Mieux piloter vos systèmes de production par la données · 2019-12-16 · et de l’ensemle de la...
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MIEUX PILOTER VOS SYSTÈMES DE PRODUCTION PAR LA
DONNÉES
Olivier Devise, Laurent Kieffer, Khalid Kouiss
SIGMA Clermont – Département Procédés & Systèmes Industriels Innovants
Institut Pascal – Équipe de recherche Excellence Opérationnelle
CONSTATS
L’industrie subit une transformation numérique accélérée par des technologies en croissance exponentielle.
Les entreprises et leurs processus industriels doivent s'adapter à cette évolution.
L’adoption généralisée des technologies de l’information et de la communication ouvre la voie à des approches perturbatrices du développement, de la production et de l’ensemble de la chaîne logistique.
Cette mise en réseau au sein d’un «Internet des objets, des services, des données et des personnes» transformera l’avenir de la fabrication.
Le terme « industrie 4.0 » est utilisé pour désigner cette quatrième révolution industrielle.
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INDUSTRIE 4.0 : CHANGEMENT EXPONENTIEL
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INDUSTRIE 4.0 : OPPORTUNITÉS
Augmenter la compétitivité.
Exploiter les opportunités et réduire les risques.
Ajuster les compétences et les ressources informatiques (IT).
Développer le potentiel de chaque secteur d'activité.
Tirer parti des nouvelles technologies.
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Les attentes des industriels avec l’Industrie 4.0 sont les suivantes (enquête Deloitte 2015)
INDUSTRIE 4.0 : DÉFINITION
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1ÈRE RÉVOLUTION INDUSTRIELLE
Production mécanique à base d’eau et de vapeur
Fin du XVIIIe siècle
2E RÉVOLUTION INDUSTRIELLE
Production de masse à l’aide
d’énergie électrique
Début du XXe
siècle
3E RÉVOLUTION INDUSTRIELLE
Application de l’électronique et de l’informatique pour automatiser
Début des années 1970
4E RÉVOLUTION INDUSTRIELLE
Sur la base de systèmes de
production cyber-physiques (CPPS), fusion de mondes
réel et virtuel
Aujourd’hui
4e révolution industrielle : c’est une étape de développement supplémentaire dans l'organisation et la gestion de l'ensemble du processus de la chaîne de valeur.
INDUSTRIE DU FUTUR
Gestion, pilotage, exécution
Digitalisation
Data manufacturing
Solutions 4.0
Hommes et organisation 4.0
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GESTION, PILOTAGE ET EXÉCUTION
ERP
Manufacturing Execution System (MES)
Manufacturing Operation Management (MOM)
GPAO
Suivi de production
TRS
Indicateurs
Prévisions
Planification
Ordonnancement
Allocation des ressources
Tracking & Généalogie
Temps/Homme/OF
Historisation
Supervision/SCADA
Supply Chain
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DIGITALISATION
IoT
Numérisation/virtualisation des données
Usine connectée
Simulation
Machine virtuelle
Mobilité
Sécurité/Cybersécurité
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DATA MANUFACTURING
Big Data
Business Intelligence (BI)
Intelligence Artificielle (IA)
Plateforme Data Management
Dashboard/Reporting
Blockchain
KPI
Machine Learning
Business Analytics
Monitoring
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LES SOLUTIONS 4.0
Jumeau numérique
Réalité augmentée/virtuelle
Maintenance prédictive
Internet industriel
Connectivité
IHM/PC Industriels
RFID & Traçabilité
Vision & Identification
Robotique/Cobotique
MtoM industriel
impression 3D
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HOMMES ET ORGANISATION 4.0
Excellence opérationnelle
Amélioration continue
Lean manufacturing
Conduite du changement
Accompagnement
Aide à la décision
Performance des opérateurs
Management de la qualité
Formation/Coaching
Pilotage de la performance
Rôle et responsabilité
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INDUSTRIE 4.0 : UN ENVIRONNEMENT ET UN IMPACT QUOTIDIEN
CPPS / Usine intelligente
Bâtiments intelligents
Logements intelligents
Réseaux sociaux
Web business
Logistique intelligente
Smart grid
Mobilité intelligente
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Internetdes objets
Internetdes services
Internetdes personnes
Internetdes données
DÉFIS 4.0 : LES DONNÉES
➜La qualité des données est essentielle
La connectivité des logiciels et des équipements, même des équipements en place.
La standardisation de normes et de processus qui facilite le partage des données.
La réingénierie des méthodes de travail et des procédés.
La gestion de la cyber-sécurité, afin de protéger l’information sensible et le savoir-faire.
L’accès aux spécialistes en technologies numériques.
Le développement de nouvelles compétences
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RÉCUPÉRATION DES DONNÉES : LES MANUFACTURING EXECUTIVE SYSTEMS
Définition du NIST (National Institute of Standards and Technology)
“Un MES est un regroupement de fonctions qui permet la gestion et l’optimisation des activités de production depuis le lancement d’un ordre de fabrication jusqu’aux produits finis.
En conservant des données courantes et précises, il permet en fonction des activités qui apparaissent, de faire des rapports, de proposer des solutions et de les mettre en place.
Un MES procure des informations clefs sur les activités de production aux différents systèmes de décision à travers l’entreprise. ”
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URBANISATION DU SYSTÈME D’INFORMATION
Gestion & finances
Gestion de la production
Affectation de ressources, ordo, qualité,
maintenance, gestion des ressources, calcul,
performance, …
Supervision, Contrôle Commande
DCS – API – REG – CN – ROB – CAPT – ACT – TERM
Niveau 4
Niveau 3
Niveau 2, 1, 0
ERP, APS, SCM, BI, …
MES, MI, Historisation
Équipements Terrain
Drivers OPC
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Analyse Qualité
Gestion Ressources
Historisation
Client léger
Analyse Performance
SCADA - OPC
Données usines
OUTILS POUR L’INTÉGRATION DES USINES
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EXEMPLE DE L’UTILISATION DES DONNÉES EN LOGISTIQUEQuestions :
• comment améliorer la productivité de l'entrepôt ?
• comment éviter d'avoir des débords ?
• comment respecter les MAD ?
Approche choisie :
• optimisation du placement des produits dans l'entrepôt
• densification des réserves
• Virtualisation : modèle de simulation
Méthodologie :
• Injection des données (commandes mensuelles)
• optimisation basée sur l’entropie croisée pour le placement
• corrélation pour la densification
Gains :
• de 15% en temps de préparation
• De 14% en km parcouru
• de 10% des heures d’intérimaires
• de 3% en nombre de palettes envoyées
Optimisation d’un entrepôt :
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EXEMPLE DE LA MAINTENANCE PRÉDICTIVE
Surveillance méthodique
• IA + IoT
• Aéronautique : MRO
• Ferroviaire : optimisation du réseau
• Energie : supervision du réseau
• Automobile : diagnostic à distance
Cas d’usages :
• Instrumentation d’une MOCN (mesure consommation électrique, vitesse de broche, acoustique)
• Analyse de son état via IA
Exemple :
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EXEMPLE : APPORT DU JUMEAU NUMÉRIQUE
Garantir une production sûre, efficace et suffisante pour la demande dans un environnement de marché en évolution rapide et pour faire face à la complexité croissante des installations de production.
Virtual commissioning(VCO) : Tester le logiciel d'automatisation d'origine en utilisant un modèle de simulation
Operator training (OTS): Entraînez l'interaction avec le logiciel d'automatisation d'origine en utilisant un modèle de simulation
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ObjectifsRépondre aux besoins clients
Efficacité
Risques
Coûts
€€
Tempsdecom-mercialisa8on Qualité
Augmenta8onproduc8vité
Augmenta8onflexibilité
Augmenta8onVentes
Efficacitéopé-ra8onnelle
EXEMPLE : SIMIT SIMULATION (SIEMENS/SOLVAY)
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Real AS
SIMATIC S7SIMATIC S7
Profibus ou
Profinet via
Simulation
Simulation
des signaux
Simulation des
capteurs/signaux
Simulation du
comportement du
système technique
Périphériques
E/S distants
Actionneurs
Capteurs
Usine
Machines
Système automatiséEmulation du
système auto.
Monde réel Monde virtuel
Software-in-the-loop Hardware-in-the-loop
HMI:
PCS 7 OS Server/WinCC
HMI:
PCS 7 OS Server/WinCC
Simulateurs de
processus chimiques
Simulateurs 3D ou à
événements discrets
Comportement du process /
reactions chimiques
PLCSIM
SIMIT VC –
Virtual Controller
Connecteurs vers des simulateurs
spécifiques à un domaine
SIMIT
SIMIT
NOMBRE DE PUBLICATIONS AUTOUR DE L’INDUSTRIE 4.0
2000-2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Industrie 4.0 14 24 82 224 665 1669 5443
Production 6 24 78 206 615 1553 4221
Ingénierie 8 22 70 195 589 1549 3356
ingénierie chimique 5 4 13 42 121 413 2201
Mécanique 1 2 7 14 65 212 1053
Chimie 2 2 2 7 25 84 535
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
No
mb
re d
e p
ub
licat
ion
s
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L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE, C’EST QUOI
Intelligence Artificielle
Statistique
DonnéesRègles
Ce n'est pas une boite noire mais un algorithme
L’IA peut être expliquer mathématiquement
Le nombre d’opérations effectué rend son explicitation complète très difficile.
Limiter uniquement par les données
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IA : DOMAINES LES PLUS PROMETTEURS
Source : McKinsey Global Institute analysis 2018
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