[Réponse expert] Quels sont les principaux défis MES des usines nouvelles ?

SOMMAIRE

• Rapidité de déploiement et flexibilité
• Gestion de processus non stabilisés
• Intégration de technologies avancées
• Intégration inter-systèmes
• Cybersécurité et protection des données
• Glossaire

L’industrie 4.0 et l’émergence d’usines nouvelles, notamment dans les secteurs de l’énergie propre et de la pharmacie, introduisent des défis spécifiques pour le déploiement des systèmes MES (Manufacturing Execution System). Ces défis nécessitent ainsi une approche nouvelle, distincte de celle appliquée aux usines traditionnelles. 

Cet article analyse en profondeur les défis majeurs liés à l’implémentation MES dans ce contexte, en mettant l’accent sur les aspects techniques et les exigences spécifiques à ces environnements industriels de pointe.

Rapidité de déploiement et flexibilité

Le time-to-market est un facteur critique pour les usines nouvelles. La rapidité de mise en service et de production est essentielle pour rentabiliser les investissements. Les solutions MES doivent donc être déployées rapidement tout en maintenant une flexibilité suffisante pour s’adapter aux spécificités de chaque usine et de chaque projet.

Déploiement accéléré

Les usines nouvelles, souvent caractérisées par des processus innovants et en évolution rapide, exigent une mise en œuvre accélérée des solutions MES. Des méthodologies de déploiement agiles, combinées à des solutions MES modulaires et configurables, sont nécessaires pour répondre à cette exigence de rapidité. L’utilisation de technologies de virtualisation et de cloud computing peut également contribuer à accélérer le déploiement et à réduire les délais de mise en service.

Flexibilité et adaptabilité

Dans ce contexte, les solutions MES doivent être suffisamment flexibles pour s’adapter aux changements de processus, aux évolutions technologiques et aux nouveaux besoins de l’usine. Une architecture modulaire et des interfaces ouvertes, types  « low-code » ou « no-code », sont essentielles pour garantir cette flexibilité et faciliter l’intégration de nouvelles fonctionnalités et de technologies émergentes.

Gestion de processus non stabilisés

Contrairement aux industries matures, les usines nouvelles opèrent souvent avec des processus de production en cours de développement ou de stabilisation. Les solutions MES doivent donc être capables de s’adapter en temps réel aux modifications de processus, en étroite collaboration avec les outils d’ingénierie et de simulation.  

Intégration avec les outils d’ingénierie

L’intégration entre le MES et les outils d’ingénierie, tels que les logiciels de CAO (Conception Assistée par Ordinateur) et de simulation, est essentielle pour gérer les processus non stabilisés. Cette intégration permet de transférer rapidement les modifications de processus vers le système MES, assurant ainsi une synchronisation en temps réel entre la conception et la production.

Gestion des changements

Les solutions MES doivent intégrer des fonctionnalités de gestion des changements robustes pour suivre et documenter les modifications de processus, les mises à jour logicielles et les ajustements de configuration. Ces fonctionnalités sont essentielles pour garantir la traçabilité des modifications et la conformité aux normes de qualité et de sécurité.

Pour en savoir plus, n’hésitez pas à consulter l’article sur pourquoi choisir un MES et comment convaincre la direction de cet investissement : ici

Intégration de technologies avancées

Les usines 4.0 sont à la pointe de l’innovation technologique, intégrant des technologies telles que l’IoT industriel, l’intelligence artificielle (IA) et la réalité augmentée. Les systèmes MES doivent alors s’intégrer harmonieusement avec ces technologies et exploiter pleinement leur potentiel pour optimiser les processus de production.    

IoT industriel et Edge Computing

L’intégration de l’IoT industriel permet au MES de collecter des données en temps réel à partir de capteurs et d’équipements connectés, fournissant ainsi une forte visibilité sur les processus de production. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour surveiller les performances de production, détecter les anomalies et optimiser les processus. L’utilisation de l’Edge Computing permet quant à lui de traiter les données localement, réduisant ainsi la latence et les besoins en bande passante.

Intelligence artificielle et Machine Learning

L’IA et le Machine Learning peuvent être utilisés pour analyser les données de production, identifier les tendances et les anomalies, et ainsi optimiser les processus en temps réel. Des applications telles que la maintenance prédictive, l’optimisation de la qualité et la détection des anomalies peuvent améliorer significativement l’efficacité et la performance de l’usine. En effet, il existe, par exemple, des algorithmes d’apprentissage automatique pouvant prédire les pannes d’équipement, optimiser les paramètres de production et améliorer la qualité des produits.

Réalité augmentée et virtuelle

La réalité augmentée (RA) et la réalité virtuelle (RV) peuvent fournir différentes utilités telles que la formation des opérateurs, l’assistance à distance, la maintenance et le contrôle qualité. Par exemple, pour les opérateurs, la réalité augmentée est capable de délivrer des informations contextuelles en temps réel, comme des instructions de travail, des schémas de montage et des données de performance. Ces technologies immersives offrent une nouvelle dimension à l’interaction homme-machine et contribuent à améliorer l’efficacité et la sécurité des opérations.

Intégration inter-systèmes

L’interopérabilité entre le MES et les autres systèmes de l’entreprise, tels que le PLM (Product Lifecycle Management) et le SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition), est essentielle pour une gestion optimale des données et une meilleure coordination des opérations.

Intégration MES-PLM

L’intégration MES-PLM permet de synchroniser les données d’ingénierie et de production, telles que les nomenclatures et les gammes de fabrication, assurant ainsi une cohérence entre la conception du produit et sa fabrication. Cette intégration facilite également la gestion des modifications de produits et de processus, ainsi que la traçabilité des composants et des matériaux.

Intégration MES-SCADA

L’intégration MES-SCADA permet de collecter des données en temps réel à partir des équipements de production et de les intégrer au système MES pour une analyse et un contrôle plus approfondis. Cette intégration est particulièrement importante dans les secteurs fortement automatisés, tels que l’agroalimentaire, où la surveillance en temps réel et la traçabilité des données de production sont essentielles.

Cybersécurité et protection des données

La sécurité des données et des processus de production est une préoccupation majeure dans les environnements industriels connectés. Les solutions MES doivent intégrer des mécanismes de sécurité robustes, tels que le chiffrement des données, la gestion des droits d’accès et la surveillance des activités suspectes, pour assurer une conformité et sécurité optimales de leurs données et processus.

Architecture de sécurité

Les solutions MES doivent être conçues avec une architecture de sécurité robuste, intégrant des mécanismes de protection contre les cyberattaques et les accès non autorisés. La segmentation du réseau, l’authentification multifactorielle et le chiffrement des données sont des éléments clés de cette architecture de sécurité.

Conformité réglementaire

Les solutions MES doivent être conformes aux réglementations en vigueur en matière de cybersécurité et de protection des données, telles que la norme IEC 62443 pour les systèmes d’automatisation industrielle ou encore le RGPD pour la protection des données personnelles.

Le déploiement de solutions MES dans les usines nouvelles 4.0 présente des défis uniques qui nécessitent une approche globale et une expertise approfondie. En tenant compte des facteurs clés tels que la rapidité de déploiement, la flexibilité, l’intégration technologique, la cybersécurité et la gestion des compétences, les entreprises industrielles peuvent tirer pleinement parti des avantages du MES et optimiser leurs opérations de production. 

L’adoption d’une solution MES adaptée aux besoins spécifiques de chaque usine et de chaque secteur est un investissement stratégique qui permettra aux entreprises de rester compétitives dans l’environnement industriel en constante évolution.

Auteur : Philippe Gonnand, Business Consultant MOM chez Siemens

Glossaire

CAO (Conception Assistée par Ordinateur) : ensemble des  logiciels permettant de réaliser une modélisation géométrique d’un objet pour pouvoir concevoir, tester et simuler un produit au vue de sa fabrication.

IA (Intelligence Artificielle) : ensemble des théories et des techniques développant des programmes informatiques complexes capables de simuler certains traits de l’intelligence humaine (raisonnement, apprentissage, etc.).

IoT (Internet of Things) : réseau d’objets et de terminaux connectés équipés de capteurs, et de technologies, leur permettant de transmettre et de recevoir des données entre eux et avec d’autres systèmes.

Machine Learning : sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA) dans lequel les ordinateurs apprennent à partir des données et s’améliorent par l’expérience, sans programmation explicite.

MES (Manufacturing Execution System) : logiciel conçu pour optimiser le processus de production par le suivi, la documentation et le contrôle de l’intégralité du cycle de production.

PLM (Product Lifecycle Management) : processus stratégique de gestion du parcours complet d’un produit depuis sa conceptualisation, son développement, sa mise en service et sa mise au rebut.

RA (Réalité Augmentée) : technologie permettant d’intégrer des éléments virtuels en 3D (en temps réel) au sein d’un environnement réel.

RV (Réalité Virtuelle) : technologie informatique simule ainsi la présence physique d’un utilisateur dans un environnement artificiellement généré par des logiciels.

SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) : architecture permettant aux organisations industrielles de gérer, surveiller et contrôler les processus, les machines et les usines.