Digitaliser sa production : MES, SCADA, données et IA

Positionnement individuel — 1 heure en amont

Entretien avec le formateur pour identifier les acquis, les responsabilités du participant, son secteur industriel et la maturité digitale de son environnement de production.

Analyse des principaux systèmes déjà utilisés : ERP, MES, SCADA, automates, capteurs, outils de reporting et solutions de collecte de données.

Identification des problématiques prioritaires : manque de visibilité sur les équipements, ressaisies manuelles, données dispersées, traçabilité insuffisante, difficultés de pilotage en temps réel ou projets de digitalisation.

Les exercices et études de cas sont adaptés au contexte professionnel du participant.

Jour 1 — Connecter les équipements et digitaliser le pilotage de production

Comprendre les enjeux de l'Industrie 4.0

* Identifier les principaux leviers de digitalisation des opérations industrielles.
* Comprendre les différences entre automatisation, informatisation et transformation digitale.
* Identifier les opportunités de digitalisation : productivité, qualité, traçabilité, réactivité et flexibilité.
* Comprendre les interactions entre production, maintenance, qualité, logistique et systèmes d'information.
* Évaluer les prérequis organisationnels et techniques d'un projet Industrie 4.0.

Comprendre l'architecture IT/OT et l'interconnexion des machines

* Distinguer les environnements IT (Information Technology) et OT (Operational Technology).
* Identifier les équipements industriels : capteurs, actionneurs, automates programmables (PLC), interfaces opérateurs (IHM) et systèmes de supervision.
* Comprendre les différents niveaux d'une architecture industrielle, du terrain jusqu'aux applications de gestion.
* Découvrir les principaux protocoles d'échange : Modbus TCP, Profinet, OPC UA et MQTT.
* Comprendre les principes de collecte des données machines via passerelles et équipements Edge.
* Identifier les enjeux d'interopérabilité, de disponibilité des équipements et de cybersécurité industrielle.
* Comprendre les conditions de fiabilité et de contextualisation des données collectées.

Superviser les équipements avec un SCADA

* Comprendre le rôle d'un système SCADA dans la supervision industrielle.
* Distinguer supervision, conduite des équipements et pilotage des opérations.
* Visualiser les états machines, les paramètres de fonctionnement et les alarmes.
* Comprendre les principes d'historisation des données de production.
* Identifier les possibilités de suivi en temps réel et d'analyse des événements.
* Comprendre les interactions entre automates, IHM, SCADA et systèmes de gestion.

Piloter les opérations avec un MES

* Comprendre le rôle d'un Manufacturing Execution System.
* Positionner le MES entre les équipements industriels et l'ERP.
* Identifier les principales fonctionnalités : suivi des ordres de fabrication, déclaration de production, traçabilité, gestion des opérations et collecte des données.
* Comprendre les principes de suivi des temps, quantités, rebuts et arrêts.
* Identifier les apports du MES pour le pilotage de la performance et la qualité.
* Comprendre les échanges de données entre ERP, MES, SCADA et équipements industriels.
* Identifier les conditions de réussite d'un projet MES : processus, données, utilisateurs et intégration.

Mise en pratique : cartographie de l'architecture digitale d'un atelier, depuis les capteurs et automates jusqu'à l'ERP, en identifiant les rôles du SCADA, du MES et les données échangées.

Jour 2 — Exploiter les données, l'IA et le jumeau numérique pour améliorer la production

Structurer et valoriser les données industrielles

* Identifier les principales sources de données : machines, MES, SCADA, ERP et contrôles qualité.
* Comprendre les principes d'acquisition, d'historisation et de contextualisation des données.
* Identifier les problèmes de qualité des données : valeurs manquantes, incohérences, doublons et défauts de synchronisation.
* Comprendre les principes de tableaux de bord dynamiques et de Business Intelligence.
* Exploiter les données pour visualiser les arrêts, les cadences, les rebuts et les dérives de production.
* Distinguer données en temps réel, historiques et indicateurs consolidés.

Découvrir les applications de l'intelligence artificielle en production

* Comprendre les différences entre automatisation, analyse statistique, machine learning et IA générative.
* Identifier les cas d'usage de détection d'anomalies sur les données machines.
* Comprendre les applications de vision industrielle pour le contrôle qualité.
* Découvrir les approches prédictives pour anticiper les dérives de processus et les risques de non-conformité.
* Identifier les possibilités d'optimisation des paramètres de fabrication et d'aide à la décision.
* Comprendre les limites : disponibilité des données, explicabilité, fiabilité et supervision humaine.
* Évaluer la faisabilité et la valeur d'un cas d'usage IA.

Comprendre les applications du jumeau numérique industriel

* Définir le concept de jumeau numérique et le distinguer d'une simple simulation.
* Comprendre les liens entre modèle virtuel, données industrielles et équipements physiques.
* Identifier les applications : simulation de flux, analyse de capacités, optimisation d'implantation et anticipation des scénarios de production.
* Découvrir les possibilités de simulation avant modification d'un processus ou investissement industriel.
* Identifier les prérequis et les limites de mise en œuvre d'un jumeau numérique.
* Comprendre sa place dans une stratégie de transformation digitale progressive.

Construire une feuille de route Industrie 4.0

* Évaluer la maturité digitale de son environnement industriel.
* Identifier les irritants opérationnels et les opportunités de digitalisation.
* Prioriser les cas d'usage selon leur impact, leur faisabilité et leur coût.
* Définir les données et les infrastructures nécessaires.
* Identifier les acteurs à mobiliser : production, méthodes, maintenance, automatisme, informatique et intégrateurs.
* Construire une trajectoire progressive : connecter, collecter, visualiser, analyser et optimiser.
* Définir les indicateurs de réussite et les conditions d'appropriation par les équipes.

Mise en pratique finale : construction d'une feuille de route de digitalisation d'un atelier, intégrant l'architecture IT/OT, les besoins SCADA/MES, les opportunités d'exploitation des données et un cas d'usage IA ou jumeau numérique.

Évaluation des acquis

* Exercices d'identification des composants d'une architecture IT/OT.
* Étude de cas sur les échanges entre automates, SCADA, MES et ERP.
* Analyse d'opportunités de valorisation des données industrielles.
* Identification et qualification d'un cas d'usage IA.
* Présentation et évaluation d'une feuille de route Industrie 4.0.
* Bilan individuel des acquis avec le formateur.