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Revisiter la traçabilité avec les technologies industrie 4.0
TR110 v2 Article de référence

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Revisiter la traçabilité avec les technologies industrie 4.0

Auteur(s) : Jean-Luc DELCUVELLERIE, Stephan ERBEN

Date de publication : 10 nov. 2020 | Read in English

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Présentation

1 - Quinze ans d’évolution des exigences du marché et des possibilités technologiques

2 - La traçabilité en 2020

3 - La donnée : point de convergence de la traçabilité et de la transformation digitale industrielle

  • 3.1 - Collecter les données au plus près du terrain
  • 3.2 - Décliner les indicateurs stratégiques en objectifs concrets jusqu'à la ligne de production
  • 3.3 - Mettre en place une interface unifiée de prise d’aide à la décision
  • 3.4 - Permettre une collaboration transversale dans l’entreprise
  • 3.5 - Mettre en œuvre un référentiel commun et unique
  • 3.6 - Gérer le cycle de vie des installations en configuration
  • 3.7 - Exploiter la data science pour plus de performance
  • 3.8 - Modéliser les process en support du machine learning
  • 3.9 - Capitaliser les connaissances d’exploitation avec celles d’ingénierie

4 - Conclusion et perspectives de transformation industrielle pendant et après la crise sanitaire

5 - Glossaire

Sommaire

Présentation

RÉSUMÉ

Longtemps en réponse à des contraintes réglementaires ou commerciales, la traçabilité est devenue un vecteur d’amélioration de la performance dans un contexte de transformation digitale. Les nouvelles technologies de l’industrie 4.0 sont fondées sur l’exploitation des données collectées et historisées par la traçabilité industrielle.

La crise sanitaire de 2020 va-t-elle stopper ou accélérer cette transformation ? Comment suivre en télétravail les opérations ou assister les équipes postées ? Le jumeau numérique permet-il d’opérer l’usine en mode "automatique” ou téléopéré à distance.

Neuf recommandations sont décrites dans cet article pour accompagner la réflexion des entreprises sur l’usine de demain, sécurisée, performante et responsable.  

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Auteur(s)

  • Jean-Luc DELCUVELLERIE : Directeur technologies digitales, Orano

  • Stephan ERBEN : Data science portfolio & strategy manager, Dassault Systemes

INTRODUCTION

Les fondamentaux de la traçabilité des flux matières dans un contexte de production, documentés dans la première version de 2006 de cet article, sont toujours applicables en 2020. Mais les attentes des consommateurs et de la société dans son ensemble ont monté d’un cran, induisant un rehaussement des exigences réglementaires sectorielles ou nationales, comme celles des industriels eux-mêmes sur toute la chaîne logistique et de production.

Quinze années de développements technologiques ont permis de conceptualiser la transformation digitale et industrielle des usines sous le signe de l’industrie 4.0, avec de nouvelles possibilités et des coûts plus abordables de mise en œuvre.

Cette transformation est à peine entamée dans nos entreprises que les développements de la crise provoquée par la pandémie de coronavirus COVID-19 semblent déjà nous amener à prendre un nouveau virage de transformation de nos modèles économiques et industriels. Ils ont déjà modifié, en quelques mois, à l’heure où nous finalisons cet article, le rapport que nous entretenons avec le numérique, aussi bien à titre individuel (avec un télétravail généralisé plus ou moins bien vécu) que dans la compréhension pour nos entreprises de son rôle clef dans les plans de continuité d'activité.

Cet article illustre ici comment ont évolué les attentes des consommateurs et du marché vis-à-vis de la traçabilité, quels sont les apports des nouvelles technologies digitales à la traçabilité, et en quoi un socle modernisé de traçabilité peut constituer la base de cette transformation industrielle.

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https://doi.org/10.51257/a-v2-tr110

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5. Glossaire

AMDEC ; FMECA (failure modes, effects and criticality analysis)

L’analyse des modes de défaillance, de leurs effets et de leur criticité (AMDEC) est un outil utilisé lors de la conception des systèmes pour maîtriser la sûreté de fonctionnement desdits systèmes, puis lors de la phase opérationnelle des systèmes pour l’amélioration continue de la qualité. 

ASSET ; actifs

Tout système, moyen de production, produit ou équipement qui doit faire l’objet d’un contrôle, d’un suivi ou d’une maintenance.

APS : advanced planning & scheduling

Applications de planification des activités de logistique et de production avec une optimisation de l’adéquation entre les commandes clients et la capacité des moyens de production.

BIM : building information model

Applications et technologies numériques de modélisation et de gestion des données techniques pour les projets de conception et de construction de bâtiments ou d’ouvrages de génie civil.

BPM : business process management

Méthode de modélisation et de gestion des processus métiers.

CAD : computer-aided design

Applications et technologies numériques de conception assistée par ordinateur (CAO) de produits et d’installations représentées en trois ou deux dimensions (3D ou 2D).

CAPA : corrective action preventive action

Applications qualité de gestion des actions correctives de défauts ou de défaillances.

Cloud computing ; littéralement informatique en nuage

Ressources et technologies informatiques d’hébergement d’applications et de données industrialisées offertes en tant que services disponibles sur Internet pour réduire les coûts de possession par la mutualisation des ressources dans des data centers de grande capacité et l’adaptation dynamique à la demande.

COBOTS ; robots collaboratifs, collaborative robots

Robots capables d’évoluer et de travailler avec des opérateurs humains en garantissant leur sécurité.

Edge computing ; littéralement informatique locale

Par opposition ou en complément du cloud computing centralisé en datacenter, ressources et technologies utilisées localement au plus près de leur usage pour de meilleurs temps de réponse, sécurité, disponibilité ou propriété...

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