Bruno Trébucq

Bruno Trébucq

Directeur en charge des sujets d’innovation pour le secteur industriel - CGI

La data est au centre de l’usine 4.0. La « data continuity », aussi. Cette « continuité numérique », synonyme d’efficacité, impose de désiloter les organisations industrielles du point de vue de l’information. Surtout, elle donne un nouveau visage au Lean, qui devient global autant en interne qu’en externe. Un vrai changement de méthode dans les unités de production.

La data continuity, ou continuité numérique, c’est tout simplement faire en sorte que l'information, une fois créée, soit continue et disponible quels que soient les besoins et les technologies : l’information doit demeurer complète, disponible et exploitable. Une telle continuité est bien connue quand il s’agit d’assurer la responsabilité, la transparence, la légalité ou pour les archives et les bibliothèques où il faut maintenir des référentiels d'information sous forme numérique au fil du temps.

Cette notion est en train de changer en franchissant les murs de l’usine 4.0.

Elle est bien sûr synonyme d’apport en efficacité, mais s’accompagne surtout d’un changement de méthode, avec en quelque sorte un nouveau Lean.

Désiloter les organisations industrielles

Théoriquement, tout peut se connecter plus ou moins facilement dans l’entreprise. Mais ici, assurer la continuité est plus compliqué car dans une usine, souvent des départements sont silotés, comme le bureau d’étude et l’atelier. L’approche doit être globale, et la data étant au centre de l’usine 4.0 il doit impérativement y avoir continuité.

L’enjeu est d’abord de désiloter les organisations industrielles du point de vue de l’information, en agrégeant au même endroit, dans un système unique, l’ensemble des processus et données. Cela passe soit par la création d’un nouveau SI, soit par le MES, Manufacturing Executive System qui est le cœur digital de l’usine, soit par une migration vers un autre ERP.

Et il faut aussi du collaboratif, entre plusieurs personnes sur l’ensemble de la chaine, entre bureau d’étude, méthodes pour industrialiser, ateliers, avec une collaboration sur les process et la data. C’est là que l’on retrouve le Lean...  

Un Lean renouvelé pour l’agilité de l’usine 4.0 « backbone collaboratif »

Rappelons que le Lean est une méthode de gestion et d’organisation du travail née dans les usines de Toyota, dans les années 1950. Il améliore performances, qualité et rentabilité. Le Lean optimise les processus, réduit les temps sans valeur ajoutée, les causes de non-qualité et la complexité. La Data Continuity étant transverse, au service du produit, des process, des services, elle permet par essence de faire du Lean à l’échelle globale de l’entreprise, et ce par la data.

Elle donne aussi un nouveau visage au Lean, qui devient global autant en interne qu’en externe. On dépasse le Lean process classique, et l’on fait du Lean data. C’est là une vraie agilité qui brise les silos et pratique un collaboratif clients - fournisseurs - partenaires, pour une entreprise étendue sous forme de plateforme.

L’usine devient alors un « backbone collaboratif », avec une vision unique et partagée des produits et services pour le client, qui peut par exemple faire dialoguer des éléments très éloignés, comme R&D et supply chain. La Data Continuity, par un tel Lean renouvelé, facilite la customer centricity.

Mais on en est encore assez loin.

Car c’est très technique. Il faut des structures de consolidation (voir le produit sous différentes vues). A cet égard le jumeau numérique est un moyen d’y parvenir. Et il faut aussi une véritable ontologie des métiers, avec un glossaire unique des objets et des data dans l’entreprise. Bref, donner du sens à la collaboration multi-métiers, au service de la définition des produits et process, et à l’exécution de ces derniers.

A PROPOS DE L'EXPERT

Bruno Trébucq

Bruno Trébucq

Directeur en charge des sujets d’innovation pour le secteur industriel - CGI

Après 10 années passées dans l’industrie, Bruno Trébucq exerce depuis 22 ans une activité de conseil au sein des fonctions R&D et Industrialisation. Son expérience au sein de secteurs industriels majeurs Aéro Space & Defense, Transport, Energies, Bio Tech, etc. lui permet d’avoir une vision ...