Deloitte : Pouvez-vous décrire ce qu'est une usine intelligente pour vous ?

Thorsten Mathäus : L'automatisation des machines et la robotique font partie de la définition des usines intelligentes et joueront un rôle clé dans les usines du futur. Les nouvelles technologies sont essentielles aux usines intelligentes - par exemple, de nombreux processus de production peuvent être fortement automatisés avec l'aide de l'IA et de l'apprentissage automatique. La numérisation est également essentielle et a modifié les canaux de distribution, de nombreux clients étant désormais connectés directement à l'usine et capables de configurer leurs produits/robots en ligne. Toutes nos usines sont déjà intégrées à SAP ERP.

ABB Robotics utilise et produit des robots industriels et collaboratifs pour accélérer les initiatives d'usines intelligentes. En fait, dans notre nouvelle usine de robotique à Shanghai, les robots fabriquent déjà des robots. Si les usines intelligentes permettent une plus grande flexibilité et une plus grande variété de produits, cette flexibilité doit être constamment adaptée à l'évolution de la demande des clients et appliquée à la planification de l'approvisionnement. L'usine intelligente est principalement guidée par deux facteurs : l'efficacité/la rentabilité et la qualité, tant pour nous-mêmes que pour nos clients.

Deloitte : Quelle est votre stratégie et votre vision en matière d'usine intelligente ?

Thorsten Mathäus : Nous nous concentrons sur la gestion du cycle de vie des produits "du berceau à la tombe". L'objectif final est une numérisation de bout en bout de la chaîne d'approvisionnement, de la fabrication et des opérations à l'expérience client et à l'après-vente. Les clients ont des attentes claires à cet égard et nous devons être en mesure d'y répondre. Une nouvelle génération de clients grandit avec ses smartphones et ses tablettes. Ils sont habitués à la connectivité internet et veulent bénéficier de la même fonctionnalité et de la même convivialité lorsqu'ils interagissent avec nos produits.

Par exemple, notre plateforme numérique ABB Ability® aide les clients dans leurs processus et fournit des informations en temps réel pour la planification et le contrôle des opérations grâce à ses services connectés et basés sur le cloud. Il s'agit d'une solution de gestion des performances qui permet la surveillance, le contrôle et les services à distance des robots et des machines. Les serveurs de notre service connecté basé sur l'informatique en nuage respectent les normes les plus strictes en matière de sécurité informatique et de protection des données.

Deloitte : Comment démarrez-vous votre projet d'usine intelligente et quelle devrait être sa durée ?

Thorsten Mathäus : Les sites vierges offrent les meilleures opportunités pour démarrer un projet d'usine intelligente, car ils vous permettent de planifier et de mettre en œuvre des usines intelligentes à partir de zéro. S'il est également nécessaire d'adapter les friches industrielles ou les usines existantes à l'IdO et de les rendre intelligentes pour rester compétitif, cela peut s'avérer plus difficile à réaliser. Le parcours de l'usine intelligente ne s'arrête jamais vraiment. Habituellement, certains projets Lean Six Sigma aident à démarrer le voyage, mais la transformation numérique est un processus continu qui exige un changement permanent. La mise en œuvre des technologies intelligentes se fait souvent par petits lots, soit sur des îlots de fabrication, soit en tant qu'interfaces avec d'autres secteurs d'activité. Un déploiement plus large dans toutes les usines suit généralement plus tard.

Deloitte : Avez-vous les bons talents dans votre entreprise pour mettre en œuvre avec succès vos projets d'usine intelligente ? De quelles compétences et de quel état d'esprit vos employés auront-ils besoin dans la future usine intelligente ?

Thorsten Mathäus : En tant qu'employeur axé sur l'innovation et la numérisation, nous renforçons constamment notre vivier de talents avec des spécialistes externes. En outre, nous avons la chance de disposer en interne d'une base de talents et d'un ensemble de compétences solides. Notre personnel a acquis une vaste expérience au fil des décennies et notre main-d'œuvre comprend des générations qui sont très familières avec les nouvelles technologies, car elles ont grandi en étant exposées aux nouvelles tendances et aux nouveaux sujets. Même s'il existe des différences géographiques, nos employés ont dans l'ensemble le bon état d'esprit pour réussir dans un futur environnement de fabrication intelligente.

Deloitte : Quelles sont, selon vous, les principales opportunités pour votre entreprise dans le domaine de la fabrication intelligente ?

Thorsten Mathäus : Les activités de service évoluent actuellement vers l'automatisation et la numérisation, car les exigences des clients changent et nous nous attendons à une forte augmentation de la demande. La collaboration entre les humains et les robots constitue une autre opportunité majeure. La croissance dans cette zone est forte depuis quelques années, et s'est même maintenue pendant la crise de Corona. Dans ce contexte, notre véritable robot collaboratif (ou cobot) YuMi a changé la donne et nous introduisons actuellement la prochaine génération de cobots (GoFa et SWIFTI) sur le marché.

Deloitte : Quelles sont, selon vous, les principales tendances en matière de fabrication intelligente pour votre secteur dans les années à venir ?

Thorsten Mathäus : À l'avenir, de nombreuses innovations en matière de fabrication intelligente dans notre secteur seront guidées par les attentes des clients. Par exemple, les clients souhaitent un suivi en temps réel de l'ensemble du cycle de vie du produit, c'est-à-dire savoir où se trouvent leurs produits dans le processus de production ou de distribution. En outre, des tendances telles que les produits individualisés et la taille de lot 1 (quantité d'un seul article pour une commande) sont de plus en plus attendues par les clients et peuvent être facilitées par l'IdO.

Pour répondre à ces nouvelles exigences des clients, de nouveaux modèles de distribution seront également nécessaires et les fabricants devront agir rapidement et s'inspirer d'autres secteurs d'activité qui sont en pointe dans ce domaine. Il est également nécessaire de numériser et d'automatiser l'intra-logistique du côté du client. Souvent, les produits qui sortent de l'usine intelligente sont encore déplacés manuellement. De nouveaux modes et chemins de transport garantissant une livraison plus rapide et plus opportune aux clients devront être activés avec l'aide de l'IdO.

Deloitte : Pouvez-vous décrire ce qu'est une usine intelligente pour vous ?

Yann Ulrich : L'usine intelligente est la connexion entre les technologies opérationnelles (OT) et les technologies de l'information (IT). Elle permet un plus haut degré d'automatisation et crée de la valeur ajoutée à l'aide de données prédictives et adaptatives. Il existe différents modèles de maturité pour les usines intelligentes, qui sont influencés par le mix de production.

Notre usine numérique phare d'Amberg (Allemagne) nous permet de créer de nouveaux services numériques pour nos clients et nous donne également l'occasion d'acquérir une expérience interne pour la numérisation de nos autres usines.

Deloitte : Quelle est votre stratégie et votre vision en matière d'usine intelligente ?

Yann Ulrich : Notre vision stratégique de l'usine intelligente est guidée par le projet Digital Factory de Siemens. Il s'agit d'une communauté mondiale axée sur le thème de l'usine intelligente et chargée d'établir un modèle opérationnel cohérent pour faire progresser toutes les usines et développer leur personnel. Cependant, en raison des nombreuses acquisitions réalisées ces dernières années, les niveaux de maturité des usines peuvent être très différents - par exemple, il peut y avoir des lacunes technologiques qui nécessitent de nouvelles solutions et également de nombreux scénarios de friches industrielles qui doivent être pris en compte. Les indicateurs de performance clés pour réussir comprennent une plus grande flexibilité, une plus grande résilience (en particulier pendant la crise du Corona) et des économies de coûts.

Deloitte : Avez-vous des bonnes pratiques à partager en ce qui concerne le processus de mise en œuvre de l'usine intelligente ?

Yann Ulrich : Selon mon point de vue et mon expérience, il y a des étapes spécifiques à suivre :

1. Commencez par une stratégie d'entreprise claire
2. Élaborer une stratégie numérique qui soutienne la stratégie de l'entreprise
3. Laissez-vous inspirer par les nouvelles tendances technologiques
4. Définir les compétences nécessaires à la mise en œuvre de l'usine intelligente et les tendances pertinentes pour l'atelier.
5. Décider d'un projet et définir une feuille de route
6. N'oubliez pas qu'en fin de compte, l'objectif est de devenir plus efficace et d'améliorer les bénéfices.

Bien qu'une telle numérisation puisse être menée entièrement en interne, il est toujours utile de disposer d'informations externes. Même si les meilleurs résultats sont obtenus dans des situations "greenfield", nous devons garder à l'esprit qu'une numérisation poussée des usines peut également se produire "brownfield", où de nombreuses opportunités d'automatisation peuvent exister. Une approche descendante permet de mettre en place une infrastructure adéquate pour l'ensemble du projet d'usine intelligente, qui peut ensuite être divisée en petits éléments sur lesquels se concentrer. Une approche ascendante avec des projets plus modestes risque d'entraîner un désalignement et un enlisement.

Deloitte : Quels sont, selon vous, les plus grands défis à relever dans le cadre d'un processus de mise en œuvre d'une usine intelligente ?

Yann Ulrich : L'un des plus grands défis de la mise en œuvre d'une usine intelligente est la migration et la cartographie des données existantes - par exemple, la transformation des données pour un nouveau flux de processus. Il peut également s'avérer difficile d'impliquer les employés dans le processus de mise en place d'une usine intelligente, car très souvent les profils de poste sont susceptibles d'être modifiés au cours de ce processus. Si la connectivité matérielle n'est généralement pas un problème majeur lorsqu'il s'agit d'intégration IT/OT, certains fabricants utilisent beaucoup de fichiers (par exemple, des fichiers d'exportation) lorsqu'il s'agit de données, et il faudra en tenir compte.

Cependant, l'extension des fonctionnalités nécessite une connectivité directe avec les machines et un échange mutuel de données, et tous les fabricants ne sont pas ouverts à cette idée, craignant que les performances des machines ne soient affectées lorsqu'un boîtier IoT est connecté aux commandes. La cybersécurité est également un sujet important et les vulnérabilités doivent être traitées avant que le monde OT ne fusionne avec le monde IT.

Deloitte : Avez-vous les bons talents dans votre entreprise pour mettre en œuvre avec succès vos projets d'usine intelligente ? Quelles sont les compétences et l'état d'esprit dont vos employés auront besoin dans la future usine intelligente ?

Yann Ulrich : Trouver les bons talents est un défi important. Le nombre d'acquisitions réalisées dans le domaine des logiciels signifie que de nouvelles compétences sont constamment requises. Pour répondre à ce besoin, nous menons chez Siemens une campagne dédiée à l'"état d'esprit de croissance" et l'apprentissage tout au long de la vie est constamment mis en avant. Il est également essentiel que le leadership soit à l'origine de l'apprentissage et du développement, plutôt que d'être considéré comme une simple responsabilité individuelle.

Parmi les nouvelles compétences et attributs importants qui seront nécessaires pour un futur environnement d'usine intelligente, citons la communication avec de nouveaux outils numériques, la cocréation et l'innovation dans des ateliers virtuels avec diverses équipes.

Deloitte : Quelles sont, selon vous, les principales tendances en matière de fabrication intelligente pour votre secteur dans les années à venir ?

Yann Ulrich : La 5G est une tendance clé qui permet de réduire les temps de latence et d'augmenter les performances, ce qui est particulièrement pertinent pour l'informatique de pointe. Avec les technologies 5G, il y a également beaucoup plus de combinaisons possibles, ce qui permet de calculer des données fragmentées provenant de différents systèmes.

L'impression 3D / la fabrication additive est également une tendance future importante et l'idée qu'un technicien de maintenance imprime une pièce de rechange en route vers le site de réparation n'est pas si farfelue.

La blockchain n'est pas nécessaire pour le suivi et la traçabilité au sein des entreprises, mais si les fournisseurs doivent également être contrôlés, la blockchain peut s'avérer très utile.
En fin de compte, les entreprises ne doivent pas toujours être à l'avant-garde de toutes les tendances. Il est parfois plus judicieux d'attendre qu'une tendance soit mieux établie avant de l'adopter à plus grande échelle.

Deloitte : Pouvez-vous décrire ce qu'est une usine intelligente pour vous ?

Alberto Martinez : Pour réussir la fabrication intelligente, il faut créer de la valeur pour nos clients et s'engager dans un parcours commun avec eux. Il s'agit de répondre aux besoins de nos clients dans le secteur de la transformation de la tôle et d'adapter nos solutions d'usine intelligente en conséquence. Ces solutions doivent être évolutives et pouvoir s'adapter à l'évolution des besoins. Chez Bystronic, nous nous concentrons sur l'amélioration du scénario de bout en bout - en connectant et en synchronisant les machines, les produits et les humains - tout au long de la chaîne de valeur, afin de parvenir à l'efficacité et à la flexibilité.

La communication avec les clients est essentielle pour partager avec eux et comprendre leurs besoins. C'est dans cet esprit que nous nous associons activement à nos clients à chaque étape de leur parcours dans l'usine intelligente.

Deloitte : Quelle est votre stratégie et votre vision en matière d'usine intelligente ?

Alberto Martinez : Le client est au cœur de notre stratégie/vision d'usine intelligente. Notre objectif est de répondre à toutes les exigences de la chaîne de valeur du client. Pour ce faire, nous examinons leurs processus de base - par exemple l'optimisation, la mesure, l'évaluation, la fabrication et la planification - et nous développons les solutions qui leur conviennent. Bien entendu, chaque client présente des différences, de sorte que les solutions doivent être légèrement adaptées en conséquence. Notre vision de l'usine intelligente est toujours globale et se concentre sur l'ensemble du processus plutôt que sur l'amélioration de certains aspects seulement. À l'avant-garde du leadership en matière d'innovation, nous nous efforçons d'assurer la normalisation et l'interopérabilité, en aspirant à devenir l'adaptateur universel et à permettre une véritable numérisation et une prise de décision en temps quasi réel.

Deloitte : Avez-vous des bonnes pratiques à partager en ce qui concerne le processus de mise en œuvre de l'usine intelligente ?

Alberto Martinez : Il est utile de commencer le parcours de l'usine intelligente en se concentrant sur le produit principal et en développant une solution à l'appui de celui-ci. C'est la clé de l'intégration et de la connexion entre les différentes machines, logiciels, personnes, etc.

La concurrence entre les silos, tels que la conception, la fabrication ou les ventes, peut s'avérer difficile et entraîner une déconnexion. Pour parvenir à une connectivité de bout en bout, il est important que tout le monde partage des informations et apprenne les uns des autres. Bien qu'il soit important de reconnaître et de tirer les leçons du passé, vous devez adopter un nouvel état d'esprit et une nouvelle intuition pour entrer dans le "nouveau monde" de la numérisation. Cela est particulièrement important pour être en mesure d'extraire les bonnes informations et les bonnes perspectives des données disponibles.

Nous considérons que le parcours de numérisation d'une entreprise ou la mise en œuvre d'une usine intelligente chez nos clients est évolutif. Nous aimons classer nos clients en "débutants", "explorateurs", "joueurs", "challengers" et "champions". De nombreux clients sont encore des "starters", avec seulement quelques machines intelligentes, mais ils évoluent pour devenir des "explorateurs" en introduisant plus de technologie - par exemple, plus de robotique et d'automatisation. Les "joueurs" sont des clients qui ont déjà maîtrisé l'intégration de leurs systèmes et les "challengers" sont les quelques clients qui ont déjà mis en œuvre l'automatisation des processus. Seule une poignée de clients sont les "champions" qui ont entièrement connecté numériquement tous leurs processus de bout en bout, y compris les différentes entreprises, leurs fournisseurs et leurs prestataires.

En ce qui concerne notre propre mise en œuvre de l'usine intelligente, nous nous situons quelque part entre un "acteur" et un "challenger" - nous avons maîtrisé l'intégration de nos systèmes, mais nous devons progresser davantage dans la mise en œuvre de l'automatisation des processus.

Deloitte : Quels sont, selon vous, les plus grands défis à relever dans le cadre d'un processus de mise en œuvre d'une usine intelligente ?

Alberto Martinez : Trois défis se distinguent pour nos clients : atteindre l'homogénéité avec leurs outils et leurs machines pour accélérer la production, connecter et intégrer les secteurs isolés de leurs entreprises pour une interopérabilité transparente entre eux et capturer, normaliser et comprendre les données pour améliorer leur compréhension et la transparence de leurs processus. Pour y parvenir, un nouvel écosystème d'outils et de plateformes doit être mis en place à grande échelle.

Chez Bystronic, la création d'un nouvel état d'esprit et la gestion de la complexité liée à l'existence de plus de 30 sites différents à l'échelle mondiale ont d'abord posé des problèmes lors de la mise en œuvre de l'usine intelligente. Cependant, nous gérons très bien la situation jusqu'à présent, grâce à la présence de personnes et de talents compétents, dotés d'un état d'esprit agile.

Il y aura encore beaucoup de changements à l'avenir. La 5G va tout accélérer et la cybersécurité est un sujet de plus en plus important pour les clients, qui doit être abordé. Les jeunes générations, avec leur affinité pour les technologies en évolution rapide, continueront également à tout remettre en question à l'avenir.

Deloitte : Quelles sont, selon vous, les principales opportunités pour votre entreprise dans le domaine de la fabrication intelligente ?

Alberto Martinez : Bystronic est un pionnier de l'usinage de la tôle, mais il évolue de plus en plus d'un simple fabricant de produits vers un fournisseur de solutions qui joue un rôle important dans la numérisation de nos clients. Nous voulons être un partenaire fiable dans le secteur de l'usinage de la tôle et créer activement de la valeur pour nos clients - cela va au-delà de la simple vente de machines. Pour être de véritables facilitateurs et innovateurs, nous devrons nous différencier par nos plateformes, notre personnel et nos logiciels.

Bien que nous occupions une position de leader dans le secteur de la transformation de la tôle, l'environnement est devenu de plus en plus concurrentiel. Nous réalisons des investissements judicieux et innovons constamment afin de rester pertinents pour nos clients. Le risque de ne rien faire est beaucoup plus grand. Par exemple, si les clients sont à la recherche d'un nouveau système de découpe laser, ils sont confrontés à une abondance de choix en Chine ou en Europe de l'Est - mais s'ils veulent une solution de pointe, il n'y a peut-être que deux ou trois entreprises qui possèdent un "étalon-or" sur le marché. C'est là que nous voyons le plus d'opportunités et que nous voulons nous positionner.

Deloitte : Pouvez-vous décrire ce qu'est une usine intelligente pour vous ?

Guilherme Rocha : "Devenir plus intelligent", c'est mieux comprendre ce qui se passe dans le processus de production et créer une plus grande prise de conscience afin de prendre des décisions plus éclairées. Grâce à l'usine intelligente, cela permet de faciliter la flexibilité et l'optimisation. Les outils numériques sont des facilitateurs à cet égard, car ils nous permettent de faire bien plus que ce qui pouvait être fait dans le passé.

Deloitte : Quelle est votre stratégie et votre vision en matière d'usine intelligente ?

Guilherme Rocha : Nous élaborons actuellement des stratégies pour deux divisions - la division Polymer Processing Solutions qui, compte tenu de la nature de l'activité, a déjà une vision assez mûre du sujet et la division Surface Solutions (centres de revêtement) où nous entamons le voyage. Les relations avec les clients sont au cœur de notre proposition de valeur et nous visons à renforcer les dimensions de rapidité et de qualité dans notre offre à la clientèle. Nombre de nos centres de revêtement sont de petites installations, réparties dans le monde entier et situées à proximité de nos clients.

Nous avons une vision globale pour devenir plus connectés tout au long de la chaîne de valeur, avec l'aide des technologies. Pour y parvenir, nous suivons une approche progressive. Dans un premier temps, nous jetons les bases de l'intégration des processus standard, puis nous recueillons des données sur les sites de production et les chaînes d'approvisionnement afin d'analyser le débit et de comprendre ce qui se passe. Ensuite, sur la base de cas d'utilisation qui créent de la valeur pour nos clients, nous introduisons davantage d'IdO dans la production afin d'exploiter plus de données provenant de nos opérations. Enfin, nous utilisons également l'automatisation non seulement pour supprimer les tâches sans valeur ajoutée, mais aussi pour créer de meilleures informations et des données plus précises.

Deloitte : Avez-vous des bonnes pratiques à partager en ce qui concerne le processus de mise en œuvre de l'usine intelligente ?

Guilherme Rocha : Les initiatives et les mises en œuvre d'usines intelligentes sont toujours une combinaison d'approches descendantes et ascendantes. Si les décisions d'investissement doivent émaner de la direction générale, la manière de construire et le moment où l'on construit relèvent davantage d'une approche ascendante et devraient se produire à la périphérie de l'entreprise. En général, il est plus facile de créer une nouvelle unité et de trouver de nouvelles idées que d'exploiter les divisions organisationnelles actuelles sans perturber les activités en cours. Le chemin qui mène des prototypes à l'impact sur l'entreprise est long.

Deloitte : Quels sont, selon vous, les plus grands défis à relever dans le cadre d'un processus de mise en œuvre d'une usine intelligente ?

Guilherme Rocha : Les personnes et leur état d'esprit constituent un grand défi. Bien que l'Oerlikon Digital Hub tente de fournir les bons talents aux divisions commerciales, nous devons encore construire notre pipeline de talents, de compétences et de nouvelles façons de penser et de travailler, en particulier en ce qui concerne les scientifiques des données, les spécialistes de l'IoT et d'autres capacités de transformation numérique.

Un autre défi est d'avoir un modèle décentralisé, qui couvre notre empreinte mondiale. Nous disposons d'environ 110 centres d'enduction répartis dans différentes zones géographiques, certains comptant à peine 20 personnes, d'autres jusqu'à 200 personnes. Être organisé au niveau mondial tout en restant réactif au niveau local reste un défi.

Les cyberrisques et la sécurité constituent un autre défi à relever. OC Oerlikon a déjà nommé un CISO (Chief Information Security Officer) dont le rôle consiste également à superviser la sécurité du côté de la technologie opérationnelle. Même si nous n'en sommes qu'au début de notre parcours, plus nous numérisons, plus notre vulnérabilité augmente. Dans cette optique, le partage des données entre les participants est d'une importance cruciale. Il doit y avoir à la fois une compréhension claire de la valeur à partager et une confiance dans les aspects sécuritaires du partage.

Dans l'ensemble, cependant, le principal défi reste de passer des projets pilotes de fabrication intelligente à des applications de production réelles. Bien qu'il existe de nombreuses entreprises ayant des projets intéressants d'usines intelligentes, il n'y a actuellement aucune entreprise dans le monde qui puisse dire qu'elle gère une usine intelligente complète à l'échelle.

Deloitte : Quelles sont, selon vous, les principales opportunités pour votre entreprise dans le domaine de la fabrication intelligente ?

Guilherme Rocha : L'introduction de nouvelles technologies offre de nombreuses possibilités d'intégration. D'autres opportunités se situent au niveau de la détection de la demande, de la visibilité et de l'intégration dans la chaîne d'approvisionnement. Pour transformer ces possibilités en avantages rentables, il faudrait améliorer la planification, accélérer les temps de réponse et mieux utiliser les capacités existantes. L'accès à davantage d'informations en aval et l'élimination des silos nous aideront certainement à répondre de manière agile à ces opportunités, créant ainsi une meilleure offre pour nos clients.

Deloitte : Quelles sont, selon vous, les principales tendances en matière de fabrication intelligente pour votre secteur dans les années à venir ?

Guilherme Rocha : Le flux et la collecte de données provenant des équipements sont à la base de tout - une meilleure prédiction, une plus grande réactivité et des données plus précises pour l'IA. Il y aura des développements considérables dans le domaine des technologies habilitantes au cours des prochaines années et l'infrastructure IoT jouera également un rôle important.

Les technologies d'automatisation collaborative - par exemple, les cobots - contribueront à introduire l'automatisation/la robotisation dans les productions à plus faible volume. La baisse des prix des cobots et des AGV (véhicules à guidage automatique) pourrait changer la donne et entraîner un changement radical de nos méthodes de travail.

Deloitte : Pouvez-vous décrire ce qu'est une usine intelligente pour vous ?

Daniel Meier : Les concepts d'usine intelligente impliquent généralement une combinaison d'humains et de machines, de connaissances des processus et de nouvelles technologies de fabrication. Étant donné que l'image change constamment, "intelligent" signifie trouver la meilleure combinaison, à un moment donné, pour les processus de fabrication. Chez Burckhardt Compression, les processus ne sont pas très répétitifs et nous ne faisons donc pas beaucoup de simulation de données ou d'apprentissage automatique, par exemple. Malgré cela, nous devrons maîtriser un large éventail de technologies et de processus pour optimiser notre capacité de production.

Deloitte : Quelle est votre stratégie et votre vision en matière d'usine intelligente ?

Daniel Meier : Nous avons récemment lancé une nouvelle initiative quinquennale sur notre site de production suisse, qui repose sur deux éléments, à savoir une productivité élevée et une grande flexibilité. Les initiatives d'usines intelligentes ont le potentiel de promouvoir le site de production suisse, bien qu'il s'agisse d'un site à coûts élevés. Cela est possible grâce à un accès facile à des experts de divers domaines qui peuvent vous aider à réaliser d'importants gains de productivité. Notre slogan/vision "Machining 3020" vise à réduire de 30 % les délais et de 20 % les coûts dans le cadre du processus de fabrication actuel.

Deloitte : Avez-vous des bonnes pratiques à partager en ce qui concerne le processus de mise en œuvre de l'usine intelligente ?

Daniel Meier : "Il est important d'être proche de l'atelier, de commencer par des projets pilotes et de permettre à l'organisation de réaliser la transformation par elle-même."

Nous avons un projet ascendant qui a une logique cellulaire et se concentre sur les domaines clés de la création de valeur. Dans les 5 à 6 cellules que nous avons choisies, nous nous concentrons sur les concepts d'optimisation et d'allègement. Il n'y a pas d'approche unique et le degré d'automatisation au sein de chaque cellule sera différent. Nous avons également mis en place une "unité d'innovation numérique" qui, en collaboration avec les services informatiques, identifie et optimise les opportunités pour les clients et les processus d'entreprise dans tous les domaines.

Notre projet d'usine intelligente s'est très bien déroulé jusqu'à présent, ce qui confirme que notre décision de nous lancer et d'investir dans un tel projet sur le site de production suisse était la bonne.

La transformation de base est prévue pour une période de trois ans, à l'issue de laquelle nous pourrons observer les changements physiques et optiques et confirmer le cas d'utilisation. Cela servira de base pour les étapes suivantes. Il sera également important de définir et d'intégrer une nouvelle culture du travail dans l'environnement de l'usine intelligente, comme nous l'avons fait lors de la mise en œuvre de concepts allégés.

Deloitte : Quels sont, selon vous, les plus grands défis à relever dans le cadre d'un processus de mise en œuvre d'une usine intelligente ?

Daniel Meier : Actuellement, le plus grand défi est la cohérence des données pour une vision précise de bout en bout. Une bonne communication des données de l'ingénierie à la fabrication ou à d'autres secteurs peut s'avérer délicate dans une configuration existante.

Pour décider où il est judicieux d'apporter les premiers changements, il est préférable d'élaborer d'abord une carte globale, puis de suivre une approche progressive pour la mise en œuvre.

Un autre défi consiste à gérer "l'effet accordéon", c'est-à-dire le grand enthousiasme initial, suivi d'un ralentissement de l'élan lorsque l'on réalise à quel point la transformation devra être holistique et gigantesque. Cela peut avoir un impact sur la portée et l'avancement du projet. Ces revers font toutefois partie du voyage de transformation et permettent d'en tirer des leçons importantes.

Deloitte : Avez-vous les bons talents dans votre entreprise pour mettre en œuvre avec succès vos projets d'usine intelligente ? Quelles sont les compétences et l'état d'esprit dont vos employés auront besoin dans la future usine intelligente ?

Daniel Meier : Nous disposons d'un personnel compétent et expérimenté. Il y a un mélange d'experts internes et externes ayant une expérience de l'application qui sont chargés de la mise en œuvre.

Les profils professionnels et les compétences requises évoluent constamment dans les ateliers. Dans le passé, la préparation du travail - ou AVOR, comme on l'appelle en Suisse - ne comprenait que le réglage des outils et les contrôles. Aujourd'hui, l'AVOR comprend l'ingénierie de production, ainsi que l'intégration, la saisie, la simulation et la programmation des données, entre autres.

Deloitte : Quelles sont, selon vous, les principales tendances en matière de fabrication intelligente pour votre secteur dans les années à venir ?

Daniel Meier : Jusqu'à présent, nous n'avons pas identifié de technologies "incontournables", mais la possibilité de transformer et de combiner diverses données afin de créer une valeur ajoutée pour les processus recèle un énorme potentiel. Les nouvelles technologies telles que les capteurs et les réseaux peuvent faciliter ce processus, mais vous ne pouvez tout rendre plus intelligent qu'une fois qu'une bonne base est établie et que vous disposez de données clés dans un format stable.

En ce qui concerne la réalité augmentée, nous avons fait quelques essais dans l'environnement de production, mais nous pensons que la réalité augmentée est mieux adaptée aux applications clients. Dans l'atelier, nous préférons les appareils mobiles tels que les tablettes pour leur capacité à présenter des informations pertinentes telles que des dessins, des conceptions, etc.

Nous observons l'espace de l'impression 3D / de la fabrication additive et avons effectué quelques essais. Toutefois, nos pièces moulées sont encore fabriquées de manière traditionnelle. La plus grande barrière à l'entrée reste la taille des composants, par exemple la taille de l'équipement d'impression 3D, ainsi que le coût des matériaux et les délais de traitement. Nous pensons qu'au cours des 10 à 15 prochaines années, la méthode de moulage traditionnelle prévaudra, mais l'impression 3D pourrait changer la donne, en particulier pour les matériaux métalliques et composites, d'ici 20 à 30 ans. Cela aura un impact fondamental sur les pièces détachées et les services logistiques.