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RÉSUMÉ
Avec l’industrie du futur également nommée "Industrie 4.0”, le numérique, confluence virtuelle ou non de données, de logiciels, de capteurs, d'actionneurs et d’effecteurs, et différents réseaux de technologies ont dû se mettre en place. A ces technologies du numérique, s’ajoutent de nouvelles technologies de robotique, de gestion des entreprises (agilité, éco-responsabilité…).
Dans ce cadre, l’un des plus grands défis est de convertir les employés du secteur industriel à ses pratiques et à ses codes. Ces changements induits nécessitent également que la formation des jeunes soit adaptée avant même leur arrivée dans leurs parcours professionnels. L’efficience de cette formation, quels que soient les niveaux diplômants, doit inclure des collaborations étroites avec des partenaires industriels.
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Lire l’articleAuteur(s)
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Pascal VRIGNAT : Maître de conférences - Université d’Orléans, Laboratoire PRISME
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Manuel AVILA : Maître de conférences - Université d’Orléans, Laboratoire PRISME
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Pascale MARANGE : Maître de conférences - Université de Lorraine, Centre de Recherche en Automatique
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Frédéric KRATZ : Professeur des Universités - INSA Centre Val de Loire, Laboratoire PRISME
INTRODUCTION
Le concept de l’industrie du futur également nommée « Industrie 4.0 » a été présenté en Allemagne en 2011 (Hannover Messe Fair). Les réflexions engagées à cette époque sur ce thème impliquaient les actions pouvant être menées afin que l’industrie allemande soit plus compétitive face à la concurrence croissante du continent asiatique. Dans ces conditions, ce concept a fédéré alors, de nombreux pays et notamment la France dans le cadre du projet « Industrie du futur » initié par le président de la République en 2015. L’industrie du futur est alors associée comme étant la 4e révolution industrielle. L’objectif de cette révolution consiste à faire bénéficier l’industrie des progrès considérables et des solutions disponibles dans le domaine des technologies numériques.
Jusqu’au début des années 2000, le paradigme industriel qui impliquait les OT (Operational Technology) séparait néanmoins, les IT (Information Technology). Les processus industriels étaient alors fonctionnellement et physiquement structurés et hiérarchisés selon un modèle pyramidal (CIM : Computer Integrated Manufacturing) ou un modèle « Purdue ». Cette structuration converge maintenant à partir de différentes briques ou fonctions pouvant être mises en œuvre à partir de besoins spécifiques.
On pourra retenir comme exemples les nouveaux procédés de fabrication, les machines intelligentes, les nouveaux matériaux, le couplage des procédés, le contrôle-commande, la surveillance et la traçabilité, la fabrication additive…
Ces solutions majoritairement numériques intègrent :
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l’ingénierie numérique (modélisation, simulation, réalité virtuelle ou augmentée) ;
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la chaîne numérique (Conception et fabrication assistées par ordinateur (CFAO) ;
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la fonction Product Lifecycle Management (PLM) ;
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la fonction Enterprise Ressource Planning (ERP) ;
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la Gestion électronique des documents (GED)…) ;
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l’Internet des objets (interconnexion, objet intelligent) ;
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la communication (protocole, sécurisation des échanges) ;
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le Big Data ;
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le Data Mining ;
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des fonctions hébergées dans un cloud.
Comme toute révolution, l’Industrie 4.0 nécessite une adaptation efficiente des entreprises dans un contexte d’accélération des innovations technologiques. Cette adaptation n’est pas la seule, elle impacte également les différentes formations universitaires et certains projets en recherche.
Le corpus de cet article présente un panel de réalisations et de partenariats qui permettent aujourd’hui de valider des démonstrateurs pour l’Industrie 4.0. Les différentes réalisations ont été validées dans un contexte universitaire ou un contexte d’école d’ingénieurs.
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MOTS-CLÉS
technologie de l'information et de la communication formation industrie 4.0 processus automatisés communicants enseignement supérieur
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Comment et pourquoi les formations universitaires doivent-elles s’adapter
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1. Évolution des architectures communicantes dans le cadre de l’industrie 4.0
Les échanges et le traitement des données numériques dans l’industrie sont marqués depuis près de 50 ans par des évolutions constantes des besoins, des services, des matériels, des logiciels et des compétences. Chercheurs, développeurs, constructeurs proposent depuis toutes ces années, des modèles, des langages et des solutions de plus en plus performantes dans une expansion totale des volumes d’échanges numériques.
Ces échanges sont aujourd’hui totalement imbriqués dans les différentes couches de l’entreprise pour un concept optimal de fabrication (par exemple, la fabrication additive (figure 1 adaptée de )). La connectivité numérique (filaire ou sans fil) entre les différentes fonctions est au cœur de ce paradigme interopérable. Cette connectivité modulaire et décentralisée dans le traitement de l’information permet ainsi une prise de décision adaptée (localement et/ou globalement).
Cependant, les systèmes industriels doivent faire face au défi qui concerne la cybersécurité. Auparavant à l’abri des cyberattaques, ces systèmes industriels qui avaient connu des « jours heureux » sont depuis une dizaine d’années des cibles régulières et particulièrement impactées. Comme le montre la figure 2, les risques encourus peuvent être très souvent critiques, voire catastrophiques . Ce sujet particulièrement complexe concerne à la fois l’IT et l’OT. Afin d’apporter en amont un certain nombre de préconisations, il peut s’appuyer sur de nombreux référentiels publiés par de nombreux acteurs du domaine (agences gouvernementales et européennes, organismes de normalisation, associations…).
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BIBLIOGRAPHIE
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(1) - ANDRÉ (J.-C.) - Industrie 4.0: Paradoxes et conflits. - ISTE Group (2019).
-
(2) - STATISTA - Cyber attack threat scenarios and potential worst-case impact on businesses worldwide in 2021, - by category (2022).
-
(3) - Mission communication de la DGT et Bureau des équipements et des lieux de travail CT - Guide Technique, Opérations de modification des machines et des ensembles de machines en service - (2019).
-
(4) - MISRA (N.) et al - IoT, big data and artificial intelligence in agriculture and food industry. - IEEE Internet of Things Journal (2020).
-
(5) - WELLINGTON (K.) - Cyberattacks on medical devices and hospital networks: legal gaps and regulatory solutions. - Santa Clara High Tech. LJ. 30: p. 139 (2013).
-
(6) - POULAT (B.) - Nouvelles...
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