Dans le monde d’aujourd’hui, la technologie a été profondément intégrée dans diverses industries, y compris l’industrie manufacturière. La transformation numérique bat son plein, transformant les entreprises de toutes tailles. Alors que les organisations se lancent dans ce voyage de transformation, l’accent est mis sur l’optimisation et la numérisation rentable de leurs parcours numériques, plutôt que sur le simple investissement dans la technologie.
Ces dernières années, l’industrie manufacturière mondiale a connu une formidable transformation. L’impulsion de ce changement vient des défis posés par la pandémie, qui a contraint l’infrastructure commerciale mondiale à faire face aux perturbations de la chaîne d’approvisionnement. Dans cette épreuve sévère, la technologie n’est plus seulement un outil, mais une bouée de sauvetage. Elle est apparue comme une clé de la résilience et de l’adaptabilité, jouant un rôle important dans l’adversité.
Nous sommes au début d'une nouvelle ère de fabrication numérique, et les fabricants réagissent activement à ce changement, en tirant parti des informations basées sur les données pour favoriser des pratiques de fabrication efficaces.
Afin de répondre activement aux opportunités offertes par la fabrication intelligente, les fabricants doivent développer une stratégie informatique claire pour accroître la flexibilité de la production. À l’approche de 2023, l’application généralisée et le développement accéléré de technologies telles que l’intelligence artificielle, l’analyse des données, le cloud computing et l’edge computing favoriseront l’automatisation pour améliorer l’efficacité à la racine et réduire la dépendance à l’égard des serveurs centralisés.
La fabrication numérique en 2024 tournera principalement autour de la connectivité, de l'automatisation intelligente ainsi que de la gestion et de l'analyse des données. Ces piliers clés stimuleront l’adoption par le secteur manufacturier des appareils IoT, des analyses avancées, de l’automatisation basée sur l’IA et de l’infrastructure cloud évolutive, remodelant ainsi le paysage industriel.
Diverses technologies sont appliquées pour transformer l'industrie manufacturière, notamment la surveillance en temps réel des appareils IoT, des analyses avancées pour prédire les besoins de maintenance, l'automatisation basée sur l'intelligence artificielle pour optimiser les processus de production et une infrastructure cloud évolutive pour répondre aux demandes croissantes de données.
Pour réussir, les fabricants doivent intégrer les tendances de développement industriel rapide dans leurs stratégies opérationnelles et comprendre et s'adapter aux changements du marché pour rester compétitifs.
Les usines intelligentes représentent un changement majeur dans l'industrie manufacturière, introduisant des équipements d'automatisation très avancés et modifiant complètement les méthodes de production traditionnelles. Des technologies clés telles que l’Internet industriel des objets (IIoT), l’intelligence artificielle (IA), l’automatisation et les jumeaux numériques jouent un rôle clé dans cette transformation. Il est prévu que d'ici 2032, le marché mondial des usines intelligentes devrait atteindre environ 321,98 milliards de dollars américains, avec un taux de croissance annuel composé de 9,52 %, ce qui montre un énorme potentiel de développement.
Les usines intelligentes utilisent des appareils interconnectés, des capteurs intelligents et des analyses en temps réel pour augmenter l'efficacité et améliorer les processus de production. Elles ont été largement utilisées dans de nombreux secteurs tels que l'énergie, l'énergie, l'automobile, le pétrole et le gaz, l'électronique et les semi-conducteurs.
Les progrès technologiques de pointe stimulent l'essor de la technologie des jumeaux numériques dans le secteur manufacturier, créant des répliques numériques de processus physiques pour faciliter une prise de décision éclairée. Un exemple notable est la mise en œuvre par Ford d’une maintenance prédictive basée sur l’IA grâce à la technologie du jumeau numérique. Ford développe des jumeaux numériques uniques pour chaque modèle, couvrant chaque étape de la production, du concept à l'exploitation. Ces modèles numériques s'étendent aux procédures de fabrication, aux installations de production et à l'expérience client globale. Le jumeau numérique de Ford peut identifier avec précision les pertes d’énergie, identifier les domaines d’économie d’énergie et améliorer les performances globales de la chaîne de production. La popularité croissante des jumeaux numériques est évidente dans les prévisions, le marché devant atteindre 73,5 milliards de dollars d’ici 2027.
L'utilisation stratégique de l'intelligence artificielle permet aux fabricants d'analyser systématiquement de vastes ensembles de données, d'identifier des modèles et de prendre des décisions éclairées. Dans le monde de la chaîne d’approvisionnement, l’IA joue un rôle essentiel dans l’analyse prédictive, en améliorant la gestion des stocks, en affinant les prévisions de la demande et en rationalisant la logistique. Ceci est illustré par des entreprises telles qu'Amazon, qui utilisent des algorithmes basés sur l'IA pour accélérer la livraison, comblant ainsi efficacement le fossé entre les produits et les clients.
Comme l'explique Haier Group, un fabricant chinois bien connu d'électronique grand public et d'électroménager, l'impact de l'intelligence artificielle s'étend bien au-delà de la chaîne d'approvisionnement. Le groupe a parfaitement intégré l’intelligence artificielle dans les processus de fabrication dans le cadre d’usines intelligentes. Cette intégration améliore tous les aspects, y compris l'inspection qualité, la collaboration entre les machines, le transport des matériaux, la maintenance, la sécurité et la gestion de l'énergie. Le cas du groupe Haier met en évidence les diverses applications de l'intelligence artificielle dans l'industrie manufacturière contemporaine et démontre son potentiel pour améliorer les opérations et l'efficacité dans diverses industries. La trajectoire de l’intelligence artificielle suggère que l’IA générative jouera un rôle central dans les années à venir.
Il convient de noter que le débat sur l’intelligence artificielle serait incomplet sans reconnaître l’apprentissage automatique, un élément clé de l’analyse prédictive pour le contrôle qualité. Les algorithmes d'apprentissage automatique jouent un rôle important dans les mesures proactives visant à améliorer la qualité des produits et à optimiser les processus de fabrication. Notamment, les deux tiers des entreprises manufacturières attribuent d’importantes économies ou générations de revenus à l’analyse avancée et à l’apprentissage automatique.
De plus, des technologies telles que la réalité augmentée (AR) et la réalité virtuelle (VR) ont introduit une dimension immersive dans la fabrication. Ils permettent aux utilisateurs d’améliorer leurs sens grâce à des données en temps réel depuis n’importe quel endroit, garantissant ainsi une compréhension continue et précise de l’état de l’usine à tout moment. De plus, le développement du Web3.0 a amélioré l’interactivité des machines grâce à des technologies avancées telles que l’intelligence artificielle, l’apprentissage profond, l’apprentissage automatique, le big data et l’analyse des données. Cela permet aux machines de comprendre les informations d'une manière humaine, en utilisant une technologie de compréhension du langage et en tirant parti du Web sémantique.
Dans le domaine de la fabrication, un changement de paradigme unique s'opère avec l'émergence des robots collaboratifs (Cobots). Ces robots à propulsion humaine travaillent aux côtés des humains pour accroître l’efficacité en fournissant force, puissance, précision et données précieuses. Il est important de noter que l’intégration de la technologie de l’IA favorise la facilité de programmation et l’apprentissage rapide, ce qui représente un grand pas en avant dans le secteur manufacturier.
La technologie blockchain devient un outil véritablement transformateur pour relever les défis des chaînes d'approvisionnement de fabrication numérique, notamment en termes d'amélioration de la transparence et de la sécurité. L'intégration de la blockchain dans la chaîne d'approvisionnement permet aux fabricants de suivre attentivement les produits tout au long de leur cycle de vie, des matières premières au produit fini, en créant des enregistrements infalsifiables des transactions. Ce système de grand livre résilient et immuable est une garantie d’authenticité et d’intégrité des données.
La technologie Blockchain offre également aux fabricants la possibilité d'optimiser leurs opérations, d'améliorer la visibilité de la chaîne d'approvisionnement et de suivre avec précision les actifs. Un exemple illustratif est celui du géant de la vente au détail Walmart, qui adopte stratégiquement la technologie blockchain pour superviser ses fournisseurs de légumes verts à feuilles. L’objectif est de garantir la sécurité des produits et d’accélérer le processus de fourniture de preuves lors des réclamations. Le système commence par l'ensemencement et collecte méticuleusement des données à chaque étape du parcours du vert. Même après l'arrivée des légumes dans les rayons, Walmart continue de fournir des données à la plateforme, démontrant ainsi son engagement en faveur de la transparence et de la responsabilité dans sa chaîne d'approvisionnement.
Actuellement, 24 % des PDG du secteur manufacturier industriel sont soit au stade exploratoire, soit mettent activement en œuvre cette technologie transformatrice. Alors que la cybersécurité et la confidentialité des données continuent de gagner en importance, la popularité des applications blockchain dans le secteur manufacturier devrait bientôt augmenter, conséquence directe de la transformation numérique en cours.
Au cours des 2 à 10 prochaines années, un certain nombre de technologies futures auront un impact significatif sur l'avenir de l'industrie manufacturière. Il s'agit notamment de l'automatisation intelligente des processus, des robots collaboratifs, des robots mobiles autonomes, de l'AR/VR/MR/métaverse, du Web3.0 et de l'ingénierie des connaissances, de l'informatique neuromorphique, de la périphérie intelligente, de l'informatique quantique, de l'impression 4D, de la 6G et de la bande C, de la sécurité zéro confiance, des systèmes résilients et auto-réparateurs, des systèmes d'auto-diagnostic et un cryptage entièrement homomorphe.
Adopter la transformation numérique apporte son propre ensemble de défis aux fabricants. Par exemple, la modernisation des systèmes existants nécessite des investissements importants, notamment des mises à niveau matérielles et la standardisation du format de données. La gestion efficace de diverses sources de données nécessite des stratégies puissantes et des analyses avancées. La cybersécurité est devenue un problème critique, nécessitant plusieurs niveaux de défense et le respect des réglementations en matière de confidentialité. En fin de compte, combler les déficits de compétences et vaincre la résistance de la main-d’œuvre au changement nécessite des programmes de formation ciblés, une communication claire et l’engagement des parties prenantes pour garantir une adoption réussie du numérique.
En 2024, l'industrie manufacturière est au bord d'une transformation importante, où les défis dynamiques des entreprises rencontrent la convergence des technologies de pointe. Cette fusion révolutionnera l’efficacité et stimulera l’innovation comme jamais auparavant. En outre, les complexités de la chaîne d’approvisionnement deviendront plus que de simples obstacles ; elles deviendront des catalyseurs essentiels du changement, façonnant fondamentalement l’avenir du secteur manufacturier.
Il est essentiel que les fabricants comprennent ces changements. Ces changements sont plus que de simples ajustements mineurs aux processus existants ; ils marquent un changement de paradigme et annoncent une nouvelle ère d’exécution et de stratégie de fabrication. Il ne s’agit pas seulement de s’adapter ; il s’agit de réinventer radicalement la philosophie manufacturière de 2024 et au-delà.
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