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Livre Blanc n°1 : Obtenez les clés pour vous guider vers l’industrie 4.0

Publié le : 10 février 2023

La décarbonation de l’industrie apparaît aujourd’hui comme un enjeu majeur, à la fois pour des raisons économiques, géopolitiques, et environnementales. Rénovation énergétique, recours aux énergies renouvelables… quelles sont les actions à mettre en œuvre pour y parvenir ? Comment les industriels peuvent-ils se faire accompagner aujourd’hui ?
Pour vous aider dans cette transition, nous avons rédigé le Livre Blanc Dametis, en 3 chapitres, afin que vous obteniez les clés pour vous guider vers l’industrie 4.0 !

La rédaction de ce Livre Blanc a été possible grâce aux experts Dametis :

Julian Aristizabal
Cofondateur, CEO

Jérémy Barrais
Responsable produit

Nicolas Duran
Cofondateur CTO

Sébastien Papouin
Directeur Technique

Cyril Quemeneur
Ingénieur Energie

Chapitre 1 : tendre vers l’industrie 4.0 – la data et l’expertise humaine, au coeur de votre stratégie de décarbonation

I. Mémoire et intelligence environnementale

Si « le développement d’une pleine intelligence artificielle pourrait marquer la fin de l’espèce humaine » (Stephen Hawking, 2014), les logiciels intelligents peuvent, eux, marquer la fin du gaspillage énergétique dans l’industrie. Par exemple, les données énergie qui entrent en jeu dans la fabrication d’un produit – du mascara aux automobiles en passant par les sachets de purée – dépassent largement les capacités de stockage et de traitement du cerveau humain.

• Une « mémoire énergie » déjà externalisée

Naturellement, les professionnels ont donc commencé par externaliser leur « mémoire énergie » dans des fichiers papiers et des tableaux Excel. C’est le cas quand un opérateur relève les compteurs sur une fiche imprimée et la range dans un classeur, avant qu’éventuellement un collègue ne recopie, avec plus ou moins d’erreurs, ces données sur ordinateur. Même phénomène de stockage externalisé quand divers logiciels somnolent dans un coin de l’usine, conservant sans rien en faire des données en tous genres, notamment énergétiques.

• Les limites des tableaux Excel

Julian Aristizabal, CEO de Dametis : « Aujourd’hui, de nombreux sites industriels gèrent leur énergie avec de simples tableaux Excel. Cela implique un travail chronophage et hasardeux de récupération des données – lors de tournées5 de l’usine, qui en l’absence de transmission automatisée peuvent représenter 30 minutes voire une heure par jour – puis d’intégration, beaucoup de copier-coller, des erreurs de réécriture, un empilement de versions créées par différents utilisateurs… Cette méthode enlève un temps précieux pour réfléchir sur ces données (qui sont de toutes façons incomplètes et peu fiables comparées à celles qui seraient remontées par un bon EMS). »

• L’humain et l’I.A. ensemble face au défi écologique

Un logiciel mesurant la performance environnementale est donc (entre autres) une nouvelle mémoire de l’usine. Quand ce logiciel est suffisamment perfectionné, les données qui s’y trouvent sont correctes, bien rangées et faciles d’accès, contextualisées et non redondantes. La particularité, c’est que cette mémoire peut être mobilisée simultanément par deux catégories de cerveaux : humains et algorithmiques. Si l’on doit s’inquiéter que de manière générale, dans nos sociétés, « l’ordinateur en vient à représenter un idéal à la lumière duquel la pensée réelle finit de façon perverse par paraître déficiente » (Matthew B. Crawford)6, il faut néanmoins reconnaître que l’esprit humain ne peut pas relever en solitaire le défi des économies d’énergie dans l’industrie.

• Des logiciels chefs d’orchestre « environnement » dans l’usine du futur

Déjà incontournables dans les usines actuelles qui souhaitent se diriger vers le « minimum énergétique atteignable » (MEA), les logiciels gagneront en importance au fil de l’automatisation, croissante, des sites de production.

« Machines-outils programmables, robots de soudure et de peinture, chariots téléguidés, automates de manutention et d’assemblage font partie depuis longtemps de l’usine et du magasin de stockage, rappelle Charles-Édouard Bouée dans son livre Confucius et les automates (éd. Grasset, 2014)7
.
Mais la nouvelle génération de ces équipements ne ressemblera en rien aux précédentes, car ils vont acquérir de plus en plus d’intelligence et, grâce à Internet, ils seront en mesure de se connecter et de communiquer entre eux. »

Dans l’industrie 4.0, les logiciels de la performance environnementale seront les chefs d’orchestre de l’enjeu écologique dans cette « nouvelle réalité cyber-physique ».

• L’humain reste essentiel

Julian Aristizabal, CEO de Dametis :
« Le logiciel repose sur une collaboration homme-machine. Car dans une usine, on finit toujours par être confrontés à des situations d’exception, qui imposent de passer à nouveau par l’humain. Un logiciel ne crée pas d’expertise, il fonctionne à partir d’une expertise humaine écrite sous forme algorithmique. Il y a aussi des choses qu’il ne peut pas faire, comme (ré)étalonner des capteurs8 – qui dérivent inévitablement avec le temps, autrement dit le zéro se décale et la donnée remontée est fausse. »

II. L’expertise environnementale dans un logiciel

• Des « systèmes experts » au service des industriels

Une plateforme collaborative de transition environnementale doit idéalement concentrer, entre les mains de chaque utilisateur, l’expertise humaine mondiale en matière d’efficacité environnementale industrielle. Pour cela, il doit être un véritable système expert.
« Un système expert est un outil informatique d’intelligence artificielle (I.A.), conçu pour simuler le savoir-faire d’un spécialiste, dans un domaine précis et bien délimité, grâce à l’exploitation d’un certain nombre de connaissances fournies explicitement par des experts du domaine. »

• Challenger les usines au regard des meilleures performances mondiales

De plus, l’expertise fournie doit être suffisamment riche pour intégrer les meilleurs scores environnementaux (énergétique entre autres) au niveau mondial, actualisés, toutes industries confondues.
Le logiciel EMS peut ainsi challenger les utilités et process en les comparant aux meilleures performances mondiales. Bien sûr, il n’existe pas de référentiel pré-mâché qu’il suffirait de « verser » dans le logiciel… Ces données doivent provenir de l’expérience terrain cumulée (visites et audits d’usines, mises en place et suivis de plans de mesurage…) de l’entreprise qui fournit le logiciel, complétée par des recherches documentaires spécialisées.

• Les utilisateurs d’un EMS peuvent augmenter leurs compétences énergie

Par nature, un logiciel expert transfert aux industriels un savoir augmenté classiquement détenu par des employés, prestataires et consultants. Il n’y a cependant pas de risque de déperdition des compétences énergie en interne, le logiciel n’étant pas une « boîte noire » d’où émanerait d’étranges recommandations et bilans, mais bien un outil transparent et intuitif au service de l’humain.
De manière générale, « un logiciel doit permettre l’autonomie des utilisateurs – notamment en France où l’on constate une maturité technique assez forte, avec des opérateurs très qualifiés – en étant flexible et ouvert. » (Julian Aristizabal, CEO de Dametis).
Le système expert Dametis se définit par un double transfert d’expertise : d’un côté (et par définition), un processus de concentration des connaissances de nos experts dans la plateforme, de l’autre, un processus de diffusion de ces connaissances auprès de tous les utilisateurs (en particulier les opérateurs sur site).
Nos utilisateurs, qui s’investissent dans l’utilisation du logiciel, augmentent en continu leur niveau de compétences et gagnent en autonomie sur la thématique performance environnementale.

III. Des artisans 4.0 de la donnée environnementale

Un logiciel doit d’abord collecter, secondes après secondes, une grande quantité de données, où qu’elles se trouvent : automates, ERP, MES, capteurs, capteurs virtuels avec algorithmie…

Et comme un ébéniste étudie son bois avant de le travailler – est-il robuste, irrégulier, noueux… ? -, un logiciel doit « comprendre » son matériau (la donnée) avant d’en faire quelque chose. La donnée est-elle erronée (dérive du capteur, erreur de paramétrage…) ou correcte ?

• Refléter la vie de l’usine et supprimer les « dettes techniques »

« J’ai visité des usines dans lesquelles les données du logiciel étaient tellement déconnectées de la réalité que l’outil était devenu inexploitable », souligne Julian Aristizabal, CEO de Dametis. Ces dettes techniques concernent, à des degrés divers, 90% des logiciels que je rencontre.

Ce qu’oublient certains concepteurs de softwares, c’est que les industriels passent leur temps à chercher des solutions à des problèmes concrets, et donc à modifier leurs installations. Un logiciel doit refléter le réel et tenir compte des changements les plus mineurs qui, mis bout à bout, au fil des mois, façonnent l’usine. »

• Exemples de changements du quotidien à prendre en compte

Le logiciel doit avoir en permanence un regard critique sur la donnée mais aussi supprimer les « dettes techniques » en assimilant les changements du quotidien (alimentation d’un process, configuration d’une utilité…).

Un piquage pour interconnecter deux réseaux froids va changer la performance des deux réseaux, un automaticien peut facilement changer un adressage pour optimiser la communication entre deux automates. Un logiciel intelligent doit savoir suivre ces évolutions.

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