Présentation
En anglaisRÉSUMÉ
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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With the industry of the future, also known as "Industry 4.0", digital technology, a virtual or otherwise confluence of data, software, sensors, actuators and effectors, various networks of technologies have had to be put in place. In addition to these digital technologies, there are new technologies in robotics and business management (agility, eco-responsibility, etc.).
In this context, one of the greatest challenges is to convert the employees of the industrial sector to its practices and codes. These induced changes also require that the training of young people be adapted even before they enter their professional careers. The efficiency of this training, whatever the degree level, must include close collaboration with industrial partners.
Auteur(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.
MOTS-CLÉS
technologie de l'information et de la communication formation industrie 4.0 processus automatisés communicants enseignement supérieur
KEYWORDS
information and communication technologies | learning | 4.0 industry | communicating automated processes | university education
DOI (Digital Object Identifier)
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4. Méthodologie générale à adopter pour la conception d’architectures de contrôle-commande des systèmes automatisés communicants
Comme tous projets et gestion de projet attenante, il faut adopter et mettre en place différents outils de description et de modélisation avant la phase de développement, d’installation et de validation. La littérature propose un très large spectre de références bibliographiques sur ce sujet. Cependant, nous pourrons retenir et utiliser des outils incontournables tels que :
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le Cahier des charges fonctionnel (CDCF, norme NF X 50-151) ;
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les Spécifications techniques du besoin (STB, repère : RNC-CNES-E-10-504) ;
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le cycle en « V » ;
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l’analyse fonctionnelle (norme NF X50-100) ;
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les synoptiques et plans ;
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les tableaux de synthèse caractérisant la quantité des entrées-sorties physiques à traiter ;
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le Guide d’étude de modes de marches et d’arrêt (GEMMA) ;
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etc.
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BIBLIOGRAPHIE
-
(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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