technique de maintenance industrielle qui consiste utiliser diff rents outils
et techniques pour anticiper les d faillances venir sur un quipement, un
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objet, un syst me, un actif industriel. Il sagit, gr ce ce processus, de pr voir
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les probl mes qui peuvent menacer le bon fonctionnement de toute une cha ne de
production et danticiper la r paration de lactif qui viendrait tomber en panne.
Ce
type de processus pr dictif se diff rencie des autres
types de
maintenance qui, il y a encore des ann es, dominaient dans lindustrie.
Il est important de souligner que le terme de maintenance pr dictive
correspond la traduction anglo-saxonne de la maintenance pr visionnelle au
sens de la norme NF EN 13306. Lappellation de maintenance pr dictive
intelligente provient du fait quelle fait appel aux techniques dintelligence
artificielle et au big data utilis s dans lindustrie 4.0.
Pr voir et planifier des maintenances permet de respecter les exigences du
syst me de management de la qualit . Cest un gage de qualit reconnu qui
permet in fine de rendre les industries plus efficaces en :
" Diminuant les pannes et donc les temps dimmobilisation des quipements ;
" Allongeant la dur e de vie des actifs ;
" Am liorant la fiabilit des quipements ;
" Optimisant la production ;
" Rationalisant la gestion des stocks des pi ces de rechange.
En pr voyant les maintenances, les industriels augmentent la satisfaction du
client car les ruptures de stock et de production sont vit es et r duisent leurs
co ts de maintenance.
Mettre en place un processus de maintenance pr dictive permet de r aliser d es
conomies significatives par rapport la maintenance curative et pr ventive. Elle
permet aux services de maintenance danticiper le moment pr cis o la panne va
avoir lieu et ainsi ne lancer une intervention quen cas de n cessit av r e.
Les outils cl s de la maintenance pr dictive
Pour que linvestissement, dans une strat gie de maintenance pr dictive,
puisse tre rentable, certaines tapes doivent tre respect es. Avant toute chose,
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il est n cessaire de r aliser un audit des quipements en place, puis d ployer des
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capteurs intelligents. Ensuite, il faut passer lanalyse des donn es collect es
pour pouvoir crire les mod les de pr diction des d faillances et pannes. Cest
cette tape que lintelligence artificielle et le machine Learning prennent alors
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le relais.
"
Imagerie thermique : Les composants us s tout comme les circuits lectriques
d fectueux mettent de
la chaleur. Les outils dimagerie
technique
fonctionnent par infrarouge : ils donnent la possibilit de prendre une image
de l quipement pour identifier les points les plus cha uds sur un cran. Ces
outils thermiques permettent de localiser tout dysfonctionnement avant que
des dommages s rieux ou des pannes ne surviennent.
Figure 10 : La localisation des pannes par imagerie thermique
" Les capteurs connect s : Les capteurs sont des l ments d terminants de la
r ussite dune bonne maintenance pr dictive. En effet, ils permettent de
collecter les donn es et davertir en cas datteinte des seuils param tr s
comme critiques.
Il existe diff rents types de capteurs. Certains permettent de r aliser des
mesures gr ce aux ultrasons tandis que dautres utilisent les infrarouges. Ils
sont d s lors en mesure danalyser les vibrations, les fluides, les huiles, etc.
Mais si le choix de ces capteurs est essentiel, leur param trage et d finition
des r gles des alertes sont strat giques. Laide de logiciel est donc un atout
indispensable la bonne r ussite.
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Figure 11 : SKF Enlight for critical equipments
" Des logiciels dEAM avec une IA et du machine learning
Pour mener bien votre projet de maintenance pr dictive, il vous faut
d ployer les outils analytiques qui vont vous permettre de d couvrir ce qui se
cache dans les donn es relev es par les capteurs.
Pour cela, des logiciels dEAM utilis s pour organiser et surveiller les
maintenances se d veloppent de plus en plus sur le march .
IBM Maximo Predict est un logiciel EAM qui est adapt aux entreprises
souhaitant d ployer un projet de maintenance pr dictive. Pour mener bien ce
type de projet, ce progiciel permet de d ployer les outils analytiques des donn es
relev es par les capteurs.
Un logiciel comme IBM Maximo Predict embarque de lintelligence artificielle
qui va traquer et analyser les donn es caract ristiques dune panne. partir de
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l , elle va mod liser des combinaisons de donn es similaires, des sch mas de
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panne, et fixer des seuils dalerte en cons quence. D s quune de ces
combinaisons r appara tra, le syst me consid rera quune panne va avoir lieu de
mani re imminente. Mieux, le machine Learning embarqu dans IBM Maximo
permet, gr ce des algorithmes dapprentissage automatique, danalyser des
donn es et de diagnostiquer des pannes un stade pr coce.
laide dun tel progiciel de gestion des interventions, tel quIBM
Maximo, connect ces outils de supervision, les ERP de lentreprise et le
service de maintenance peuvent ainsi automatiser la prise de d cision sur les
op rations de maintenance.
Figure 12 : Plateforme cloud Maximo Application Suite : unique et
int gr e qui utilise l'IA, l'IoT et l'analyse pour optimiser les performances,
tendre les cycles de vie des actifs et r duire les temps d'arr t et les co ts
op rationnels.
https://www.ibm.com/fr-fr/products/maximo/predictive-maintenance
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Section V : Industrie orient e client par le biais de
lindustrie 4.0
Lindustrie 4.0 est en grande partie le produit dune exigence nouvelle de
personnalisation et dadaptation des services aux besoins de chaque segment. En ce sens, elle
tend vers la cr ation dune industrie orient e client.
Les infrastructures techniques pour r pondre ces attentes des consommateurs sont
dores et d j en cours de d ploiement. Mais l encore, cet objectif ne doit pas tre consid r
comme un simple d fi technique. Il doit pousser les entreprises remettre en question leurs
fa ons dorganiser leur activit et de cr er de la valeur.
Ces deux aspects technique et business ne peuvent pas tre pens s s par ment
mais bien solidairement. Cest pourquoi les projets informatiques ne doivent plus concerner
uniquement les quipes techniques qui les mettent en place, mais galement tous les
collaborateurs int ress s la transformation strat gique et commerciale de lactivit de
lentreprise.
Fabrication additive orient client (3D Printing) :
La fabrication additive est d finie comme tant le proc d de mise en forme dune
pi ce par ajout de mati re, par empilement de couches successives. Ce proc d est assist par
ordinateur. La fabrication additive peut tre utilis e nimporte o dans le cycle de vie dun
produit depuis la pr production (prototypage rapide) la production grande chelle
(fabrication rapide) et m me pour les applications doutillage.
Figure 13 : La fabrication additive selon le besoin de client
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La fabrication additive est conomiquement appropri e la production de petits
composants en grandes quantit s ou la production de pi ces avec une grande complexit
g om trique.
Chaine de remplissage des produits dhygi ne orient client :
La vision de la fabrication de demain : dans les usines intelligentes, les machines, les
mati res premi res et les produits communiquent au sein d'un Internet des objets et
pilotent la production de mani re coop rative. Les produits trouvent leur chemin de mani re
ind pendante tout au long du processus de production. L'objectif : une production de masse
hautement flexible, individualis e et respectueuse des ressources. Telle est la vision de la
quatri me r volution industrielle. Siemens joue un r le majeur dans le fa onnement de
l'avenir de l'industrie. ( https://www.youtube.com/watch?v=HPRURtORnis )
Figure 14 : Chaine de remplissage des produits dhygi ne orient client selon
composition chimique et coloration (Usine LOr al Groupe)
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Section VI : Gestion de la consommation nerg tique
La gestion de la consommation nerg tique favorise une exploitation cologique, une
r duction des co ts nerg tiques, une diminution du temps darr t non planifi et une
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uniformisation de la qualit .
Les manufacturiers visent de plus en plus adopter une approche efficace et durable en
raison de diverses pressions conomiques, sociales et gouvernementales. Dans les secteurs
dactivit nergivores, les co ts nerg tiques constituent une part importante des co ts
dexploitation.
Dans ce contexte, lutilisation de lIoT et de lanalyse pr dictive joue un r le central tant
donn que ces technologies permettent de r duire consid rablement la consommation
nerg tique et les co ts dexploitation.
Les compteurs intelligents des entreprises manufacturi res ne nous renseignent pas sur la
distribution nerg tique entre les immeubles, les processus et les quipements.
La premi re tape menant ladoption dune approche syst matique de la gestion
nerg tique et de lam lioration du positionnement concurrentiel de lentreprise repose donc
sur la visibilit accrue des sch mas de consommation nerg tique.
CGI a travaill largement dans ce domaine, en cr ant des syst mes de contr le nerg tique
pour des clients dans les secteurs chimique et alimentaire.
Figure 15 : Syst me de contr le nerg tique d velopp par CGI
https://www.cgi.com/france/fr-fr/secteur/energie-utilities
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Par exemple, CGI a con u un syst me de surveillance nerg tique (EMS) pour un
important manufacturier de confiseries, de nourriture pour animaux domestiques et autres
produits alimentaires. Le syst me a t mis en place dans plusieurs usines dans le but de
fournir des renseignements sur la consommation nerg tique des utilisateurs finaux,
dam liorer lefficacit nerg tique et de r duire la consommation.
Par exp rience, il est simple de contr ler la consommation nerg tique dune usine laide
des capteurs install s dans les installations et les quipements de production. Le contr le des
carts par rapport la consommation habituelle permet de d tecter les quipements
d faillants. De plus, les syst mes dex cution de la fabrication (Manufacturing Execution
Systems ou MES), qui collectent des donn es pertinentes comme celles sur les r glages des
quipements, les param tres des processus et des postes, jettent un nouvel clairage sur
lutilisation de l nergie.
Lanalyse pr dictive fournit en outre aux manufacturiers des renseignements qui les aident
mettre en place des programmes nerg tiques.
Figure 16 : SIMATIC Energy Management Software | Automation Software |
Siemens France
Gestion nerg tique compl te et int gr e du terrain jusqu la gestion
centralis e
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Figure 17 : Siemens pr sente Simatic Energy Suite son outil logiciel pour la
gestion nergetique des syst mes automatis s
Il permet aux entreprises de connaitre la consommation nerg tique de leur usine de production. Ce nouvel outil peut tre int gr comme un
paquet facultatif dans TIA Portal V14. La solution logicielle Simatic Energy Suite permet aux entreprises d'enregistrer les donn es de leur
consommation d' nergie et de les visualiser en live.Simatic Energy Suite est donc un outil de gestion nerg tique pouvant g rer toutes les
installations de l'entreprise. Il est certifi ISO 50001 et couvre toutes les tapes de la planification l'achat en passant par contr le financier de
l' nergie.
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Section VII : Smart Framing
Pouss e par la d mocratisation de lIoT, lagriculture vit, elle aussi, sa transformation
digitale. Le secteur d veloppe de nouveaux outils pour optimiser la gestion des exploitations
agricoles et des r coltes. En effet, la data et les objets connect s permettent aux agriculteurs
dam liorer leur productivit . Le M2M, qui permet de lier les objets, la data et les exploitants,
tient alors un r le central dans le d veloppement de cette smart agriculture .
Figure 18 : Smart Agriculture : Intelligente, collaborative et durable
conomiquement,
la r colte de donn es permet au secteur doptimiser ses
exploitations et daugmenter ses marges.
Des capteurs mesurent d sormais un certain nombre de param tres, comme le taux
dirrigation des parcelles o la maturit des plantations. Une fois r colt es, ces donn es sont
remont es vers une plateforme de gestion qui permet leur analyse et facilite la prise de
d cision. La descente dinformations vers lobjet est galement possible, des actions
distance peuvent alors tre param tr es.
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La robotique est de plus en plus pr sente dans la smart agriculture. quip s de cartes
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SIM M2M, ces robots peuvent devenir une v ritable aide au quotidien pour les agriculteurs. Il
est par exemple possible de robotiser certaines t ches laborieuses et chronophages, ou
galement de placer des capteurs sur les vaches pour informer lagriculteur via SMS du
moment o elles sont pr tes mettre bas.
Ces avanc es technologiques qui remontent des informations aux agriculteurs en
temps r els permettent alors dam liorer le confort de vie des travailleurs de ce secteur.
Lavantage de ce type de syst me est la possibilit dutiliser des cartes SIM M2M
multi-op rateurs qui garantissent une connectivit fiable en temps r el, m me en cas de panne
ou dinaccessibilit au r seau principal, aussi isol e lexploitation puisse-t-elle tre.
La viticulture est un des domaines o la smart agriculture est la plus avanc e. Avec
des installations comme lutilisation de drones pour notamment v rifier l tat de s cheresse
des cultures, ou des syst mes dirrigation intelligents, le secteur est tr s avanc sur ladoption
des nouvelles technologies. D sormais, les autres domaines de lagriculture doivent, eux
aussi, entrer dans une agriculture de pr cision, plus cibl e et plus adapt e, en utilisant la data
pour optimiser la gestion des exploitations et des ressources.
Figure 19 : Utilisation de drones pour v rifier l tat de s cheresse des cultures, ou des
syst mes dirrigation intelligents
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Section VIII : Smart City
Une ville intelligente (en anglais SMART CITY) est une ville utilisant les
technologies de l'information et de la communication (TIC) pour am liorer la qualit des
services urbains ou r duire leurs co ts. D'autres termes ont t utilis s pour des concepts
similaires : ville connect e, cyberville, ville num rique, communaut s lectroniques.
Une ville intelligente est une zone urbaine qui utilise diff rents capteurs lectroniques
de collecte de donn es pour fournir des informations permettant de g rer efficacement les
ressources et les actifs. Cela comprend les donn es collect es a...