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Qu’il s’agisse d’optimiser la production, de mieux exploiter les données ou d’intégrer de nouvelles technologies, toutes les entreprises manufacturières sont engagées dans cette transformation. Si chacune avance à son rythme, toutes font face à des défis communs : bâtir un socle technologique solide, fluidifier la continuité numérique, sécuriser les infrastructures, et surtout, convertir la donnée en valeur opérationnelle. Au cœur de cette révolution, l’IoT, la réalité augmentée et virtuelle, l’intelligence artificielle et l’analytique avancée redessinent les contours de l’usine, en ouvrant la voie à une industrie plus agile, plus intelligente et plus durable.

Le challenge de la continuité numérique via un socle technologique unifié La majorité des acteurs industriels estiment que la création d’un socle technologique reposant sur un ERP (Enterprise Resource Planning), un MES (Manufacturing Execution System) et un PLM (Product Lifecycle Management) est un prérequis à la digitalisation. L’objectif est de rationaliser les outils au sein d’une infrastructure IT hétérogène, et d’assurer une continuité numérique entre ces solutions.

C’est ainsi qu’Eiffage centralise ses données via un ERP pour le processus de production de ses usines de produits élaborés : gestion des achats, des stocks et de la production.

L’enjeu de l’exploitation des données collectées

Beaucoup d’entreprises ont fait de la data leur priorité. Si la mise en place de la collecte de données - que ce soit par des machines digital ready ou par des capteurs IoT - est souvent une étape déjà franchie, le défi majeur réside dans la centralisation et l’exploitation de ces informations. Pour beaucoup d’industriels, les cas d’usage qui génèrent le plus de valeur sont liés à la maintenance prédictive, au pilotage de la consommation énergétique, ou encore à l’identification des déviations sur la ligne de production.

C’est le cas de Fives Group, concepteur de machines, d’équipements de procédé et de lignes de production pour de grands groupes industriels, qui a développé un capteur pour une industrie sensible. Il permet d’analyser les points critiques de la soudure et émet une alerte en cas de risque de défaut. Cela permet d’arrêter immédiatement l’opération pour que l’opérateur puisse intervenir et corriger le problème et éviter de perdre plusieurs semaines de travail. Le contrôle qualité est ainsi piloté en temps réel par la donnée.

Réalité augmentée et virtuelle : un usage ciblé pour des résultats contrastés De leur côté, la réalité augmentée et virtuelle trouvent leur place dans des usages ciblés, comme le contrôle qualité, le guidage à distance des opérations de maintenance ou la formation des opérateurs. Néanmoins, les résultats varient selon le contexte industriel et l’appropriation par les équipes.

Par exemple, un acteur de la mobilité a testé l’usage par ses collaborateurs de la réalité augmentée pour des opérations de maintenance à distance. Situés dans l’usine et équipés de lunettes connectées, les opérateurs de maintenance peuvent voir la machine à travers les yeux de leur collègue, avec la possibilité d’annoter son environnement 3D. De même, cet industriel forme son personnel de maintenance avec la réalité virtuelle. Cette possibilité permet à l’entreprise de poursuivre la production et de gagner un journée et demie d’arrêt machine en temps normal, tout en assurant la formation de ses équipes.

L’IA, de toutes les roadmaps

L’intelligence artificielle, quant à elle, s’impose progressivement comme un levier stratégique. Sa capacité à analyser de grands volumes de données, à automatiser des tâches complexes et à optimiser les processus de production en fait un atout clé pour l’industrie du futur.

Les bénéfices sont variés. Suez, dans le cadre de son activité liée aux déchets, a implémenté des cas d’usage basés sur l’intelligence artificielle. Notamment, ils ont placé des caméras au-dessus des tapis roulants pour caractériser en temps réel la qualité des déchets en sortie de centres de tri : cela a permis d’accroître leur niveau de qualité pour satisfaire les exigences des repreneurs de déchets.

L’industrie est engagée dans une mutation profonde, portée par des innovations technologiques qui transforment à la fois les procédés et les modèles d’organisation. Si elle converge sur les enjeux : continuité numérique, exploitation intelligente de la donnée, usage ciblé des technologies immersives, intégration de l’IA, la maturité des transformations opérées reste néanmoins hétérogène. Différentes stratégies sont adoptées qui donnent lieu à une diversité d’approches et de bonnes pratiques en matière de digitalisation industrielle. La prochaine étape sera de passer de l’expérimentation à l’industrialisation, en choisissant les leviers les plus pertinents pour son marché et en renforçant la collaboration entre métiers et IT. La feuille de route est tracée : pour gagner en performance, en résilience et en durabilité, il s’agit maintenant pour les industriels de transformer ces ambitions en résultats tangibles.