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Last updated on 5/13/24

Analysez les enjeux économiques

La productivité

Un des premiers enjeux auxquels il faut répondre pour développer un produit est celui de la productivité. Sur le marché des objets connectés, les besoins sont les mêmes : produire plus, plus vite, avec le même niveau de qualité, voire en l’améliorant. Ce qui induit d’introduire de l’IoT dans les équipements industriels — chaque machine devient de plus en plus autonome — pour produire plus vite au long de la chaîne de production et produire plus vite chacun de ces équipements devenus IoT, afin de les déployer dans toutes les usines du monde. Explorons ensemble comment l’IoT répond à cet enjeu de productivité.

Tout d’abord, l'ensemble des objets et des machines interconnectés vont permettre d'assurer une continuité de l'information. La notion de continuité de l'information signifie que grâce aux objets et aux machines connectés, l’entreprise aura accès en permanence à toutes les données de production, ce qui lui permettra une très grande réactivité.

Grâce à la continuité de l’information, les temps d'attente, de réparation, de maintenance ou de dysfonctionnement sont réduits au maximum. Le but est d'avoir une très faible variabilité dans l'ensemble des circuits productifs, pour rendre immédiatement disponibles l'ensemble des composants liés à une tâche. La productivité — facteur essentiel d'efficacité et de résultats du secteur industriel — va donc pouvoir être grandement améliorée et mise à profit grâce à de l’IoT. Il permettra ainsi la réduction des délais et l'automatisation sous contrôle de commande de l'ensemble des opérations 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, 12 mois sur 12 et à distance.

Les meilleurs résultats seront obtenus grâce à de l’IoT dispersé sur l'ensemble de la chaîne de production. Cela veut dire qu’une grande variété d’objets connectés qui interviennent sur un produit auront la capacité d’échanger en continu sur le niveau de production, les retards ou les besoins en maintenance, par exemple.

L’arrivée des objets connectés ouvre la possibilité de réduire l’importance de l'être humain dans la chaîne de production. Typiquement, le transport de fret dans des véhicules autonomes, donc sans pilote, débouchera sur du transport nécessitant une continuité numérique sécurisée totale, et permet d’envisager une productivité maximale, puisque 24heures/24, 7jours/7 et 365 jours par an !

Aujourd'hui, des tests sont en cours pour contrôler en permanence des bâtiments de surface, sans pilote à bord, sur l'ensemble des voies navigables. Rolls Royce, par exemple, développe une base en Angleterre pour une flotte de supertankers connectés et autonomes.

La productivité, quelle que soit la chaîne de production, quelle que soit la supply chain, va pouvoir être maximisée grâce à des technologies d'interconnexion et d'intelligence, qui sont la base même de l’IoT.

La qualité

L’IoT ouvre de nouvelles possibilités pour le management de la qualité. La démarche qualité vise à réduire au maximum les coûts dits de non-qualité, comme les retards ou les malfaçons. Ils sont, aujourd’hui encore, importants, que ce soit dans une usine ou dans la production de biens courants. Les indicateurs de performance des usines atteignent souvent les 97 % ou 98 %, mais il reste toujours une rémanence de 2 % à 3 % de non-qualité qui, si on voulait la réduire sans l’IoT, aurait un impact financier lourd en termes d'investissement sur chiffre d’affaires marginal généré.

Il faut remarquer que la non-qualité liée aux processus de développement des produits ou des nouveaux services est encore plus importante. Elle peut être estimée autour des 10 %, 15 %, voire 20 % des coûts de développement. 

Pour atteindre cet objectif, les objets connectés devront être équipés d’un certain nombre d’éléments spécifiques. Il s’agit de technologies ou d’intelligence liées à des algorithmes. Ou bien encore de logiciels qui surveillent la qualité du processus et des échanges, tout en autorisant l’accès à des données de fonctionnement en continu.

La connexion permanente, l’émission et la réception de données brutes de fonctionnement, permettent d'accroître les capacités de correction, de maintenance ou de réparation préventive. Il sera désormais possible de ne plus être uniquement sur du préventif, mais aussi sur de l'analyse du fonctionnement en continu, pour être en permanence à l'optimum de production.

Cette analyse préventive des opérations est rendue possible par la modélisation. Elle permettra de modéliser les coûts de non-fonctionnement et les seuils de dysfonctionnement.  

C’est sur ce point qu’intervient la valeur ajoutée de l'objet intelligent. En sortant du curatif pour aller vers le préventif, la machine pourra dire elle-même : « attention, si je continue de fonctionner une heure, deux heures ou dix heures, je vais arriver dans une zone de possibles dysfonctionnements et donc je vais générer de la non-qualité ». Suite à cette information, nous pouvons très bien imaginer une intervention par d'autres robots similaires pour pallier ou éviter ces zones de dysfonctionnement.

En cas de rupture de la chaîne logistique, une optimisation, une prévention, un autocontrôle et une autocorrection pourraient intervenir immédiatement. Les objets intelligents (donc dotés de capacité d’analyse préventive) seront à même d’intervenir pour prendre en considération le composant susceptible de manquer, sur site ou à l’endroit précis de la chaîne de production qui pose problème. Cela peut passer, par exemple, par l’introduction d’une autre voie d’approvisionnement dite “d’urgence” — une voie de sécurisation répondant à une analyse de risque et son plan de couverture afin de ne jamais interrompre la chaîne de production.

Le contrôle et l’automatisation relèvent du contrôle-commande extérieur au système de production — et donc du système de maîtrise de la non-qualité. Ces fonctions de maîtrise de la non-qualité, du fait de la logique de prévention, seront aussi embarquées à l'intérieur de chacun des objets eux-mêmes.

L’ingénieur ou le technicien développera non seulement l'objet connecté en soi, mais il tiendra compte de son contexte et de son écosystème pour qu'il devienne autonome dans son autoréparation (systèmes “fault-tolerant” dotés de redondances fonctionnelles) et son autocontrôle, et pour qu’il informe les autres objets connectés de son état, afin que l’ensemble de la chaîne de production puisse être sous contrôle (maîtrise de l'effet systémique) et elle-même “fault tolerant”. Les coûts de non-qualité — extrêmement onéreux — seront eux aussi réduits. Et si quelques pannes devaient malgré tout surgir, elles seraient réduites drastiquement.

L’émergence de nouveaux besoins économiques

En dehors des marchés que nous avons abordés, l’IoT fait-il réellement émerger de nouveaux besoins ? Est-il un facteur de croissance pour les entreprises ? Ou bien est-ce que l’IoT est simplement une sorte de buzz word qui va faire plaisir à beaucoup de gens, permettre de produire énormément d’articles mais ne débouchera pas sur une réalité ?

Mon sentiment est que l’IoT est un véritable facteur de croissance et de développement industriel, qui répond aux besoins de notre société (connexion, échanges, information en temps réel, immédiateté…) mais qui s’appuie sur des technologies transverses et impose la multidisciplinarité.

Depuis 15 ans environ, les limites du fonctionnement en silos ou en domaines spécialisés ont été atteintes. L'algorithmique, les mathématiques, l'électronique, l'informatique ou la mécanique sont devenus des domaines hyperspécialisés.  Ils ont été poussés vers une logique analytique extrêmement forte. Cette spécialisation a permis de développer des technologies et des solutions techniques sur des disciplines extrêmement pointues.

Chacun de ces domaines va continuer à s'améliorer mais, sans articulation, ils n’arriveront pas à répondre aux défis de l’IoT. En particulier, celui de la multidisciplinarité.

Avec l’IoT, de nouveaux besoins apparaissent pour les entreprises. Ce qui va constituer un facteur important de croissance de la connaissance et des marchés. Mais pour cela, il faudra adopter de nombreux changements. Pour entrer dans l’ère de l’IoT, il faut sortir du système de spécialistes d’un domaine qui ne savent rien de ce qui se passe à côté, comme c’est le cas dans des organisations ou des entreprises qui fonctionnent par silos.

Des domaines d'excellence doivent être développés pour inclure de nouvelles connaissances, de nouvelles disciplines et méthodes comme la pluridisciplinarité, la transversalité et l’approche par écosystèmes. Notre système éducatif devra aussi être enrichi sur cet aspect "systémique".

Aujourd’hui, dans le domaine de la santé tout est interconnecté. Même une opération à distance ! En 2001, une équipe basée en France a ainsi réussi une opération chirurgicale gastrique aux États-Unis en utilisant des robots distants d’une grande précision. Le délai entre la communication d’un geste et son accomplissement était de l’ordre du centième de millième de seconde. Pour cela, il leur a fallu utiliser de nouvelles technologies en robotique, en communication très haut débit, mais aussi créer de nouvelles disciplines comme la téléchirurgie.

Tout peut se faire à distance, à condition de réunir des robots connectés d’un genre nouveau, des infrastructures de communication nouvelles et un personnel formé.

En résumé

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