Contribution d'invité : Une nouvelle génération dans l'industrie

7 thèses

1. L'usine du futur doit être conçue de manière écologique, économique et sociale. Les jeunes ne veulent pas travailler dans un environnement qui exploite les personnes ou l'environnement dans les chaînes de création de valeur. Sans un engagement clair en faveur de la durabilité dans les processus, les entreprises n'attirent plus de personnel qualifié. La plupart des gens reconnaissent très vite le greenwashing.
2. Nous avons discuté pendant de nombreuses années du partage et de la collecte des données de production. Les données énergétiques ont été laissées de côté par de nombreuses entreprises. Or, nous devons réunir les données de production et les données énergétiques. L'automatisation peut nous aider à faire des économies d'énergie, d'eau et de CO2. La production devra donc devenir encore plus flexible afin de pouvoir réagir rapidement aux changements du marché de l'énergie. À l'avenir, il peut être intéressant pour les entreprises d'injecter de l'énergie dans le réseau plutôt que de l'utiliser sur place. Mais dans ce cas, la production doit être rattrapée de manière automatisée pendant la nuit. Nous avons donc besoin de transparence au niveau du shopfloor et de l'énergie.
3. L'industrie doit collaborer sur le thème de l'énergie. De nombreuses entreprises peuvent profiter les unes des autres, mais ne le savent souvent pas. Si nous partageons et analysons les données énergétiques dans la zone industrielle avec les voisins, des plus-values peuvent apparaître. Il existe déjà aujourd'hui des modèles en la matière.
4. Dans l'industrie, les projets d'IA se concentrent actuellement sur le gain de temps ou l'amélioration de la qualité. Les entreprises n'utilisent que rarement des approches d'IA pour économiser de l'énergie, de l'eau ou du CO2.
5. Les entreprises doivent se poser la question : À quel point mon projet d'IA est-il vert ? Il existe des approches prometteuses issues de la recherche, qui analysent la consommation de l'IA lors de l'entraînement des modèles et la visualisent pour l'utilisateur.
6. Nous continuerons à avoir une production de masse classique dans les usines, mais en même temps, nous aurons aussi beaucoup de productions de matrices, qui seront reliées par des AMR. Grâce à des méthodes telles que le reinforcement learning, les usines peuvent être replanifiées, simulées et mises en service. Mais : une production encore plus personnalisée signifie toujours des structures d'usine complexes.
7. Nous devons revaloriser le travail dans la production - sur le plan technologique, mais aussi par de nouvelles formes d'organisation et des offres de formation continue. Lors de la pandémie, ce sont surtout les collaborateurs travaillant dans les bureaux qui ont profité du home-office. C'est pourquoi les entreprises devront à l'avenir penser en termes de modèles mixtes. Les collaborateurs peuvent-ils travailler à la fois dans la production et au bureau ? Parallèlement, nous créons des emplois très recherchés grâce aux technologies modernes. Mais les ouvriers doivent également s'adapter au nouveau monde de la production. Les personnes travaillant dans la production doivent être conscientes des données qui sont collectées et de la manière dont leur activité se reflète dans les données collectées (transparence). Si des décisions sont prises automatiquement et qu'elles ont une influence sur l'ouvrier et les processus qui lui sont attribués, celui-ci doit pouvoir les comprendre (explicabilité). Cela augmente l'acceptation et donc le succès des technologies numériques utilisées sur la chaîne de production.

Vous trouverez l'interview complète et d'autres épisodes sur l'usine du futur ici ou sur notre chaîne de podcasts tech "Industrie repensée", à laquelle vous pouvez vous abonner sur toutes les plateformes connues ou via Podigee.

Interlocuteur pour le podcast tech de Bosch Rexroth: Susanne Noll

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