Industrie 4.0 : ce qu'il faut mesurer avant de piloter

En Wallonie, l’industrie du futur n’est pas un slogan de salon. C’est un axe régional porté depuis des années, avec ses programmes, son label et ses conseillers. La demande arrive donc chez nous déjà formulée dans ce vocabulaire : un client veut du temps réel, des alertes, un tableau de bord, parfois de la prédiction.

Puis on va voir l’atelier. On ouvre l’armoire. Et il y a un compteur pour tout le bâtiment.

C’est le point que la promesse industrie 4.0 saute presque toujours. Piloter, c’est décider à partir de ce qu’on sait. Prédire, c’est extrapoler à partir de ce qu’on a vu. Les deux reposent entièrement sur une mesure qui, dans la majorité des sites que nous visitons, n’existe pas encore ou n’existe pas au bon endroit. Le logiciel n’est jamais le facteur limitant. La mesure, si.

De quoi parle-t-on, exactement

Le terme mérite qu’on s’y arrête, parce qu’il sert à vendre à peu près n’importe quoi.

On compte habituellement quatre révolutions industrielles. La première est celle de la vapeur et de la mécanisation, à la fin du dix-huitième siècle. La deuxième, celle de l’électricité, de la chaîne de montage et de la production de masse. La troisième arrive avec l’électronique, l’automate programmable et l’informatique : la machine devient capable d’exécuter un programme sans intervention humaine à chaque cycle. La quatrième, celle qu’on appelle industrie 4.0 ou industrie du futur, ne rajoute pas une machine plus puissante. Elle fait converger le monde numérique et le monde physique : les équipements, les systèmes de gestion et les personnes échangent des informations, et la production se pilote à partir de ces informations plutôt qu’à partir de l’habitude.

Les quatre révolutions industrielles. La plupart des ateliers que nous visitons sont au stade 3.0 : des machines automatisées qui ne communiquent pas.

La bascule utile n’est donc pas entre la machine manuelle et la machine automatique. Elle est entre la machine automatique qui garde ses informations pour elle et celle dont les informations sortent et servent ailleurs.

C’est plus parlant sur une ligne. Une machine fabrique le produit, il passe à une emballeuse, puis à une encartonneuse. Chacune est automatisée, chacune fait son travail correctement, et aucune ne parle aux deux autres. La première sait combien de pièces elle a produites. La dernière sait combien de cartons sont sortis. Personne, dans l’atelier, ne connaît l’écart entre les deux, alors que cet écart est exactement ce qui a été perdu en route.

Ce n’est pas que l’information n’existe pas du tout. C’est qu’elle circule à pied. Le responsable d’atelier relève les compteurs de ses machines, ou lit les feuilles que les opérateurs ont remplies à la main, compte les cartons, puis encode le tout dans le logiciel de gestion de l’entreprise, l’ERP. Ça prend du temps, et à la fin de l’opération il dispose de chiffres justes sur la production de la veille. Dans une organisation plus outillée, cette collecte est le travail d’une couche logicielle dédiée, le MES, qui se branche sur les machines et alimente l’ERP sans intervention. La plupart des PME que nous visitons n’en ont pas : la feuille de l’opérateur et le clavier du responsable en tiennent lieu.

Ces ateliers ne sont donc pas au stade zéro. Ils ont des automates, des variateurs, des balances, des systèmes de dosage, parfois des équipements très récents. Ils sont en 3.0, et ce 3.0 est muet.

Ce que nous proposons ne consiste pas à racheter le parc. Nous posons un device par machine, sur le point qui compte déjà, et l’information remonte par le réseau LoRaWAN au lieu de passer par une feuille. Le sans fil évite de tirer un réseau jusqu’à chaque poste, ce qui est souvent le poste le plus lourd du projet, mais il ne dispense pas de raccorder le device à sa source : une cellule de passage, une sortie d’automate, un compteur. Ce raccordement se prépare machine par machine.

Le changement, quand c’est en place, tient en une phrase. Les chiffres de production cessent d’être ceux de la veille et deviennent ceux de l’heure en cours, à la cadence de remontée choisie, affichables sur un écran dans l’atelier plutôt que dans un tableur consulté le lendemain matin. Ce qu’on calcule ensuite avec ces chiffres, et la façon dont on s’y prend mal, feront l’objet d’un autre article.

Un mot sur l’industrie 5.0, dont on commence à entendre parler. Le terme vient d’un rapport de la Commission européenne publié en 2021, qui propose de compléter le 4.0 par trois orientations : une industrie centrée sur l’humain, durable et résiliente. La différence avec les quatre précédentes mérite d’être dite plutôt que gommée. Les révolutions 1.0 à 4.0 se constatent après coup, on leur donne un numéro une fois qu’elles ont eu lieu. Le 5.0 est une direction proposée par une institution, pas une rupture technique observée dans les ateliers.

Ça ne le rend pas creux pour autant. Remettre l’opérateur au centre suppose de lui donner l’information au moment où il en a besoin, à son poste, plutôt que dans un tableau de bord ouvert le lendemain par quelqu’un d’autre. C’est exactement ce que demande le 4.0, avec un destinataire différent. C’est d’ailleurs ainsi que nous travaillons : l’opérateur est associé au projet, parce que c’est lui qui vivra avec le système, et lui qui saura dire pourquoi la ligne s’est arrêtée. Mais ça se heurte au même mur : un atelier qui ne mesure pas ne fera pas de 5.0 non plus, faute d’avoir quoi que ce soit à mettre devant lui.

Commencer par la décision, pas par le capteur

La première question que nous posons n’est pas « que voulez-vous mesurer ». C’est « quelle décision voulez-vous pouvoir prendre, et qui la prendra ».

La différence n’est pas rhétorique. « Je veux suivre ma consommation d’eau » ne mène nulle part : suivre n’est pas une décision. « Je veux savoir en combien de temps une fuite se déclare et pouvoir envoyer quelqu’un au bon endroit » en est une, et elle dicte tout le reste : le nombre de points de mesure, leur emplacement, la fréquence, et le destinataire de l’alerte.

Quand personne dans la pièce ne sait nommer la décision, l’instrumentation produira des courbes que personne ne regardera. Nous l’avons décrit ailleurs sous un autre angle, dans notre article sur les raisons pour lesquelles les projets de monitoring énergétique échouent : le problème n’est presque jamais technique.

De cette question découlent deux paramètres, et ce sont les seuls qui comptent vraiment au départ. Où on mesure, et à quel rythme.

La maille : aussi fine que la plus petite action possible

Un exemple qui revient souvent. Un grand bâtiment tertiaire, découpé en trois occupants distincts. Le propriétaire veut suivre l’électricité, le fioul et l’eau, et répartir correctement entre les trois parties.

L’électricité ne pose pas de problème : le TGBT est déjà découpé, chaque départ est identifiable, il suffit d’instrumenter les bons départs. L’eau, elle, arrive par un seul compteur principal, en tête d’installation, pour la totalité du bâtiment.

Avec ce seul point de mesure, voilà ce qu’on obtient : une courbe de consommation totale. Elle monte, elle descend, elle a un plancher nocturne. Elle permet de dire qu’il se consomme de l’eau la nuit alors que le bâtiment est vide, donc qu’il y a probablement une fuite. Et elle s’arrête exactement là.

Ce qu’elle ne permet pas : dire s’il s’agit d’une chasse qui coule au deuxième étage de l’aile est, d’un raccord ouvert dans un local technique, ou d’un usage légitime qu’on avait oublié. Le technicien qu’on envoie sur place n’a aucune indication de direction. Il va devoir fermer des vannes une par une, la nuit, et regarder le compteur.

La règle que nous en tirons : la maille de mesure doit être au moins aussi fine que la plus petite unité sur laquelle quelqu’un peut agir. Si l’action possible se formule « je coupe l’arrivée de l’aile est », il faut un point de mesure par aile. Si elle se formule « j’envoie le plombier au deuxième », il en faut un par étage. Mesurer plus fin que l’action possible est du gaspillage. Mesurer plus gros la rend impossible.

Et il y a un corollaire que les gens découvrent tard, souvent après avoir payé une plateforme : un agrégat ne se décompose pas après coup. On peut toujours additionner des sous-comptages pour reconstituer un total. L’inverse n’existe pas. Aucun algorithme, aucune intelligence artificielle ne fera sortir la consommation d’un étage d’un compteur qui n’a jamais mesuré que le bâtiment entier. Si la question porte sur l’étage, il faut du sous-comptage, et ça se décide avant, pas après.

C’est la raison pour laquelle nos discussions de départ portent autant sur la plomberie et sur le tableau électrique que sur le réseau. Le monitoring énergétique et le monitoring temps réel se dimensionnent à cet endroit.

Le pas de temps : plus court que le phénomène

Deuxième paramètre, et celui sur lequel on se trompe le plus.

Prenons une ligne de production alimentaire. Il y a des cuves, il y a une recette, et à un moment de cette recette on injecte de l’eau. Le puisage est bref. Il se répète à chaque batch, disons toutes les quinze à vingt minutes selon la cadence du jour.

Si le device remonte un index toutes les quinze minutes, voici ce qui se passe. Certains relevés tombent entre deux injections et ne montrent rien. D’autres en englobent une, parfois deux. Le volume attribué à un batch donné est faux, et il est faux de manière irrégulière, donc invisible. On obtient une courbe qui a l’air propre, sur laquelle on ne peut construire aucun calcul de consommation par produit fabriqué. C’est le pire cas de figure : pas une absence de donnée, une donnée fausse qui inspire confiance.

Dans cette configuration nous descendons à un relevé par minute.

La règle : le pas de mesure doit être nettement plus court que le phénomène qu’on veut voir. Un événement plus court que l’intervalle entre deux relevés n’existe pas dans les données. Un talon nocturne se voit très bien avec un pas large, parce qu’il dure toute la nuit. Le démarrage d’un compresseur, non.

Il y a heureusement une nuance qui évite bien des surcoûts. Compter et transmettre sont deux choses différentes. Un device raccordé à une sortie à impulsions continue de compter entre deux transmissions : la finesse du comptage ne dépend pas de la fréquence d’envoi. On peut donc remonter un index consolidé à intervalle raisonnable sans rien perdre du volume total. Ce qui exige un pas court, c’est l’horodatage : savoir quand l’eau est partie, et rattacher ce volume à un batch précis. Tant que la question porte sur des totaux, on respire. Dès qu’elle porte sur des séquences, il faut descendre.

Et nous refusons de descendre indéfiniment, pour deux raisons. Le réseau lui-même impose ses limites, que nous détaillons dans notre article sur le fonctionnement du LoRaWAN. Et il existe un plafond d’utilité : personne n’exploitera jamais une courbe à la seconde sur un compteur d’eau sanitaire, et produire cette donnée revient à payer pour du stockage que personne ne lira.

L’énergie, en revanche, n’entre pas dans cet arbitrage, contrairement à ce qu’on suppose souvent. Quand la cadence demandée est élevée et que le point de mesure est une machine, nous ne posons pas un device sur batterie, nous posons un device alimenté. Le mode d’alimentation se choisit en même temps que le pas de mesure, pas après.

Il arrive qu’un point de mesure demande des remontées plus fréquentes que ce que le LoRaWAN transporte. C’est alors ce point-là qui change de technologie, pas le projet : on le câble, ou on lit la valeur sur l’automate qui pilote déjà la machine. Le réseau LoRaWAN couvre le reste du site.

Ce qu’aucune donnée ne vous rendra

Trois limites qu’il vaut mieux énoncer au départ, parce qu’elles ne se contournent pas.

Le passé n’est pas récupérable. Une mesure démarrée aujourd’hui ne répondra jamais à une question sur l’exercice précédent. Quand un client veut comparer avant et après une modification de process, la conversation utile consiste à installer avant, pas à espérer reconstituer ensuite.

Une cause ne se mesure pas. La donnée dit qu’une machine a consommé plus que d’habitude. Elle ne dit pas si c’est un roulement qui chauffe, un réglage qui a dérivé ou un opérateur qui a changé sa façon de travailler. Le rapprochement se fait par quelqu’un qui connaît l’atelier, jamais par la courbe seule.

Et une grandeur non instrumentée ne s’infère pas d’une autre sans hypothèse explicite. On peut estimer une production à partir d’une puissance électrique, mais cela suppose un modèle, et ce modèle se vérifie. Ce genre de raccourci se présente comme une économie de capteurs. Il se paie en discussions sans fin sur la fiabilité des chiffres.

Là où nous répondons non

Un atelier, un parc de machines visiblement en fin de vie. La demande : mesurer la production, connaître les arrêts, savoir où passe le temps.

Nous savons déjà ce que la mesure va montrer. Les arrêts seront des pannes, elles seront nombreuses, et elles seront parfaitement identifiables. Le client n’apprendra rien : il vit avec ces machines tous les jours, il sait mieux que quiconque laquelle lâche et à quelle fréquence. Nous aurons instrumenté un atelier pour lui restituer, en couleurs, une information qu’il possédait déjà.

La photo ci-dessous est celle que je sors dans ces cas-là. Elle parle d’elle-même, et le message qui l’accompagne est toujours le même : commencez par remettre votre parc en état, puis revenez nous voir.

Quand la première cause d’arrêt est la vétusté, aucune mesure ne change la priorité, et vendre un système à ce moment-là revient à faire payer un diagnostic déjà connu.

C’est aussi une question de séquence. Une fois les machines fiabilisées, les arrêts qui subsistent deviennent intéressants, parce qu’ils cessent d’être évidents. Là, la mesure a quelque chose à apprendre au client.

La question de la taille

L’autre cas où nous déconseillons, et il n’a rien à voir avec la technique.

Un petit atelier, une seule ligne, un poste d’emballage, deux personnes qui travaillent dessus. Il n’y a pas grand-chose à mesurer, et surtout il n’y a personne pour exploiter ce qui sortira. Les deux opérateurs voient la ligne. Ils savent qu’elle s’est arrêtée, ils étaient devant.

Un système de mesure produit de la donnée, et la donnée ne devient une décision que si quelqu’un s’en occupe dans la durée. C’est la partie que les projets sous-estiment le plus. Chez Finemeca, cette compétence a un visage : Anass Jabari, fondateur d’ATOMS CONSULTING, intervient sur la stratégie et l’organisation, l’étude de projet et la digitalisation des procédés, GMAO, ERP, MES et PLM. C’est aussi l’objet de notre expertise analytique. En dessous d’une certaine taille, ce travail d’analyse coûte plus cher que ce qu’il permet de gagner, et nous le disons.

La bonne nouvelle, pour les structures qui hésitent à cause du modèle de facturation : chez nous l’échelle ne se paie pas au device. Nos kits sont sans abonnement par device*. Ajouter un sous-comptage pour affiner une maille ne déclenche pas une ligne d’abonnement supplémentaire, ce qui change complètement la façon d’aborder la question du nombre de points de mesure.

À quoi ça ressemble quand c’est fait

Le meilleur endroit pour voir une chaîne complète, du device au tableau de bord, reste notre démonstrateur Industrie 4.0 chez Technifutur. Il a l’avantage d’exister physiquement et de servir à former des gens, ce qui est une épreuve de vérité plus sévère qu’une démonstration commerciale.

Pour le reste, l’industrie 4.0 dans un atelier ordinaire ressemble rarement à une brochure. Elle ressemble à quelques points de mesure bien choisis, posés là où quelqu’un peut agir, à un rythme adapté à ce qu’on cherche, et à une personne dont c’est le travail de regarder les chiffres chaque semaine. Nous décrivons le versant pilotage, quand la mesure commande aussi des équipements, dans notre article sur le pilotage de l’eau, de l’air et de l’électricité.

Deux suites à cet article

Une fois la mesure en place, deux chemins s’ouvrent, et ils ne demandent ni la même maille ni le même rythme.

Le premier est la maintenance. Compter les heures réelles de fonctionnement d’une machine pour caler un graissage sur l’usage plutôt que sur le calendrier, suivre le temps de service d’une lame pour la remplacer avant qu’elle ne dégrade la production, surveiller la consommation d’air d’une machine à l’arrêt, ce qui ne devrait pas exister et se chiffre vite, comme nous l’avons montré à propos des fuites d’air comprimé. Ce qu’on vend aujourd’hui sous le nom de maintenance prédictive relève le plus souvent de cette famille, et c’est déjà beaucoup. C’est le sujet de Maintenance prédictive 4.0 : l’usage plutôt que le calendrier.

Le second est le TRS, le taux de rendement synthétique. C’est le terrain sur lequel une mesure mal dimensionnée fait le plus de dégâts, parce que le TRS est un rapport : une erreur au numérateur ou au dénominateur produit un chiffre qui a l’air d’un indicateur de pilotage et qui n’en est pas un. Nous détaillons ce terrain dans notre article sur les trois conditions pour un chiffre TRS exploitable.

Les deux reposent sur ce qui précède. Une maille trop grossière ou un pas trop long, et ni l’un ni l’autre ne tiendra debout.

Si vous vous demandez ce qu’il faudrait instrumenter chez vous pour répondre à une question précise, c’est exactement la conversation que nous préférons avoir. Écrivez-nous en nous disant quelle décision vous voulez pouvoir prendre.

* Sans abonnement par device : voir notre modèle économique.