LMi-MAG25 avril - Flipbook - Page 27
Si la ligne de production est largement automatisée, des
opérateurs restent en charge du pilotage des opérations
et du contrôle qualité. « Avec un rôle de maintenance
de l’installation, précise Patrick Viry. Or, les lignes de
production sont étendues, les opérateurs ne peuvent pas
être au courant des événements affectant l’ensemble du
processus. » En amenant l’information sur les dérives en
cours ou les pannes au plus tôt aux opérateurs, le cuisiniste est parvenu à gagner 4 points de taux d’utilisation
de sa ligne de fabrication, sur un potentiel identifié de
8 points de perte.
La GenAI à l’étude dans la maintenance
camion chargé comme attendu le jour J », explique le
DSI. Sans oublier la capacité à réordonnancer la production du jour à la volée pour réagir aux événements
imprévus sur la ligne.
Trop interdépendants pour
ne pas travailler ensemble
L’intégration entre informatique de gestion et informatique de production résulte aussi de la proximité entre
la DSI, qui regroupe 85 personnes, et le département
automatisation et informatique industrielles. « Je viens
de cette dernière, raconte Daniel Freyd, arrivé dans le
groupe en 2002 et à la tête de la DSI depuis cinq ans
et demi. La DSI s’attache à bâtir des ponts avec l’informatique industrielle sur tous les sujets clefs : la
sécurité, le réseau, la robustesse de la production...
Aujourd’hui, des processus communs aux deux départements assurent le patching des machines ou encore
la présence d’un EDR jusqu’au fin fond des usines. »
Un renforcement de la cybersécurité qui accompagne
l’ouverture du réseau des usines vers l’extérieur, par
exemple pour consolider les données IoT sur le cloud.
« Nous avons effectué des bonds de géant ces dernières
années, en dépassant la séparation entre IT et OT
(Operational Technologies), abonde Patrick Viry. Nous
avons dépassé le concept de la machine autonome sur
la ligne de production, la DSI et l’informatique industrielle sont trop interdépendantes pour ne pas trouver
des solutions communes. »
Si, au travers de ce cas d’usage, l’industriel déploie de
premières applications d’IA - via des algorithmes de
machine learning mesurant l’écart entre le fonctionnement théorique et le réalisé -, le DSI et son compère de
l’informatique industrielle se montrent prudents quant
au potentiel de la technologie dans leur contexte spécifique. « La détection d’une dérive est simple sur une production en série, mais dans notre process, la pièce change
à chaque fois ! » souligne Patrick Viry. Si Schmidt Groupe
a déjà développé des algorithmes permettant de surveiller
l’état de fonctionnement des machines-outils et en prédire les pannes, Patrick Viry estime que l’investissement
pour généraliser le déploiement de ces algorithmes n’est
aujourd’hui pas justifié.
Reste l’IA générative. D’essence probabiliste, celle-ci ne
présente pas d’intérêt dans le process industriel. Mais le
DSI note son potentiel dans la maintenance, pour analyser rapidement, via une approche RAG, les documentations des machines ou sur les processus ainsi que les
retours d’expérience à la suite de pannes. « Mais nous
n’en sommes qu’aux débuts », tempère Patrick Viry. Pas
de quoi inquiéter un industriel habitué à travailler sur
le temps long.
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