La vision de l’usine auto-optimisante est en passe de devenir une réalité

Heiko Claussen, technologue en chef de la division Aspen Technology d’Emerson, explique comment les équipements à tous les niveaux, du matériel aux installations entières, tirent parti de technologies et de méthodologies avancées pour créer des procédés autonomes et semi-autonomes, afin de dégager une plus grande valeur de l’ensemble des investissements. 

Les organisations cherchent à accroître leur compétitivité en permettant une collaboration plus étroite entre les fonctions, en optimisant des équipements de plus en plus complexes pour atteindre simultanément des objectifs multiples et en donnant aux travailleurs les moyens de prendre des décisions stratégiques en connaissance de cause. L’usine auto-optimisante fournira ces capacités, permettant aux entreprises d’atteindre une excellence opérationnelle durable. Suivre une vision Boundless AutomationSM constitue la base d’usines auto-optimisantes en aidant les équipes à intégrer des technologies et des méthodologies avancées pour créer des procédés autonomes et semi-autonomes. Les éléments clés de ces procédés comprennent des réseaux robustes de capteurs et d’éléments de contrôle réactifs, des systèmes interconnectés, des analyses avancées, une surveillance en temps réel, une prise de décision et une évolutivité autonomes. 

En exploitant des quantités toujours croissantes de données structurées et non structurées, l’intelligence artificielle industrielle (IA) améliore la visibilité des opérations et permet d’anticiper l’avenir, jetant ainsi les bases d’une autonomie accrue. Les technologies intelligentes de terrain, de périphérie et de cloud connectées de manière transparente fournissent un ensemble de données plus riche et un accès plus facile à ces données. Cette interconnectivité permet de déployer et d’intégrer des solutions logicielles dans l’ensemble de l’usine et de soutenir la vitesse d’analyse nécessaire pour fournir des informations opportunes. En outre, de nouveaux paradigmes d’utilisation améliorent l’accès à la prise de décision et à la collaboration au sein de l’entreprise. 

Définir l’usine auto-optimisante 
 : Le concept d’usine auto-optimisante repose sur un ensemble de logiciels et de technologies de contrôle du procédé auto-adaptatifs, auto-apprenants et auto-entretenus, qui collaborent pour anticiper les conditions futures et agir en conséquence, en ajustant les opérations dans le contexte de l’entreprise. L’usine y parvient grâce à un accès omniprésent aux données en temps réel, en combinant les principes fondamentaux de l’ingénierie et l’IA industrielle. En outre, elle capture et utilise les connaissances pour optimiser à plusieurs niveaux, fournir des recommandations exploitables et automatiser les actions en toute sécurité dans une boucle de rétroaction fermée.

Réaliser une usine auto-optimisante 
 : Pour évoluer vers ce modèle, de nombreuses entreprises commencent par améliorer et mieux aligner leurs procédés opérationnels existants afin de réduire l’écart entre les performances prévues et réelles. Cela signifie que des fonctions clés telles que la planification et l’ordonnancement peuvent être plus étroitement intégrées et alignées sur des systèmes d’automatisation en boucle fermée tels que le contrôle de procédé avancé (CPA) et l’optimisation dynamique - un point central de la prochaine génération de solutions d’optimisation de la production. En intégrant des informations provenant de l’ingénierie, de la maintenance et des chaînes d’approvisionnement, les entreprises obtiennent la vision holistique nécessaire pour atteindre des niveaux de performance encore plus élevés. 

Ce que l’usine auto-optimisante peut 
offrir : L’usine auto-optimisante permet d’accroître la rentabilité. L’atteinte de nouveaux niveaux d’efficacité de la production permet aux entreprises de trouver de nouveaux domaines d’optimisation des marges, jusqu’alors inexploités, et d’atteindre une plus grande stabilité. Elle leur permet également de devenir plus agiles et d’être mieux placées pour répondre rapidement à l’évolution de la demande de produits, aux perturbations de la chaîne d’approvisionnement et pour s’adapter à des conditions commerciales variables. Cette souplesse permet de garantir la stabilité opérationnelle et la satisfaction des clients. En outre, l’usine auto-optimisante renforce la sécurité en réduisant considérablement les conditions dangereuses et atténue les émissions de gaz à effet de serre en évitant les interruptions de procédés et les arrêts imprévus, contribuant ainsi à la réalisation des objectifs de développement durable. Enfin, elle soutient la main-d’œuvre de la prochaine génération en facilitant une meilleure prise de décision et une montée en compétences plus rapide. 

Chaque étape sur la voie d’une usine auto-optimisante créera une valeur ajoutée en cours de route, car les entreprises ciblent cette technologie pour répondre à des besoins commerciaux spécifiques tout au long de l’opération. À titre d’exemple, les entreprises qui ont mis en œuvre la maintenance prédictive alimentée par l’IA sur des centaines d’équipements et de nombreux sites réalisent déjà des gains et rentabilisent leur investissement en quelques mois seulement. 

Capacités d’auto-optimisation 
 : Les éléments constitutifs et les capacités que les entreprises peuvent mettre en œuvre pour créer l’usine auto-optimisante comprennent des innovations avancées d’Emerson et de sa division Aspen Technology : 

• Planification et ordonnancement en boucle fermée, pour intégrer étroitement le contrôle avancé du procédé, l’optimisation de l’enveloppe des procédés, la planification et l’ordonnancement. 
• Surveillance des performances des procédés avec un réseau de modèles en ligne pour fournir des informations automatisées 24 h/24 et 7 j/7 afin de proposer des ajustements, en s’appuyant sur l’efficacité de la technologie de l’IA industrielle. 
• Surveillance de l’état des équipements tirant parti de l’analyse prescriptive, fondée sur l’IA industrielle, pour faire le suivi des performances des équipements et prédire les pannes, maximiser le temps de fonctionnement et sécuriser les opérations. 
• Technologie d’habilitation de la main-d’œuvre, telle que l’orientation cognitive pour la prise de décision et la formation interactive des opérateurs. 
• Technologie de jumeau numérique  utilisant des données en temps réel pour fournir un profil numérique évolutif du comportement historique, actuel et futur d’un procédé ou d’un équipement. 
• Alliance de modèles permettant le partage des données de base clés et des composants de modèles entre différentes applications afin de maximiser les synergies à travers l’organisation. 
• Solutions de modélisation avancées permettant aux ingénieurs de construire rapidement des modèles pour optimiser les installations en ligne et hors ligne. 
• Visualisation des données permettant de créer un environnement de travail collaboratif et adaptable de nouvelle génération. 
• Systèmes de commande  fournissant une surveillance et un contrôle en temps réel, ainsi qu’une aide à la prise de décision autonome, contribuant à optimiser un environnement dynamique et adaptatif. 
• Éléments de contrôle final permettant d’exécuter les actions de contrôle rapidement et avec précision, aidant ainsi l’usine à atteindre des performances optimales. 

Responsabiliser les travailleurs :
Il est important de noter que les personnes ne sont pas retirées de l’équation dans l’usine auto-optimisante ; au contraire, elles sont habilitées à travailler plus efficacement sur les tâches à plus forte valeur ajoutée. Le rôle du planificateur et du programmateur évoluera de plus en plus vers l’examen stratégique et la prise de décision, au lieu de la création manuelle de plans et de la réalisation d’analyses. Au fil du temps, les rôles de la prise de décision automatisée et de la prise de décision humaine évolueront, et les informations recueillies dans l’usine et les actions entreprises par le personnel seront exploitées pour atteindre un nouveau niveau d’intelligence et d’automatisation. 

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