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CHAPITRE I : CONTEXTE DE LINDUSTRIE 4.0
Section I : Introduction
Lexpression Industrie 4.0 trouve, en France et l tranger, de nombreux
synonymes : Smart factory, usine du futur , usine connect e, etc. et ne
poss de pas de d finition universelle. Une tude r alis e par lassociation allemande
des entreprises digitales Bitkom en 2014 rel ve ainsi, dans son document de
pr sentation de lIndustrie 4.0, pas moins de 104 d finitions, caract risations et
descriptions diff rentes de ce concept [1].
Figure 1 : Text mining et nuage de mots li lIndustrie 4.0
Chaque pays, chaque acteur, insiste sur des priorit s diff rentes. Ce
foisonnement induit un certain flou autour de cette notion, que chaque acteur pr cise
en fonction de ses enjeux. Le d nominateur commun ces d finitions repose sur la
transformation digitale de loutil industriel et elle se caract rise par lint gration des
technologies num riques dans les processus de fabrication.
Lindustrie 4.0 correspond ce qui est qualifi e par la majorit des acteurs
industriels de quatri me r volution industrielle dont la premi re r volution remonte
la fin du dix-huiti me si cle.
Les avanc es technologiques changent aussi la mani re dont les humains
produisent les choses. Le passage la technologie de production, qui tait
compl tement diff rente du pass , est galement appel R volution Industrielle. Les
nouvelles technologies de production ont fondamentalement chang les conditions
de travail et le mode de vie des gens.
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Lindustrie 4.0 repr sente la conversion cybern tique de la production, du
stockage, de lorganisation, etc., en g n rant un ensemble interconnect au
travers dun r seau intelligent et durable.
3
Ce concept innovant a t invent lors du festival technologique de Hanovre
(Allemagne) en 2011, et il a depuis volu , en relevant les d fis et en surmontant les
obstacles pour faire de ce concept une r alit . Lindustrie 4.0 est une nouvelle vague
qui va red finir le commerce dans les d cennies venir.
Le commerce mondial est en train de changer un rythme acc l r . Ceci
sexplique par le fait que la technologie volue une vitesse telle quelle ouvre des
possibilit s jamais vues auparavant.
Les usines intelligentes, linternet des objets, la robotique, les technologies de
localisation, les interfaces homme-machine avanc es, limpression 3D, la r alit
augment e, les big data et la technologie 3D, entre autres exemples, refa onnent la
mani re dont les entreprises produisent et dont les clients recherchent les produits et
interagissent avec eux avant de les acheter.
Industrie 4.0 tait lorigine le nom dun projet du gouvernement f d ral, afin
de faire avancer la num risation dans la production. Cest devenu un terme g n ral
pour la production num rique en r seau : les machines et les produits sont
consid r s tre des composants intelligents en r seau qui, au niveau local et
mondial et au-del des fronti res de lentreprise, peuvent changer des donn es.
Cette approche doit offrir une transparence et une flexibilit sans pr c dent.
En effet,
transformation sont
investissements que n cessite cette
importants, et il faut donc quelle apporte un vrai gain en comp titivit et en
productivit .
les
Avant tout lindustrie 4.0 apporte de nombreux b n fices en productivit et en
qualit en transformant lusine en un syst me global interconnect , dans lequel les
diff rents syst mes communiquent en permanence. La vision densemble du process
industriel et de lensemble des intervenants apporte une flexibilit et une capacit
piloter et analyser bien plus grande.
Figure 2 : Lindustrie 4.0 au cSur de lusine Intelligente SMART INDSUTRY
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Section II : R volutions Industrielles - De l'Industrie 1.0
l'Industrie 4.0
La 1 re R volution Industrielle
La premi re v ritable r volution industrielle a vu le jour vers la fin du XVIIIe
si cle et correspond lindustrie 1.0. Elle sest d velopp e notamment gr ce
linvention de la machine vapeur (brevet d pos en 1784 par James Watt) qui
utilisait comme source d nergie primaire le charbon en substituant peu peu
l nergie de leau dans les machines hydrauliques. Puis tr s rapidement dans les
industries manufacturi res (textile, m tallurgie) o lon installe de puissantes
machines et pr figure le d but du machinisme. L nergie produite par le charbon a
rapidement t utilis e dans les transports ferroviaires et maritimes. Cette r volution
a contribu modifier le paysage et entra n une forte pollution de lair par les
fum es produites par la combustion du charbon.
Le d veloppement telle que le navire vapeur ou (environ 100 ans plus tard)
la locomotive vapeur a apport des changements importants puisque les humains
et les biens pouvaient d sormais voyager sur de grandes distances en quelques
heures seulement.
La 2 me R volution Industrielle
Figure 3 : Machine Vapeur
La deuxi me r volution industrielle concerne, pour la majorit des historiens,
la p riode comprise entre 1870 et 1914. Caract ris e par de nombreuses inventions
fondamentales telles que l lectricit (Thomas Edison), le moteur explosion (Otto,
Daimler et Benz), la production dacier (Bessemer)& Dans lindustrie 2.0, les
industries de production utilisent de plus en plus l lectricit au d triment de la
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vapeur avec les moteurs lectriques. Cest cette poque que les cha nes de
montage ont vu le jour pour des productions de masse fond es sur une m thode de
division du travail d velopp e par lam ricain Frederick Winslow Taylor. Cette
m thode de travail appel e taylorisme a pour but daugmenter la productivit .
Elle a t appliqu e par Henri Ford en 1909 pour la fabrication de la Ford T.
Henry Ford reporta ces principes dans l'Industrie Automobile et a radicalement
modifi les process. Alors qu'avant, une station assemblait une voiture du d but la
fin, avec les principes de Ford, les v hicules taient produits tape par tape sur un
convoyeur, beaucoup plus rapidement et moindre co t.
la fin du XIXe si cle, le p trole, lor noir, donne naissance de nouvelles
branches industrielles dans les secteurs de l nergie et de la chimie.
5
Figure 4 : La chaine de Fabrication de FORD
La 3 me R volution Industrielle
La 3 me R volution Industrielle repr sente une transition entre l volution de
la productivit dHenri Ford et la premi re re informatique apparue dans les ann es
1970 o les premiers ordinateurs ont fait leur apparition. La troisi me r volution
industrielle est caract ris e par la mont e en puissance des ordinateurs, le
d veloppement de linformatique industrielle avec les automates programmables et la
supervision, lutilisation de plus en plus massive des r seaux informatiques,
Publicité
lutilisation croissante de la robotique dans les cha nes de fabrication, de la
connectivit et bien videmment des premi res utilisations de lInternet (cr en 1969
par le d partement de la d fense am ricaine DOD).
Elle a introduit davantage de syst mes automatis s sur les cha nes de
montage pour effectuer des t ches manuelles. Il est important cependant de
souligner limportance de lintervention humaine dans les syst mes automatis s.
L mergence de ces nouvelles
technologies a entra n une augmentation
significative de la quantit d l ments lectroniques, informatiques et lectriques
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n cessaires la fabrication de ces produits. Cest galement sur cette p riode que la
maintenance pr ventive a vu le jour en lieu et place de lentretien et de la r paration
accompagn e de lapparition de la GMAO (gestion de la maintenance par
ordinateur). La GMAO a tir profit de lutilisation des r seaux informatiques et des
banques de donn es informatiques.
6
Depuis
l'introduction de ces
technologies, nous sommes maintenant
capables d'automatiser un process de production au complet, sans assistance
humaine. L'exemple le plus connu r side dans les robots qui accomplissent des
s quences programm es sans aucune intervention humaine.
Figure 5 : Automatisation des chaines de production par la robotisation
La 4 me R volution Industrielle
La quatri me r volution industrielle est une suite logique des cons quences
de lintroduction des ordinateurs et des technologies d velopp es lors de la troisi me
r volution. Elle repose sur le concept de lusine intelligente ou industrie 4.0
caract ris e par une interconnectivit entre les machines et des syst mes dans les
sites de production. Lintelligence d centralis e aide cr er une intelligence mise en
r seau dobjets et la gestion de processus ind pendante avec linteraction des
mondes r els et virtuels repr sentant un nouvel aspect de la production de biens et
de services et processus de production. Le concept dindustrie 4.0 a t pr sent
pour la premi re fois lors la foire de Hanovre (Salon de la technologie industrielle) de
2011. Lobjectif de cette quatri me r volution a t soulign pendant la s ance
douverture de la chanceli re Angela Merkel ; elle indiquait que : LEurope doit se
rassembler et avancer vite, cest la seule fa on de garder notre avance sur les
Asiatiques Ensuite un rapport d crivant lindustrie 4.0 a t publi en 2013 par le
GTAI (Germany Trade & Invest) qui est lagence de d veloppement conomique de
la r publique f d rale allemande. Par la suite, ce concept a t repris au niveau
mondial (USA, Chine, France, pays asiatiques, Inde).
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r volution
La quatri me
industrielle est caract ris e par
lutilisation
g n ralis e des environnements num riques et physiques appel s syst mes cyber
physiques (Cyber Physical Systems) dans le domaine de la fabrication. Elle r alise la
convergence des technologies de linformation, lInternet des objets, le big data, le
(Analytics), etc., avec des acc l rateurs
cloud,
suppl mentaires, tels que la robotique coop rative, lintelligence artificielle et les
sciences cognitives, etc.
lanalytique des donn es
Cet ensemble de techniques et technologies permet lindustrie 4.0
dautomatiser et doptimiser de mani re enti rement nouvelle les proc d s de
fabrication, offrant ainsi de nombreuses opportunit s dinnovation et de
d veloppement. La figure ci-dessous repr sente la chronologie de ces r volutions.
Figure 6 : La connectivit dans l re de la quatri me r volution industrielle
Figure 7 : Usine 4.0 Illustration technique
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Figure 8 : Les volutions industrielles
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Section III : Architecture de lindustrie 4.0 et ses principales
composantes
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Comme cela a t soulign dans la section pr c dente, il existe de tr s
nombreuses interpr tations de la d finition de lindustrie 4.0, par cons quent les
architectures associ es et
les secteurs
industriels.
leurs composantes diff rent suivant
Initialement,
les architectures ont t con ues pour
industries
manufacturi res o la place des robots y joue un r le pr pond rant (automobile,
lectronique, m canique, produits pharmaceutiques et produits alimentaires
de grande consommation, etc.).
les
Ces Architectures ont ensuite t adapt es dautres domaines pour la mise
en Suvre de la digitalisation de la production et de la maintenance de parcs
d quipements identiques localis s dans des sites g ographiquement loign s
( oliennes, ascenseurs, avions, etc.)
3.1 Architectures de lindustrie 4.0
Les architectures de lindustrie 4.0 varient consid rablement en fonction des
secteurs industriels et ce jour il nexiste pas de normalisation disponible. Chaque
secteur dactivit et les entreprises sp cialis es dans les offres de logiciels proposent
des architectures adapt es leurs besoins. La figure 9 repr sente un exemple
darchitecture adapt e lindustrie manufacturi re robotis e. Les l ments de cette
architecture seront explicit s dans la suite de cette section.
Figure 9 : Exemple darchitecture pour lindustrie manufacturi re robotis e
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La figure 10 repr sente une architecture utilis e pour mutualiser les
connaissances entre le constructeur et les utilisateurs qui exploitent un mat riel
identique. Dans cet exemple, il sagit de presses de formage r parties sur plusieurs
sites industriels.
Figure 10 : Architecture utilis e pour la mutualisation des connaissances
3.2 Principales composantes de lindustrie 4.0
3.2.1 LIoT et lIIoT
Les objets connect s captent, stockent, traitent et transmettent des donn es.
Ils peuvent recevoir et donner des instructions et ont ainsi la capacit se connecter
un r seau dinformation. Ces objets industriels connect s sont des l ments
essentiels de lindustrie 4.0 mais repr sentent des investissements on reux.
LIoT est le raccourci utilis pour d signer lInternet of Things ou en
fran ais lInternet des objets connect s . La recommandation de lUnion
Publicité
internationale des communications UIT-T Y.2060 pr cise le concept et la port e de
lIoT. Elle d finit lInternet des objets (IoT) comme une infrastructure mondiale
pour la soci t de linformation, qui permet de disposer de services volu s en
interconnectant des objets (physiques ou virtuels) gr ce aux technologies de
linformation et de
interop rables existantes ou en
volution. Elle note galement quen exploitant les capacit s didentification,
la communication
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de saisie de donn es, de traitement et de communication, lIoT tire pleinement
parti des objets pour offrir des services toutes sortes dapplications, tout en
garantissant le respect des exigences de s curit et de confidentialit .
En pratique dans lindustrie 4.0, LIoT repose sur lidentification de chaque
objet, souvent connect aux autres afin quil puisse envoyer des donn es sur une
plateforme cloud via Internet.
11
Figure 11 : Illustration de lInternet des Objets ( IoT )
LInternet industriel des objets, traduit de langlais Industrial Internet of
things (ou IIoT), est lutilisation des technologies de lInternet des Objets dans le
secteur industriel. Suivant la d finition de lIndustrie du Futur fran aise, lInternet des
Objets Industriels (IIoT Industrial Internet of Things) consiste, gr ce une
technologie embarqu e (capteurs, actionneurs, puces RFID&) identifier et faire
communiquer entre eux, tous les maillons des cha nes de valeur (machines,
produits en cours de fabrication, finis et en cours dutilisation, collaborateurs,
fournisseurs, clients, Infrastructures&), que lon peut d signer comme des
objets
Figure 12 : Illustration de lInternet industriel des Objets
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3.2.2 Int gration des syst mes
Le M2M (Machine to Machine) en fran ais machine machine se d finit
par un r seau de t l communication point point utilisant un module cellulaire ou
Wifi int gr , pour connecter des machines ou des objets un r seau. Les
informations circulent dun endroit un autre et peuvent tre relay es via un serveur
vers un logiciel dapplication.
Figure 13 : La communication M2M Machine to Machine
En g n ral, nous pouvons tablir les applications industrielles suivantes :
Maintenance automatis e
Proc dure de demande de pi ces d tach es
Avis de fin de processus
Collecte de donn es pour traitement par d'autres quipements
Contr le intelligent des stocks
Mise en place de syst mes juste- -temps
Lint gration des syst mes est un processus mis en Suvre dans les domaines
de ling nierie et des technologies de linformation. Il implique la combinaison de
divers syst mes, syst mes informatiques et logiciels afin de cr er un syst me plus
volumineux.
Lint gration des syst mes est galement utilis e pour ajouter de la valeur
un syst me gr ce de nouvelles fonctionnalit s fournies par la connexion de
fonctions de diff rents syst mes
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Figure 14 : Magasin robotis : l'int gration de syst mes robotiques au magasin
automatique
3.2.3 Syst mes cyber physiques
Les
cyber
syst mes
physiques
(Cyberphysical systems en anglais, CPS) ont t
formalis s pour la premi re fois en 2006 par le
professeur Edward Lee de luniversit de Berkeley
[2]. Les syst mes cyber physiques (CPS) sont
constitu s dordinateurs qui interagissent avec des
processus physiques. Les ordinateurs embarqu s
et les r seaux surveillent et contr lent le processus,
g n ralement avec des boucles de contr le de
r troaction qui r agissent entre les processus et les
ordinateurs embarqu s. Depuis cette p riode, de
nombreuses autres d finitions ont t propos es. Le National Institute of Standard
and Technologie (NIST) [3] a d fini les syst mes cyber physiques comme des
syst mes intelligents qui incluent des r seaux interactifs de composants physiques et
informatiques.
Les CPS sont utilis s quand les syst mes physiques complexes doivent
communiquer avec le monde num rique pour optimiser leurs performances et
augmenter leur efficacit . Ils jouent un r le de plus en plus important dans les
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process industriels et dans la ma trise de la production et de la maintenance (usine
intelligente), particuli rement dans le cadre de lIIoT.
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Figure 15 : CPS Cyber Physical Systems
Figure 16 : A Cyber-Physical Systems architecture for Industry 4.0-based
manufacturing systems
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15
3.2.4 Cloud Computing
Le cloud dont la traduction fran aise est le nuage informatique ou
infonuage est un terme qui ne poss de pas de d finition bien quil soit utilis de
fa on universelle et est souvent confondu avec le cloud computing.
Du cloud computing, sa d finition traduite de langlais est la suivante : Le
cloud computing est un mod le permettant un acc s la demande au r seau,
pratique et omnipr sent, un pool partag de
informatiques
configurables (r seaux, serveurs, stockage, applications et services) qui peuvent tre
rapidement fournies et diffus es avec un effort minimal de gestion ou dinteraction
avec les fournisseurs de services. Ce mod le de cloud computing est compos
de cinq caract ristiques essentielles, trois mod les de services et quatre
mod les de d ploiement. La figure 17 & Figure 18 d taille les caract ristiques du
cloud computing suivant le NIST ( National Institute of Standards and Technology).
ressources
Selon cette d finition du NIST, le cloud computing doit poss der cinq
caract ristiques essentielles :
Le service doit tre en libre-service la demande ;
Il doit tre accessible sur lensemble dun r seau ;
Il doit y avoir une mutualisation des ressources ;
Il doit tre rapidement lastique (adaptation rapide une variation du
Publicité
besoin) ;
Il doit tre mesurable
consommation).
(mesure et affichage de param tres de
Le NIST distingue 3 niveaux de service :
" Le logiciel en tant que service (Software as a Service SaaS) : par
exemple une banque loue un logiciel sp cialis , en ligne, la demande, chez un
prestataire externe ;
" La plateforme en tant que service (Platform as a Service PaaS) : une
solution externe qui propose une suite logicielle et les outils dint gration et de suivi ;
par exemple, un serveur web (Linux+MySQL) ;
"linfrastructure en tant que service (Infrastructure as a Service IaaS) : la
totalit de linfrastructure (ressources mat rielles) est externe ; par exemple, capacit
de stockage et capacit de calcul la demande sur un r seau.
Et quatre mod les de d ploiement :
Le nuage priv (au sein dune m me organisation) ;
Le nuage communautaire (r serv une communaut ) ;
Le nuage public (ouvert au grand public) ;
Le nuage hybride (composition de deux ou plusieurs types de nuages)
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Figure 17 : Le cloud computing suivant le mod le du NIST
*
Figure 18 : Les trois niveaux de cloud
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17
3.2.5 Cyber S curit
LInternet des Objets industriels (IIoT) offre souvent des acc s faciles aux
diff rentes formes de piratage ou de sabotage pour les syst mes dont le niveau de
s curit est faible. Les risques peuvent tre consid rables, touchant non seulement
la confidentialit des donn es mais aussi la s curit des personnes et des biens
pour les activit s les plus critiques ou au blocage total par des demandes de ran ons
(ransomware) [4].
titre dexemple, en 2010, le c l bre virus Stuxnet a entra n des arr ts des
installations iraniennes de s paration duranium. La cybers curit suivant la
recommandation UIT-T X.1205
des
de
t l communications) est lensemble des outils, politiques, concepts de s curit ,
m canismes de s curit , lignes directrices, m thodes de gestion des risques,
actions, formations, bonnes pratiques, garanties et technologies qui peuvent tre
utilis s pour prot ger le cyber environnement et les actifs des organisations et des
utilisateurs .
internationale
(Union
lUIT
Pour aider les industriels dans leur d marche, diff rentes instances de
normalisation et instituts en charge de la s curit num rique ont propos des normes
et des guides. Une des plus importantes normes est la IEC 62443 labor e par lISA
(International Society of Automation).
Figure 19 : La cybers curit prot ge les donn es et l'int grit des ressources
informatiques connect es
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3.2.6 Simulation, mod lisation et virtualisation
La simulation num rique, la mod lisation et la virtualisation repr sentent des
outils tr s importants pour lindustrie 4.0. Ils permettent de simuler num riquement
les proc d s et d tablir des sc narios pour cr er et simuler des configurations
optimales. Ces technologies couvrent la conception virtuelle de lusine, la validation
des processus, la planification des capacit s, lint gration robotique, la mise en
service virtuelle et les op rations de maintenance en utilisant des jumeaux
num riques des mat riels. La simulation dusine permet de r aliser une r plique
virtuelle afin de g n rer des simulations de proc d s ou de tests. Elle repr sente un
outil daide la d cision pour les responsables.
Figure 20 : Le jumeau num rique de l'usine : Digital Twin et Digital Manufacturing
3.2.7 Robotique collaborative (COBOT)
La robotique collaborative (Cobot) correspond une nouvelle g n ration de
robots coop rant troitement avec lhomme, sans les restrictions de s curit
g n ralement requises appliqu es dans les applications typiques de la robotique
industrielle. Elle se caract rise par sa flexibilit , son accessibilit et sa relative facilit
de programmation
Un robot collaboratif, galement appel cobot, est un robot capable dapprendre
de multiples t ches afin daider les tres humains. Le terme est la contraction de
collaboratif et de robot .
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Contrairement aux robots industriels classiques, les robots collaboratifs sont
con us pour travailler main dans la main avec des humains. Cette nouvelle
g n ration de robots laisse place une interaction productive entre robots et
humains.
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Figure 21 : Robotique collaborative et industrie du futur, une parfaite association
3.2.8 Fabrication additive 3D
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. Int gr e
au process industriel, la fabrication additive offre lavantage de fournir des pi ces la
demande et de gagner en efficience. En maintenance, elle permet de disposer de
pi ces de rechange la demande en les fabriquant sur place. Elle ouvre la voie
une maintenance pr dictive intelligente r ellement efficace en programmant
lavance la fabrication dune pi ce qui est en train de se d grader [5].
Figure 22 : Fabrication des pi ces par Impression 3D
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Figure 23 : Exemples des pi ces M talliques obtenues par Fabrication Additive
3.2.9 R alit virtuelle et augment e
Gr ce laccessibilit accrue et la facilit dutilisation de ces technologies au
cours des derni res ann es, la r alit virtuelle et la r alit augment e sont utilis es
dans lindustrie 4.0. Elles servent optimiser la conception, automatiser les
processus, contr ler la fabrication et la construction, former les travailleurs, et
aux t ches de maintenance et de surveillance. Par exemple, pour la maintenance
des mat riels, des casques de r alit augment e permettent aux op rateurs
dacc der en temps r el aux instructions et des tutoriels vid o sur les mat riels sur
lesquels ils interviennent [6].
Figure 24 : MG Tech teste la maintenance distance en r alit
augment e / Emballage - Process Alimentaire
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3.2.10 BIG DATA
Le Big Data poss de en fran ais plusieurs d nominations : m gadonn es,
grosses donn es ou donn es massives. Lexpres-sion big data a t pour la
premi re fois utilis e par Michael Cox et David Ellsworth dans leur communication
Application-Controlled Demand Paging for Out-of-Core Visualization en 1997 la
8th conference on Visualization 97 Phenix, Arizona [7].
Actuellement, il nexiste pas de d finition pr cise et mondialement reconnue
du big data. Par exemple, la soci t Amazon d finit le big data comme un
ensemble de d fis en mati re de gestion de donn es qui, en raison de la
vitesse, de la vari t et du volume croissants des donn es, ne peuvent tre
relev s avec des bases de donn es traditionnelles . Bien que le big data
poss de de nombreuses d finitions, Il est en g n ral caract ris par plusieurs
param tres :
" Volume : il peut varier de quelques t raoctets plusieurs p taoctets de
donn es ;
" Vari t : cela comprend des donn es provenant de diff rentes sources et se
pr sentant sous divers formats ;
" Vitesse : les donn es doivent tre collect es, stock es, trait es et analys es
dans des d lais relativement courts, allant dune journ e un traitement en temps
r el ;
" V racit : elle concerne la fiabilit et la cr dibilit des informations collect es
et conditionne la pr cision des analyses.
Figure 25 : Processus de traitement des m gadonn es BIG DATA
3.2.11 Intelligence artificielle
Lintelligence artificielle joue un r le incontournable et majeur dans lindustrie
4.0. Le terme intelligence artificielle (IA) a t introduit pour la premi re fois en 1956
l cole d t de Dar-mouth par John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel
Rochester, et Claude Shannon [8]. Lintelligence artificielle est d finie par lun de ses
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cr ateurs, Marvin Lee Minsky, comme : la construction de programmes
informatiques qui sadonnent des t ches qui sont pour linstant accomplies
de fa on plus satisfaisante par des tres humains car elles demandent des
processus mentaux de haut niveau .
22
les r seaux de neurones artificiels dont
Les techniques d velopp es depuis cette p riode concernent, par ordre
chronologique,
linvention du
perceptron,
les perceptrons multicouches,
lapprentissage automatique ou machine learning, le deep learning avec
l mergence du big data, les r seaux neuronaux r currents (RNR) et les
r seaux neuronaux convolution (RNC) [9].
syst mes
experts,
les
Ces m thodes mettent en Suvre deux m thodes dapprentissage des
donn es ; lapprentissage supervis et lapprentissage non supervis
Figure 26 : Organisation des composants de l'Intelligence Artificielle
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Section IV : Avantages et inconv nients de lint gration de
lindustrie 4.0
Le principal objectif de lindustrie 4.0 est de cr er des b timents industriels
et des centres logistiques intelligents, qui maximisent les avantages productifs et
minimisent les pertes et d penses.
Figure 27 : Industrie 4.0 pour des usines intelligentes
Fondamentalement, ce que recherche lindustrie 4.0, cest lautomatisation du
secteur industriel, en num risant les cha nes de production et de stockage, en
utilisant des dispositifs de traitement des donn es avanc s, des logiciels intelligents,
etc.
La num risation et lautomatisation g n rent une int gration des technologies,
qui offre une plus grande flexibilit la production et permet aux clients de
personnaliser les produits en fonction de leurs besoins. De plus, cela permettra de
r duire au minimum le stockage.
Parall lement, lindustrie 4.0 cherche introduire de nouvelles techniques de
gestion industrielle qui remplacent les techniques traditionnelles devenues obsol tes,
pour ainsi g rer et analyser davantage dinformations.
Gr ce aux simulations de lindustrie 4.0, il sera possible de mod liser des
situations r alistes pour tester diff rentes am liorations et alternatives en production.
Enfin, un b timent
le moyen
d conomiser l nergie et les ressources mat rielles, pour pr server lenvironnement.
industriel 4.0 sera capable de
trouver
Module : Industrie 4.0 ------------------------------- Dr. Mounir Frija --------------------------------------- 2021/2022
Mast re Professionnel en Optimisation et Modernisation de lEntreprise (MOME)
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4.1 Avantages de l'industrie 4.0 pour les entreprises
Certes, lindustrie 4.0 se traduit par des avantages productifs, mais il nen
demeure pas moins que les aspects innovants masquent dimportants contrastes.
Les technologies mergentes et exp rimentales de lindustrie 4.0 entra neront de
profonds changements dans la soci t , elles devront donc tre ajust es et
r glement es par de nouvelles lois du travail.
Pour mieux comprendre cette prochaine r alit de lindustrie, nous vous
d taillons ses principaux avantages et inconv nients.
Avantages
" Am lioration de la qualit et de la quantit de produits gr ce
lautomatisation.
" R duction des d penses, des d lais, des erreurs et des risques de
production.
" Am lioration de la s curit du personnel.
" Acc s instantan linformation num rique.
" D veloppement dune nouvelle dimension de la comp titivit des
entreprises, pour r pondre aux nouveaux besoins exigeants des
consommateurs.
" Services personnalis s aux clients.
" Gestion et utilisation efficaces des ressources pour r duire limpact
n gatif de lindustrie sur lenvironnement.
Afin de mieux comprendre comment ce potentiel peut tre g n r , nous allons vous
pr senter plusieurs avantages de l'industrie 4.0 pour les entreprises. A noter que le
concept de smart manufacturing est la base de cette mouvance. On retrouve entre
autres des technologies facilitatrices comme l'IIoT.
4.1.1 La maintenance pr dictive
Le principe de la maintenance pr dictive est simple : il s'agit d'analyser les
les baisses de rentabilit et/ou
performances et de d tecter en avance
l&...