Usine autonome : Safran, Forvia et Renault dessinent leur 2030

C'est l'une des tables rondes les plus attendues du Tech For Industry Show, organisé les 23 et 24 juin à Paris Expo Porte de Versailles. Trois représentants de l'industrie française, chez Safran, Forvia et Renault, ont répondu aux questions d'Accenture sur leur feuille de route vers l'usine autonome. Pas de prospective générale : chacun a parlé de ce qu'il fait concrètement, des obstacles qu'il rencontre et de ce qu'il ferait différemment.

Max Blanchet, Senior Managing Director chez Accenture, a posé le cadre en s'appuyant sur une enquête Accenture menée auprès de plus de 500 directeurs d'usines. Ce que l'industrie attend de l'usine de 2030 se résume à trois exigences : être plus agile pour industrialiser de nouveaux produits beaucoup plus vite, être flexible pour se reconfigurer face aux aléas de la demande ou de l'approvisionnement, et maintenir un taux d'utilisation élevé des actifs. Ce dernier point est plus technique qu'il n'y paraît : dans un système industriel, plus on fait varier la demande, moins les machines sont utilisées à plein. L'objectif, à terme, est d'avoir des équipements saturés capables de produire différents types de produits.

Safran : l'ère des POC est terminée, place aux archétypes

Chez Safran, la complexité est hors norme : 11 entreprises, plus de 220 usines dans le monde, 200 programmes différents (des turboréacteurs aux toboggans d'avion), 5 000 fournisseurs de pièces, 900 lignes de production et 60 000 opérateurs. Des produits qui se fabriquent parfois pendant 50 ans. Dans ce contexte, la standardisation à grande échelle est un défi en soi.

La première phase, menée depuis cinq ans, a porté sur la continuité numérique : déploiement de systèmes de gestion du cycle de vie produit (PLM), de progiciels de gestion intégrés (ERP) nouvelle génération et de systèmes d'exécution de la fabrication (MES) dans toutes les usines, pour assurer automatiquement la traçabilité et la conformité des pièces. La deuxième phase, maintenant engagée, cible la smart automation : cellules d'entrée-sortie automatisées, véhicules à guidage automatique (AGV) pour déplacer les pièces entre les postes, et assistance numérique à l'opérateur via la vision industrielle et les instructions vocales. La digitalisation seule ne donne que 5 à 10 % de gains de productivité. La smart automation vise 30 à 40 %.

Pour accélérer, Safran a tiré un trait sur le vocabulaire des preuves de concept (POC). « On a supprimé cet acronyme du vocabulaire », a dit Frédéric Vetil. La méthode retenue : définir des archétypes de fabrication (ligne d'assemblage final, atelier à takt time d'une heure, ligne à haute cadence, atelier à flux discontinu) et appliquer des standards numériques et d'automatisation identiques à toutes les lignes du même type, dans les 220 usines mondiales. Contrats-cadres groupe, architecture cybersécurité validée, réseaux industriels harmonisés.

« Mettez un pilote business uniquement pour le MES, c’est l’échec assuré. Il faut un double pilotage : un pilote métier nourri par le terrain et un pilote IT dans le même bureau, qui mangent ensemble et vivent le projet. » Frédéric Vetil, VP Digital Transformation Operations 4.0, Safran

Forvia : le lean d'abord, le digital ensuite

Chez Forvia, équipementier automobile de premier rang dont la gamme va des sièges aux systèmes d'échappement, le shop floor compte jusqu'à 35 catégories de technologies différentes sur un même site. Le groupe a déployé un système d'exécution de la fabrication (MES) sur ses 200 usines en cinq ans. La prochaine étape est de migrer vers une version cloud qui permettra à chaque usine de développer ses propres cas d'usage, sans s'écarter du cadre commun.

La priorité absolue reste le lean, compris comme un système d'excellence opérationnelle qui précède et conditionne toute transformation digitale. Quatre capacités digitales viennent ensuite s'y greffer : le pilotage digital des opérations, des agents d'intelligence artificielle (IA) pour aider les managers sur les dimensions managériales et d'expertise, un jumeau numérique partagé entre l'ingénierie et les opérations, et l'inspection qualité automatisée par vision et son. Ce dernier point est déjà déployé sur plusieurs sites.

L'une des transformations les plus significatives concerne le métier de planificateur. Aujourd'hui, le responsable de planification génère des ordres de lancement. Demain, il supervise une IA qui les génère, puis interagit avec elle. C'est un changement de compétences, mais aussi de posture. Forvia mise beaucoup sur la formation des directeurs d'usines, convaincue que c'est leur engagement qui fait la différence entre une transformation réussie et un déploiement qui stagne.

« C'est souvent ce qu'on n'aime pas faire au début parce que ça ralentit. Mais c'est ce qui permet d'accélérer à long terme. » Youssef Benzakour, VP Operations' Digital Transformation, Forvia

Renault : 20 000 équipements connectés, et la prochaine étape ce sont les humanoïdes

Renault a commencé son travail sur la donnée industrielle en 2016 et estime avoir « cracké le sujet » en 2019. Aujourd'hui : plus de 20 000 équipements connectés sur 22 usines, avec un modèle de données standard quel que soit l'équipement, qu'il s'agisse d'un robot ou d'une pompe. Retour sur investissement inférieur à un an sur l'ensemble des projets. Gains systématiquement à deux chiffres sur la qualité, le rebut et la consommation d'énergie.

Ce que Renault appelle le « métaverse industriel » n'est pas un jumeau numérique passif. C'est un système de rétroaction en temps réel sur l'ensemble de la chaîne, supply, qualité et maintenance comprises. Toutes les informations liées à un incident sont disponibles à T+15 minutes. Les managers construisent eux-mêmes leurs tableaux de bord sur une structure de données standard, sans dashboard imposé par les applications. L'analogie utilisée par Eric Marchiol, directeur Métaverse Industrie et Qualité de Renault Group : le cockpit du pilote d'avion, où toutes les informations nécessaires à la décision sont là, sans intermédiaire.

Pour 2030, trois axes : finir le déploiement du métaverse sur tous les équipements et connecter les fournisseurs, étendre l'écosystème de données au-delà des murs de l'usine, et déployer l'IA physique. Sur ce dernier point, des orchestrateurs IA tournent déjà sur la maintenance et la supervision énergétique. Et l'ambition est concrète sur les robots humanoïdes : 300 à 350 unités déployées dans les usines dès 2027, sur des tâches de manipulation simple et pénible. Le groupe compte déjà 11 000 robots et travaille à moderniser son parc existant.

Sur l'accélération, Renault a constaté que le codage assisté par IA générative permet de gagner 30 à 50 % de temps de développement. Un travail qui aurait pris huit mois a été réalisé en une demi-journée. « La majorité des gains viennent du désilotage des organisations et des informations », a résumé Eric Marchiol. Condition préalable : un sponsorship fort de la direction générale.