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Le secteur manufacturier s’appuie sur les logiciels depuis des décennies. Les chaînes de production, les systèmes robotiques et les équipements industriels utilisent déjà des logiques logicielles et des algorithmes pour contrôler le fonctionnement des processus physiques.
Ce qui change aujourd’hui, c’est la relation entre ces logiciels et le matériel qui les sous-tend.
Traditionnellement, une grande partie des logiciels qui contrôlent une usine est étroitement intégrée à des machines, des contrôleurs ou des équipements de production spécifiques. Si un fabricant souhaite ajouter une nouvelle fonctionnalité ou modifier le fonctionnement d'une chaîne de production, cela peut nécessiter des modifications sur chaque équipement concerné. À l’échelle d’un réseau d’usines, effectuer le même changement à répétition peut devenir lent, complexe et coûteux.
Une usine définie par logiciel commence à séparer davantage cette logique de contrôle du matériel sur lequel elle s’exécute. Au lieu que le logiciel soit intégré à un appareil ou une machine en particulier, des charges de travail appropriées peuvent fonctionner sur une infrastructure informatique polyvalente à la périphérie industrielle.
Ce concept est déjà bien connu dans d’autres secteurs technologiques. Les réseaux, le stockage et les centres de données sont graduellement devenus plus définis par logiciel. L’industrie manufacturière commence à appliquer des principes similaires à l’usine.
L’environnement de production physique demeure essentiel. Une usine a toujours besoin de machines, de bras robotiques et de chaînes de production pour fabriquer des produits physiques. L’opportunité consiste à réduire les coûts associés aux changements et à la réplication des chaînes, tout en rendant l’intelligence qui contrôle ces actifs plus portable, adaptable et facile à gérer.
Pourquoi l’usine définie par logiciel devient-elle possible
Les usines ont des exigences qui rendent cette transition plus complexe que les changements comparables dans les TI d’entreprise.
Les systèmes de production dépendent souvent de très faibles temps de latence et de performances en temps réel prévisibles. Dans certains environnements, un délai ou une instruction incorrecte peut avoir un effet sur l’équipement, la qualité de production ou la sécurité. Cette réalité a historiquement fait des environnements étroitement intégrés matériel-logiciel le modèle privilégié pour le contrôle industriel.
Cette base commence à évoluer.
L’infrastructure de périphérie industrielle est aujourd’hui plus robuste et mieux adaptée aux environnements d’usine, où les équipements doivent parfois résister à la chaleur, la poussière, les vibrations et d’autres conditions exigeantes. Les réseaux et les capacités informatiques se sont également développés pour soutenir davantage de charges de travail plus près de la production.
Parallèlement, les technologies de l’information (TI) et les technologies opérationnelles (TO) sont de plus en plus interconnectées. Les fabricants doivent de plus en plus intégrer les systèmes d’usine et les technologies d’entreprise, ce qui ouvre la voie à l’application d’approches déjà bien connues en TI à des aspects appropriés des opérations industrielles.
AI accélère ce changement de façon indirecte. La vision par ordinateur et d’autres charges de travail AI exigent une plus grande capacité de calcul à la périphérie. Lorsque les fabricants installent cette infrastructure, ils peuvent envisager si elle peut aussi soutenir d’autres applications de production et de contrôle, leur permettant ainsi de se diriger vers une usine définie par logiciel.
Cela ne veut pas dire que toutes les charges industrielles seront immédiatement transférées. Le secteur manufacturier en est encore aux premiers stades de cette transition. Le niveau d’abstraction logique à appliquer dépendra du processus, du risque opérationnel et du cas d’affaires.
Où s’amorce cette transition
Certains domaines de la fabrication sont déjà largement pilotés par logiciel.
Les systèmes de vision et l’inspection qualité recourent toujours plus aux logiciels et aux modèles d’AI pour détecter les défauts. Les systèmes d’exécution manufacturière facilitent la coordination de la production. L’ordonnancement et la gestion de flotte s’appuient également fortement sur des logiciels pour optimiser les opérations.
La prochaine étape consiste à se rapprocher davantage de la couche de contrôle, comprenant les fonctions d’automate programmable (PLC), le contrôle robotique et d’autres logiques de production.
Séparer cette logique du matériel individuel facilitera la gestion du changement à l’échelle d’un réseau manufacturier.
Prenons le cas d’un fabricant exploitant des chaînes de production similaires dans plusieurs pays. Aujourd’hui, une modification de configuration doit être mise en œuvre séparément à chaque usine. Dans un modèle défini par logiciel, les applications et configurations communes seront gérées de manière centralisée et déployées sur les environnements appropriés.
Cela améliore la répétabilité et simplifie l’introduction de mises à jour lors de l’ouverture d’une nouvelle usine, de l’expansion de la production ou de l’intégration d’opérations acquises.
L’entretien peut également évoluer. Une meilleure connectivité et un accès aux données des capteurs aident les fabricants à aller au-delà de la maintenance programmée pour adopter des approches plus prédictives, basées sur l’état et le rendement des équipements.
Ces avantages comportent de nouvelles responsabilités. À mesure que de plus en plus de capacités de production dépendent de logiciels connectés et d’une infrastructure polyvalente, la cybersécurité prend une importance accrue. Les fabricants doivent protéger les systèmes, réseaux et données qui exercent une influence croissante sur la production physique.
La modernisation des usines existantes requiert une approche différente
La majorité des fabricants ne commencera pas ce parcours avec une nouvelle usine.
Ils opèrent dans des environnements existants (brownfield) qui regroupent de l’équipement de différents fournisseurs, générations et architectures technologiques. Une grande portion des actifs de production peut aussi avoir plusieurs années d’utilisation devant elle.
Remplacer l’ensemble de l’équipement n’est que rarement réaliste ou nécessaire.
La première question à se poser est de savoir si le processus de fabrication sous-jacent fonctionne efficacement. Il est peu utile de transformer un processus inefficace ou mal conçu en système défini par logiciel. La technologie peut aussi bien reproduire un problème existant qu’améliorer un processus bien pensé.
La priorité suivante concerne les données. Les fabricants doivent avoir une visibilité sur l’ensemble des données capteurs, machines, contrôle et exploitation, soutenues par la gouvernance et le contexte nécessaires pour garantir leur fiabilité. Cette base facilite la compréhension de l’environnement de production et la détermination des endroits où des approches définies par logiciel peuvent créer de la valeur.
À partir de là, les fabricants peuvent commencer avec des charges de travail à faible risque et non critiques, puis considérer progressivement les secteurs plus proches du contrôle de production. Les systèmes critiques pour la sécurité exigent un niveau beaucoup plus élevé de validation, d’assurance et de surveillance.
Il doit également y avoir une motivation pour effectuer le changement. Une chaîne de production fonctionnant efficacement ne justifiera peut-être pas une modernisation immédiate.
Certains facteurs déclencheurs naturels peuvent renforcer le cas d’affaires : renouvellement des équipements, augmentation de capacité, nouvelle usine, fusion ou acquisition, ou encore fin de vie d’une plateforme technologique existante.
L’objectif ne devrait pas être de rendre chaque usine définie par logiciel. Il s’agit plutôt d’identifier là où un plus grand contrôle logiciel peut générer des améliorations mesurables en termes de flexibilité, d’évolutivité, de coût ou de performance opérationnelle.
Développer les compétences derrière l’usine définie par logiciel
Une usine définie par logiciel ne doit pas être considérée comme un projet TI.
Les fabricants ont besoin de compétences technologiques, mais également d’une compréhension approfondie des opérations manufacturières. Sinon, il existe un risque de moderniser la technologie sans améliorer le processus soutenu.
Plusieurs compétences doivent se combiner :
- Une base de données industrielle fiable qui offre visibilité et contexte.
- Des compétences en modernisation d’applications peuvent aider les fabricants à séparer les logiciels appropriés du matériel dédié et à les migrer vers des environnements informatiques plus flexibles.
- Des capacités d’infrastructure sont nécessaires pour exploiter ces environnements de façon fiable à la périphérie.
- La cybersécurité doit être intégrée à toutes les étapes, surtout à mesure que les TI et les TO sont plus interconnectées.
- Les fabricants ont également besoin d’observabilité et d’opérations proactives puisque l’infrastructure soutient directement la production.
C’est ici que HCLTech rassemble des expertises qui traditionnellement existaient dans des domaines distincts. Nous combinons l’expertise manufacturière et de la chaîne d’approvisionnement avec les données et l’AI, la modernisation d’applications, l’infrastructure, la cybersécurité et les opérations TI-TO.
Cette combinaison est essentielle, car l’usine définie par logiciel se situe à l’intersection de tous ces domaines.
Le manufacturier risque peu de devenir défini par logiciel par le biais d’un seul grand programme de transformation. La transition se fera graduellement, en fonction de cas d’affaires particuliers et de l’évolution de la technologie industrielle.
À mesure qu’il devient plus facile de séparer le logiciel de chaque composant d’équipement, les fabricants ont l’occasion de rendre leurs environnements de production plus adaptables et reproductibles à travers différents sites.
Les entreprises qui réussiront seront celles qui parviendront à jumeler la flexibilité du logiciel à la fiabilité, la sécurité et la rigueur opérationnelle exigées par la fabrication physique.
