Lorsque s'est ouverte l'ère de l'automatisation, les fabricants ont voulu utiliser la robotique à toutes les étapes imaginables du processus. Cela a permis d'améliorer la productivité et les débits, mais les process de production ne donnaient toujours pas de résultats réguliers. Tandis que les ingénieurs se demandaient pourquoi l'automatisation ne permettait pas d'atteindre le zéro défaut, les responsables de production étaient très occupés à gérer et à planifier les calendriers, les stocks, la maintenance et les coûts énergétiques, en général à l'aide de données statistiques encodées à la main dans les ressources informatiques.
L'Internet industriel des objets (IIoT) a apporté des solutions en ouvrant la voie à l'Industrie 4.0, permettant d'optimiser les opérations à l'aide d'informations numériques en réseau, de traitement des informations en réseau et de contrôles en réseau. Les « objets » de l'IIoT sont en général des capteurs intégrés dans les équipements ou ajoutés à divers points des flux des processus. Ils constituent l'un des quatre piliers fondamentaux qui permettent de bénéficier des opérations optimisées liées à l'Industrie 4.0.
Les capteurs améliorent la sensibilisation
Déployés à grande échelle, les capteurs transmettent des données à des ressources de calcul de façon à ce que des informations exploitables puissent être utilisées pour améliorer de nombreux aspects des opérations. Ils jouent un rôle essentiel dans les domaines suivants :
Meilleure flexibilité et réactivité : les informations transmises par les capteurs déclenchent la sensibilisation immédiate nécessaire pour optimiser l'utilisation de processus juste-à-temps. Parallèlement, elles permettent d'informer correctement le personnel des changements et des besoins à tous les stades des opérations.
Réduction du temps d'arrêt des équipements : les capteurs peuvent donner la possibilité à l'équipement de s'auto-surveiller pour prédire les besoins de maintenance et de s'auto-étalonner de façon à réduire les coûts d'installation, de configuration et de maintenance.
Augmentation des rendements : les capteurs peuvent « inspecter » les produits, non seulement en bout de chaîne de fabrication pour contribuer à l'assurance qualité, mais durant tout le flux des processus pour autoriser le contrôle qualité. Ils peuvent également faire en sorte que seules les quantités de matériaux nécessaires aux divers processus soient utilisées, ce qui limite le gaspillage.
Preuves de conformité : les données des capteurs créent des traces consultables qui peuvent servir à faire la preuve de la conformité avec diverses réglementations liées aux bonnes pratiques de fabrication (GMP), ainsi qu'avec diverses normes.
Élaboration de nouveaux processus et de nouvelles structures de coûts : l'analyse de l'historique des données des capteurs peut aider à comprendre comment optimiser encore les processus. Elle peut aussi fournir des informations sur les coûts au niveau des processus et des matériaux, ce qui aide à élaborer des processus plus efficaces ou à affiner les coûts par unité à d'autres endroits.
Types de capteurs
Il existe de nombreux types de capteurs offrant les avantages décrits ci-dessus. Voici certains des capteurs les plus couramment rencontrés dans le secteur de la fabrication.
- • Les capteurs de flux mesurent le débit d'un fluide transmis à travers une tubulure à une chambre de processus, telle qu'une machine de soudage par refusion
- • Les capteurs de force ou cellules de charges mesurent la force appliquée sur un ou plusieurs axes pour des applications servant, par exemple, à assurer la prise d'un bras de robot ou à mesurer le moment où un bac de matériau doit être re-rempli
- • Les capteurs d'humidité servent à contrôler les niveaux d'humidité dans les sites qui l'exigent, tels que les pièces blanches ou les sites de stockage des stocks
- • Les capteurs d'images, qui sont des composants de systèmes de caméras industrielles, sont utilisés dans les systèmes d'inspection, de contrôle des processus, de gestion des flux de travail, de guidage des robots et les applications de suivi
- • Les sondes de niveau donnent une mesure en temps réel des quantités de matériaux dans des réservoirs, des bacs et des conteneurs
- • Les capteurs de position (angulaires ou linéaires) détectent les distances parcourues et servent dans les applications robotiques et sur les convoyeurs lors d'opérations de placement de composants, d'inspection, de conditionnement et de tri
- • Les capteurs de proximité mesurent la proximité d'objets que des robots doivent manipuler ou même l'écart séparant des travailleurs et des équipements à des fins de sécurité
- • Les capteurs de température, notamment les capteurs IR, aident à détecter la criticité de la température des processus et des états des machines
D'autres capteurs, comme les accéléromètres, les compteurs de particules, les courantomètres ou capteurs de puissance, les détecteurs de vibrations et les microphones à ultrasons peuvent servir à surveiller ou à prédire l'état du matériel. L'usine intelligente fourmille donc d'appareils de sensibilisation qui génèrent des données, souvent à des intervalles de l'ordre de la milliseconde.
Intelligence distribuée avec capteurs intelligents
La génération constante de données dans des opérations optimisées par les capteurs exige que les informations soient classées et hiérarchisées de façon à ce que les paramètres de contrôle des processus et les mesures cruciales pour la sécurité soient traitées en temps réel (ou d'une façon la plus rapide possible), tandis que le reste sera analysé selon un intervalle de temps plus long. En outre, le transfert de toutes ces données jusqu'au centre de données sur un réseau industriel Ethernet ou 5G, sachant qu'une seule station de processus peut produire jusqu'à 10 ou 30 points de données par milliseconde, n'est souvent pas viable.
Lescapteurs intelligents résolvent ce problème en intégrant des ressources de calcul, des algorithmes d'apprentissage automatique (AA) et des capacités d'intelligence artificielle (IA). Les informations exigeant une action immédiate peuvent ainsi être traitées rapidement au niveau du nœud de capteur et celles qui bénéficieront d'une analyse approfondie combinée à des données d'état en amont ou en aval peuvent être gérées dans le centre de données ou dans un cloud hybride. En outre, l'IA peut rendre les capteurs conscients de leurs propres performances, réduisant ainsi les cas de données corrompues et prévenant les défaillances avant que les capteurs ne tombent en panne.
Mise en place de boucles de rétroaction
La combinaison de capteurs évolués et de modules de détection intégrant des ressources de calcul permet de transformer les données brutes en décisions et en actions intelligentes en temps réel. Il est ainsi possible de contrôler les processus beaucoup plus étroitement en s'armant de la comparaison entre les variations de processus et les irrégularités mentionnées précédemment.
La possibilité de renvoyer en amont des informations sur les processus et les équipements aval pour effectuer des changements précoces dans la fabrication peut sensiblement améliorer le rendement (figure 1).
Figure 1 : diagramme représentant le potentiel d'installation de boucles de rétroaction automatisées entre les opérations de lithographie en amont et les processus de gravure en aval pour limiter les variations des dimensions critiques.
Les boucles de rétroaction de la figure 1 peuvent être adaptées à quasiment n'importe quel processus de fabrication. Par exemple, au moment de remplir des circuits imprimés, les fabricants placent en général des caméras industrielles dans des systèmes d'inspection optique avant et après le processus de soudage par refusion. Avant la refusion, le système détecte les erreurs dans le dépôt de la pâte à souder et le placement du dispositif, tandis qu'après la refusion, le système d'inspection optique du four valide les corrections.
Lorsqu'elles sont automatisées, ces boucles de rétroaction éliminent les incertitudes dues à de légères variations des conditions de fabrication, comme la température ou l'humidité, ou des conditions des processus dues à de légers changements dans les matériaux, les gaz ou la pression. Cela se traduit non seulement par une meilleure régularité de la production, mais aussi par la possibilité de mieux optimiser les processus et d'ajuster des recettes de production changeantes de façon plus judicieuse et plus rapide.
Se préparer à la Qualité 4.0
La vérification et le contrôle de la qualité ont toujours fait partie de la fabrication, mais les entreprises n'avaient encore jamais espéré atteindre le zéro défaut avant l'apparition de la fabrication intelligente qu'autorisent désormais les capteurs et l'IA. Bien que ce concept populaire introduit au milieu des années 1960 soit quelque peu passé de mode depuis, il retrouve aujourd'hui une nouvelle jeunesse grâce à la Zero-Defect Initiative. Cela est dû en partie aux capacités de sensibilité numérique apportées par les capteurs intelligents.
Aujourd'hui, la Qualité 4.0 reprend le flambeau de ces premières tentatives pour éliminer les défauts qui utilisaient des fiches de performances. Il étend pour cela les systèmes de boucles de rétroaction au-delà de l'immédiat atelier d'usine pour les appliquer à la gestion des stocks et des sites, allant même jusqu'aux sites de fabrication des partenaires et suivant les matériaux et les produits dans tous les cycles des processus.
Le zéro défaut est un objectif ambitieux, mais qui semble de plus en plus à notre portée avec l'arrivée de la Qualité 4.0. Son infrastructure se bâtit actuellement sur les capteurs, qui sont les fondations de l'Industrie 4.0.
Demandez dès aujourd'hui à un représentant Arrow près de chez vous comment utiliser les capteurs pour optimiser vos opérations.
