Nous sommes au cours d’une révolution dans le monde de l’automatisme industriel, les évolutions technologiques ressentent (connectivité, donnée, intelligence artificielle) engendre une transformation des métiers de l’automatisme industriel.
J’ai vu ces évolutions transformer les expériences de physique et de l’instrumentation scientifique. Je vous propose de découvrir dans cet article et d’autres qui suivront ce qu’on appelle aujourd’hui l’usine du futur. Et que malgré toutes ces transformations, l’automaticien reste au centre de beaucoup de systèmes et machine.
L’Industrie 4.0
La production automatisée a connu un grand bond en avant dans les années 70 avec l’avènement de l’électronique, des télécommunications ou encore de l’informatique, permettant l’automatisation des processus de manière généralisée dans l’industrie. C’est le début de la robotique, de la flexibilité des outils de production et de la production en grandes séries.
Les premiers robots industriels sont arrivés dans les années 60. En réalité nous pouvons même trouver des traces d’automatisme bien avant cela, avec les automates mécaniques du XVIII siècles, ou encore de manière plus ancienne au Ier siècle mécanismes pour théâtres (voir Traité des Automates de Héron d’Alexandrie)
Nous vivons aujourd’hui une nouvelle révolution industrielle basée sur le rapprochement des usines avec le monde de l’Internet au sens large. Cette révolution est très souvent appelée “Industrie 4.0”. Les technologies digitales, internet et les usages du numérique arrivent massivement dans le monde professionnel. L’usine du futur est une usine connectée qui dialogue, c’est-à-dire une hyper connectivité, à tous les niveaux de l’entreprise, du capteur jusqu’au client.
Les technologies clés de l’usine du futur
La révolution de l’industrie 4.0 , comme les autres révolutions industrielles , se sont fait grâce à une avance technologique important comme l’électricité ou l’informatique . De mon point de vue la révolution de l’usine du futur et la connectivité, toutes les informations doit être connecté , enregistré , traité pour permettre une automatisation de l’ensemble de l’usine et pas seulement de la chaine de production. Voici une liste des technologies qu’il faut retenir :
La réalité augmentée : technologie permettant, grâce à de lunettes numériques, de visualiser des éléments et informations numériques en « surcharge » de la réalité. L’intérêt est par exemple de guider un opérateur de maintenance lors des opérations effectuées sur une machine, ou bien encore d’accompagner des collaborateurs dans des processus d’apprentissage.
L’internet des objets (aussi appelé IOT ou objets connectés) : technologie embarquée sur des pièces ou sur des machines pour effectuer des relevés d’information en temps réel, afin de pouvoir analyser leurs comportements.
La fabrication additive : technologie aujourd’hui relativement démocratisée permettant de réaliser dans des temps records, et avec de plus en plus de précision, des pièces en simplifiant tout le processus de fabrication. Son application est directe pour des prototypes de validation ou pour des pièces de rechanges ou de maintenance.
Le Big Data : technologie purement numérique ayant pour but d’analyser d’énormes volumes de données dans des temps de plus en plus courts. Le Big Data prend tout son sens avec les objets connectés. En effet, plus les relevés de mesures sont fréquents et importants, plus les données sont précises et plus les actions pourront être efficaces. Mais cela entraîne des volumes d’informations collectées importants qu’il faut être capable d’analyser rapidement.
Le Cloud computing : technologie déjà très répandue et utilisée dans la gestion des logiciels et des données. Elle apporte des avantages évidents sur la suppression des infrastructures lourdes dans les entreprises, sur la suppression des opérations de mises à jour et de maintenance, etc…
La simulation : technologie souvent basée sur la modalisation 3D, elle permet de bénéficier du numérique pour simuler des comportements. Elle permet aussi bien de mesurer la résistance d’une pièce ou d’une machine dans son fonctionnement avant même qu’elle ne soit conçue, que de tester et vérifier une ligne de production et les cadences de fabrication.
Reproduction sensorielle : En devenant de plus en plus intelligents, les capteurs gagnent en pertinence (la bonne mesure), en précision (la finesse de la mesure) et en autonomie décisionnelle (l’ordre d’agir peut partir du capteur). Leur rôle de sentinelle de la maintenance préventive ira grandissant.
L’intelligence artificiel : (ou apprentissage profond) estdérivé du machine Learning (apprentissage automatique) où la machine est capable d’apprendre par elle-même, contrairement à la programmation où elle se contente d’exécuter à la lettre des règles prédéterminées.
Jumeaux numériques : double virtuel de l’usine réelle permettant des tests et des développements hors ligne et avec une plus grande finesse. Il est capable d’évaluer la température, la vitesse, les vibrations, la pression et d’autres paramètres de processus (vitesse, taux d’alimentation, force, rendement), tout comme son double matériel le ferait avec des capteurs.
La cybersécurité : technologie directement induite de l’arrivée du numérique, elle a pour objectif d’assurer la sécurité et l’intégrité de l’ensemble des données qui peuvent transiter sur les différents systèmes. On pense tout de suite aux objets connectés avec le transfert des données mesurées vers les serveurs de stockage et de calcul, ou bien encore aux données et instructions utilisées pour piloter les automates et robots d’une chaîne de fabrication afin de conserver le plein contrôle des actions effectuées.
La maintenance prédictive : il s’agit d’analyser les performances et de détecter en avance les baisses de rentabilité et/ou l’obsolescence des machines et appareils. Concrètement, un logiciel étudie le cycle des machines et évalue leur espérance de vie selon les cadences imposées et s’il y a un souci, un message d’alerte est envoyé au personnel en charge de la maintenance afin qu’il fasse le nécessaire.
Nous comprenons très bien que ces différentes technologies vont apporter de réels gains au sein d’une entreprise, chacune dans un domaine ou sur un sujet particulier, permettant ainsi d’améliorer le système productif.
L’automatisme , une base solide pour l’industrie 4.0
L’automatisme est l’ensemble des technologies utilisant l’électronique, l’électrotechnique, la mécanique, l’informatique et la télécommunication afin de concevoir des machines ou des processus automatisés qui peuvent fonctionner sans intervention humaine. L’automatisme est à la croisée de ces différents secteurs. Il existe des spécialités ou d’autres thermes pour désigner l’automatisme comme ; l’informatique industrielle, la mécatronique, la robotique.
On retrouve l’automatisme dans la majorité des secteurs de l’agroalimentaire jusqu’aux grands systèmes scientifiques. L’automatisme est dans tous ces secteurs, un moyen performant, de faire mieux et plus rapidement une tache qu’un être humain. Cette définition prend tout son sens, dans un monde ultra-connecté, ou il faut traiter en même temps des milliers de capteurs connectés.
Les métiers de l’Automatisme
L’automatisme offre un panel important de débouchés dans des domaines très variés, car souvent en transverse dans les organisations.
ROBOTICIEN : Si le métier de roboticien peut amener à créer un androïde plus vrai que nature, il est plus probable que l’objet de ses recherches porte sur des systèmes automatisés dans le secteur de l’industrie ! Il effectue aussi les réglages et les mises au point des installations. Le roboticien maîtrise les logiciels IPAO (ingénierie des procédés assistée par ordinateur) et CAO (conception assistée par ordinateur) ; la programmation n’a pas de secret pour lui. Il exerce son métier de façon autonome, mais en solo ! Il travaille en collaboration avec les autres chercheurs et ingénieurs de son entreprise.
INGENIEUR AUTOMATICIEN : il réalise la conception des systèmes d’automatisation complexes (robots,machines automatiques), il négocie et organisateur des relations puisqu’il est chargé de la gestion avec les représentants et les clients.
TECHNICIEN EN AUTOMATISMES : Aucun système programmé n’a de secret pour ce professionnel polyvalent et très recherché. Il comprend les opérations de production à automatiser (dosage, mesurage, niveau…), conçoit un automatisme pour contrôler et commander les opérations et paramètre les “briques logicielles”.
INGENIEUR EN INFORMATIQUE INDUSTRIELLE : Cet ingénieur est à la fois un expert en électronique et en informatique, appliquées à la production industrielle. Une polyvalence qui lui permet d’accéder à un large panel de métiers : recherche et développement, méthodes et essais… dans l’aéronautique comme dans le médical.
MECATRONICIEN : Au carrefour de la mécanique, de l’électronique et de l’informatique, le mécatronicien crée des ensembles automatisés miniaturisés. Les applications sont très nombreuses et les secteurs qui recrutent variés, de l’automobile à la défense. Le mécatronicien doit faire preuve d’autonomie dans son travail et être capable de gérer des projets variés, parfois de manière simultanée. Il maîtrise les logiciels de CAO et de DAO (conception et dessin assistés par ordinateur), intègre les normes qualité et est tourné vers la résolution des problèmes. Étant donné la miniaturisation toujours plus importante des systèmes, électroniques notamment, le mécatronicien doit faire preuve de minutie et de dextérité.
Les aptitudes essentielles pour un automaticien industriel aujourd’hui sont très évolutives, il faut des personnes aimant apprendre, car le métier évolue très vite et apporte régulièrement son lot de nouveautés. On estime qu’aujourd’hui une compétence possède une durée de vie de deux ans et demi. D’où l’importance de se former régulièrement. De nouveaux métiers font leur apparition dans le monde l’automatisme :
Data scientists : Le data scientist analyse, exploite et donne du sens à des données de plus en plus gigantesques (big data) recueillies de sources diverses et éparses. Croiser des indicateurs, mouliner des algorithmes et faire parler les données vont lui permettre de formuler des propositions.
Chief digital officier : Le rôle du Chief Digital Officer, autrement appelé Directeur de la transformation digitale, est à la fois pilote et moteur, à haut niveau de responsabilité. Il cumule de nombreux savoir-faire (marketing, stratégie, IT, business, innovation, logique d’entreprise, process) et savoir-être (communication, ouverture aux autres, capacités à convaincre…) pour prendre en charge cette fameuse mutation numérique (il sait répondre à la question : « mais par quel bout on commence ? »).
Experts en cybersécurité : les experts en cybersécurité sont chargés de protéger les informations confidentielles des entreprises. Cette appellation regroupe en réalité une myriade de métiers, dont celui de consultant en sécurité des systèmes d’information (SSI).
Ingénieurs simulation numérique : L’ingénieur modélisation et simulation intervient en milieu industriel pour modéliser des systèmes complexes à l’aide de logiciels. Les essais qu’il réalise permettent de mesurer les différents paramètres influents sur un produit ou une machine, et d’en optimiser les performances.
Développeurs réalité virtuelle : Responsable de la création d’un univers hypothétique à l’aide d’images de synthèse en 3D, l’ingénieur en réalité virtuelle offre à l’usager une expérience : la possibilité d’évoluer dans un monde conceptualisé. Jeux vidéo, chirurgie, aéronautique, urbanisme… Les débouchés sont multiples.
L’usine du futur – Stratégies et déploiement : Industrie 4.0, de l’IoT aux jumeaux numériques (Hors Collection) :
Transition numérique, industrie 4.0, smart factory, usine connectée… Même si elles en comprennent la nécessité, nombreuses sont les entreprises qui hésitent encore à franchir le pas faute de discerner les concepts et les réalités qui se cachent derrière ces termes. Cet ouvrage à destination des PMI/TPI qui souhaitent effectuer leur transition numérique explique en détail les multiples notions qu’englobe l’usine du futur pour en exposer les enjeux majeurs et propose des applications et des cas d’étude concrets.
