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Digitalisation : l’avenir s’écrit maintenant

Chez HORSCH, nous nous plaisons à prendre des chemins non conventionnels. Nos clients nous suivent dans notre démarche, même si elle intègre parfois un certain degré de difficulté. Comme pour le développement des machines, nous suivons la même philosophie en matière de digitalisation. Notre objectif ? « Casser les codes ». Repenser les liens et les interactions et mettre en oeuvre des stratégies innovantes.

A l’image de l'industrie 4.0, la digitalisation est le maître mot de la décennie. De nombreuses entreprises en font leur cheval de bataille. Mais qu'est-ce que cela signifie concrètement ? Quels sont les objectifs et surtout, quelles opportunités réelles s’offrent-elles à nous ?

Une chose est sûre, nous ne manquons pas de données d’entrée. Jamais autant de nouvelles technologies n'ont été mises sur le marché industriel aussi rapidement que ces derniers temps. IA, réalité virtuelle ou augmentée, mais aussi applications 3D n’appartiennent plus au futur. Ces technologies sont d'ores et déjà disponibles avec des investissements tout à fait accessibles.
On pourrait donc s’interroger : pourquoi devons-nous donc encore aujourd'hui faire appel à quelqu’un pour une requête comme chercher des composants dans une vue éclatée ou bien  savoir si un autre rouleau peut être monté sur une machine par exemple ? Pourquoi la machine ne signale-t-elle pas qu'une pièce d'usure doit être remplacée au bout de 200 heures de fonctionnement ? Plus généralement, pourquoi l'efficacité des entreprises en bonne santé n'augmente-t-elle pas de manière exponentielle grâce à des investissements importants dans la digitalisation ?

La technologie, un facteur limitant ?

Pour relever les nombreux défis qui se posent, ce n’est certainement pas le manque de techologie qui nous bride. Nous utilisons tous des machines en réseau, des terminaux performants, des applications modernes et des systèmes numériques. Quant aux données, elles ne manquent pas non plus, car nous en produisons aujourd'hui plus que jamais. Mais que manque-t-il alors ?

Il ne s’agit pas de gérer n'importe quelles données, mais des données pertinentes. Collecter des données est relativement simple. « Disposer de données fiables et valides au bon moment et au bon endroit constitue en fait le véritable défi », explique Christian Demel (Data Management & Processes). Installer des pipelines de données à travers les différentes unités d'une entreprise, briser les silos de données et créer des processus qui garantissent ou améliorent la qualité des données et le contenu des informations, etc… La technologie seule ne permet pas de tout solutionner. Certes, il existe des « boîtes à outils » , mais c’est à   chaque entreprise de choisir l'outil approprié et d'adapter son utilisation à ses propres besoins afin de trouver le chemin qui lui convient réellement.

Sans processus analogiques, pouvant être représentés à l’aide d’un papier et d’un stylo, la digitalisation en tant que simple offensive ne portera pas ses fruits à long terme. Seules une analyse précise des interactions et la poursuite d'approches globales permettront de créer des synergies exploitables à moyen et à long terme, des gains de productivité et donc de nouvelles possibilités. Pour exploiter pleinement ces bénéfices à court terme, on ne peut ignorer la part de problèmes, notamment en matière de gestion du changement et de besoin d’investissements. « Car un monde numérique n'est pas automatiquement un monde plus intelligent - pas plus que le phare d'un prototype », explique Christian Demel. Les solutions digitales doivent donc avoir un impact positif durable.

Une stratégie claire – cas d’application

L'application HORSCH PartFinder est une excellente illustration du défi qui se pose. Cette application, déjà présentée dans l'édition spéciale terraHORSCH de l'Agritechnica 2023, propose une représentation en trois dimensions d'une machine client spécifique. Elle est disponible sur tous les terminaux dès la fin de fabrication de la machine. Pour certains modèles d’outils, cela est aujourd'hui déjà mis à la disposition du concessionnaire de manière entièrement automatisée et doit faciliter considérablement l'identification des pièces de rechange. Pourquoi ne pouvons-nous proposer cette solution uniquement pour certaines machines dans un premier temps ? La technologie semble pourtant être disponible ?

Le facteur décisif concerne les données. Si représenter des modèles 3D dans un navigateur moderne est une question de technologie, savoir quels modèles 3D sont disponibles à quel moment de la fabrication et dans quelle configuration reste une question d'information. Lors de la création ou du calcul du modèle 3D personnalisé, les données du processus de développement provenant du système d’informations (ERP), du système de gestion du cycle de vie du produit (PLM) et des informations géométriques 3D des systèmes de CAO sont combinées. Aucun ajout ou adaptation manuels n'ont lieu, car c'est la seule façon de garantir une automatisation réussie. Mais cela signifie aussi que le développement des produits constitue la première pierre pour la génération des informations de fabrication et pour la documentation des pièces de rechange. Ainsi, par exemple, l’intégration de pièces spécifiques ou autres demandes personnalisées a un impact important. « Chez HORSCH, nous sommes réalistes et tout à fait conscients que ces développements doivent d'abord générer un surcroît de travail pour permettre ensuite à moyen terme de réaliser des économies sur d'autres aspects », explique Felix Hannke (marketing produits numériques).

Le développement du PartFinder et de ses dérivés internes dédiés à la production et au marketing est loin d'être abouti. HORSCH a créé une application centrale qui sera enrichie de plus en plus d'informations au cours des prochains phases de développement. Si l’écosystème est technologiquement immense,  la question des pipelines de données demeure pour l'instant le facteur limitant de cette chaîne. Le PartFinder est le point de départ pour générer une valeur ajoutée pour nos clients et l'organisation en combinant intelligemment les données existantes. Jusqu'ici, ce processus n'a pas été sans obstacles et l’avenir saura aussi nous le rappeler, mais nous sommes persuadés que nous trouverons là aussi des solutions.