Comment de bonnes données façonneront la nature du travail dans la fabrication de métaux

La transparence des informations sera le moteur de la boutique Industrie 4.0. Images : TRUMPF

Le changement est en marche dans l'industrie de la tôlerie. Quelqu'un qui est entré dans l'entreprise il y a 30 ans est devenu un expert dans le métier après des années d'expérience. Aujourd'hui, un fabricant doté de lasers modernes, de poinçonneuses et de presses plieuses peut transformer un novice en fabrication en un employé productif extrêmement rapidement.

En fait, les connaissances requises pour être productif sont nettement inférieures à ce qu'elles étaient. Les compétences comptent toujours dans l'usine moderne, mais la courbe d'apprentissage des nouveaux employés est plus courte. Pour grandir et progresser, cependant, les gens ont encore besoin de connaissances, mais ils doivent également appliquer ces connaissances de nouvelles façons.

À mesure que la fabrication métallique évolue vers l'industrie 4.0, de nouveaux cheminements de carrière ouvriront de nouvelles opportunités, en particulier pour ceux qui sont ouverts au changement et à de nouvelles façons de penser, dont une grande partie est dirigée par l'intelligence basée sur les données dans les machines et les logiciels. Ceux qui ont soif d'apprendre, qui regardent au-delà de la pièce qu'ils forment ou du nid qu'ils coupent, en récolteront les bénéfices.

La pénurie de main-d'œuvre qualifiée qui dure depuis des décennies a poussé les fabricants de machines et de logiciels à répondre au besoin avec une technologie qui permet aux moins expérimentés de produire plus et avec une meilleure qualité que jamais. Les connaissances traditionnelles ont été "intégrées dans le gâteau" car les logiciels effectuent le travail que les commerçants d'il y a 30 ans calculaient avec un crayon et du papier.

Ce changement a changé la façon dont les gens mènent leur carrière. Ceux qui ont débuté dans l'atelier il y a 30 ans y ont probablement passé toute leur carrière. Ils peuvent avoir progressé dans un seul département ou être passés par différents départements, pour éventuellement devenir chef de département ou superviseur. Aujourd'hui, les novices en tôlerie peuvent commencer comme opérateur de machine, puis évoluer vers la programmation de machine ou devenir technicien CAO/FAO. La technologie évite également aux opérateurs d'avoir à se spécialiser dans un type de machinerie et facilite la formation polyvalente dans tout l'atelier.

Le modèle 3D contribue à rendre un tel cheminement de carrière orienté vers le numérique plus courant que jamais. Au début de leur carrière, peut-être même au cours de leurs premiers jours ou semaines de travail, les nouveaux employés voient les modèles 3D des pièces qu'ils fabriquent. Ces représentations 3D s'intègrent dans leur vie professionnelle.

Dans certains magasins, les nouveaux employés ne sauront pas ce qu'est un voyageur en papier. Un bon de travail, un code matriciel ou un code-barres suffiront. Le marquage des pièces éliminera le besoin de papier d'accompagnement. Et le plan, le modèle 3D, les instructions de travail, le matériel de formation de base - ils accèdent à tout cela à l'écran, qu'il s'agisse d'une tablette, d'un ordinateur portable, d'un terminal informatique ou de la commande de la machine elle-même. Ils ont interagi avec des logiciels tout au long de leur carrière et connaissent les réalités de l'atelier. Passer de l'atelier au bureau n'est donc pas un pas de géant.

La séparation entre le « bureau » et la « boutique » deviendra moins nette. Le modèle 3D commence au bureau, passe par la programmation et l'ordonnancement, où les processus sont simulés, programmés et séquencés de manière optimale, en anticipant les goulots d'étranglement potentiels. Dans l'atelier, les employés de première ligne regardent les écrans pour voir ce qui se passe ensuite. Ils ne traînent pas dans des montagnes de papier ou ne combattent pas un goulot d'étranglement inattendu. Ils font ce pour quoi les clients paient : ils fabriquent de bonnes pièces.

Dans l'ancien monde de la fabrication, une opératrice pouvait commencer sa journée en passant par des paquets par les travaux mis en scène sur des palettes près de la machine, puis lever les yeux pour voir son superviseur marcher rapidement vers elle. Il a passé les 30 dernières minutes à marcher frénétiquement entre les bureaux et le magasin. Un client a besoin de quelque chose immédiatement, et maintenant il demande à l'opérateur de tout laisser tomber pour que cela se produise.

Alors, les pompiers commencent. L'opératrice discute avec le chef de service, attend que le conducteur du chariot élévateur livre les ébauches (manœuvre autour de tout le travail en cours), vérifie à nouveau avec son superviseur, puis commence le pliage. Pendant tout ce temps, le vérin de la presse plieuse n'a pas bougé. Elle change son outillage, effectue quelques virages d'essai, puis - enfin - commence la course. Pendant ce temps, la collecte de palettes remplies WIP par son poste de travail n'a pas diminué.

Au lieu de voyageurs papier, toutes les informations dont les opérateurs ont besoin seront disponibles à l'écran.

Dans le nouveau monde de fabrication de l'industrie 4.0, l'opérateur de frein arrive pour son quart de travail, vérifie le tableau de bord de l'atelier, puis visualise son horaire de travail sur sa tablette à côté du frein. Le premier élément de la liste se trouve être un travail qu'un client a changé à la dernière minute et dont il a maintenant besoin immédiatement. Peu importe, l'opérateur le voit simplement comme le travail suivant sur la liste. Elle s'assure d'avoir les bons outils et commence à plier.

Un tel flux automatisé d'informations nécessite moins de gestion manuelle. Des commandes intuitives, des repères visuels et d'autres technologies ont facilité la configuration, de sorte qu'elle n'a pas besoin de compter sur une personne dédiée à la configuration. En tant que nouvelle opératrice travaillant aujourd'hui sur des équipements modernes, elle ne passera pas ses journées à calculer manuellement les déductions de pliage ou à développer des séquences de pliage et une stratégie de calibrage pour s'assurer qu'elle respecte les tolérances requises. Toute cette intelligence est intégrée au logiciel.

Pourtant, elle sait comment un rayon se forme dans une matrice en V et comment de légers changements dans l'épaisseur du matériau affectent le résultat. En fait, elle voit une simulation de processus directement sur le contrôleur de sa machine. Elle sait à quel point l'utilisation de la machine est importante et, en fait, peut voir son rapport d'utilisation de la machine directement à l'écran.

Dans ce nouveau monde de fabrication, les données sont aux commandes. Les opérateurs travaillent moins dans le processus et plus sur le processus. Pendant la production (lorsqu'ils travaillent dans le processus), ils ne voient que ce qu'ils doivent exécuter ensuite. Ils n'auront pas à se soucier de la quantité de travail qu'ils doivent accomplir pour un quart de travail complet. Ils commenceront à générer des pièces, puis exécuteront ce qui apparaît ensuite à l'écran. À ce stade, le logiciel a optimisé les séquences de tâches pour assurer un flux optimal. Si un client demande une modification, le logiciel redistribue le flux.

Pendant tout ce temps, l'opérateur continue de fabriquer des pièces. Un chariot élévateur automatisé, ou AGV, arrive au centre de travail avec une palette de flans. La tâche suivante apparaît sur l'écran de l'opérateur, qui change d'outil si nécessaire, appelle le programme et commence le pliage.

Dans ce nouveau monde, la production d'un centre de travail spécifique, comme les livres par heure ou les pièces par heure, importe moins, simplement parce que tout le monde sait à quel point elle peut être variable. Après tout, le temps de cycle d'une pièce à un seul pli sera beaucoup plus court qu'une pièce à huit plis. Au lieu de cela, l'utilisation de la machine devient plus importante que jamais et c'est ici que les opérateurs deviennent de véritables propriétaires de processus. Des capteurs suivent automatiquement l'utilisation de la machine. Lors d'une réunion de fin de quart ou d'une brève réunion le lendemain matin, les opérateurs et les chefs d'équipe discutent des chiffres d'utilisation dans le contexte des tâches exécutées le quart précédent. Pourquoi cette machine est-elle restée inactive plus longtemps que prévu ? Était-ce en attente de matériel ? Pourquoi?

Plus un fabricant est automatisé, plus les chiffres d'utilisation deviennent importants pour orienter la production. Un laser de 12 kW sans automatisation peut avoir une faible utilisation simplement parce que les gens ne peuvent pas alimenter la machine. Si ce même laser dans une configuration automatisée connaît une faible utilisation, quelque chose ne va pas. Manquons-nous de matériel ? Y a-t-il eu une panne inattendue ?

En ce qui concerne ces pannes, ceux qui entrent sur le terrain aujourd'hui connaîtront la maintenance réactive comme un événement rare. Grâce à la maintenance prédictive, les machines peuvent désormais "dire" efficacement aux gens qu'elles tombent malades avant de tomber complètement en panne. Les techniciens de maintenance interagissent avec les fournisseurs de machines via des applications pour smartphone. Souvent, les fournisseurs de machines nous contactent lorsqu'ils détectent une série de messages d'erreur sur le contrôleur. La fonction de maintenance est désormais entièrement pilotée par les données.

Imaginez de nouveaux opérateurs marchant sur le sol pour la première fois. Ils voient des collègues opérateurs travailler à un rythme soutenu. Ils ont le temps de faire des pauses, bien sûr, mais lorsqu'ils sont loin de leur machine, ils ne courent pas pour résoudre une crise. Ils étudient des paramètres tels que l'utilisation de la machine de la veille, ou peut-être de l'heure précédente, et discutent de la manière dont l'opération pourrait être améliorée. Lorsqu'ils ne sont pas loin de la machine, ils fabriquent régulièrement des pièces, les changent au besoin et travaillent efficacement d'un travail à l'autre.

Cette équipe de novices commence sa formation. Beaucoup suivent des cours de formation en ligne qui les aident à se mettre à niveau dans un environnement virtuel, à apprendre les bases de la lecture de plans mais aussi à se familiariser avec l'environnement du modèle 3D. Ils ne se contentent pas non plus de passer des tests à choix multiples, mais s'immergent plutôt dans un jumeau numérique de l'opération.

Les carrières dans l'industrie 4.0 seront variées, mais elles partageront toutes un fil conducteur dans l'industrie métallurgique : de bonnes données guideront les décisions.

Avec une combinaison de formation en ligne et traditionnelle, ils font de bonnes pièces en quelques jours ou semaines seulement après avoir été embauchés. Pourtant, la formation ne s'arrête pas. À l'aide d'outils d'apprentissage virtuels, ils continuent d'assimiler les principes fondamentaux des processus et suivent plusieurs sessions de formation au cours des semaines et des mois suivants. Ils découvrent les logiciels, mais ils apprennent également comment différents métaux réagissent à des processus de fabrication spécifiques. La formation aide les nouveaux employés à adopter les fondamentaux de la fabrication métallique. Ils apprennent également à voir le logiciel comme un outil qui les aide à tirer le meilleur parti de ces connaissances pour faire le travail aussi efficacement que possible.

Ces nouveaux employés ont devant eux une multitude de cheminements de carrière potentiels. Ils pourraient adopter le modèle solide et progresser jusqu'à la programmation de la machine, ou même passer à un poste de technicien ou d'ingénieur en CAO/FAO. Ou ils pourraient adopter le processus et progresser jusqu'à la gestion des opérations, l'analyse des données ou un rôle d'amélioration continue. En fait, l'opération Industrie 4.0 emploiera probablement plus de personnes dans une sorte de rôle d'amélioration, analysant l'ensemble du flux de processus, du devis à l'expédition. Plus important encore, ils prennent des décisions basées sur des données, et non sur des intuitions ou simplement parce que quelque chose leur est familier.

Alternativement, les employés pourraient gravir les échelons jusqu'à des postes de vente, d'estimation ou d'achat, bien que dans le monde de l'industrie 4.0, ces fonctions puissent être très différentes de ce qu'elles sont aujourd'hui. Des données solides permettent à l'ensemble de l'opération de produire plus près de la demande des clients, avec moins de WIP entre les centres de travail et moins de stock brut, ce qui réduit à son tour le montant du fonds de roulement dans l'atelier.

Supposons qu'une tour dans un centre de découpe laser comporte 10 feuilles de 0,25 po. matériel. La boutique a imbriqué cinq de ces feuilles. En même temps, le logiciel sait qu'une commande entrante nécessitera huit feuilles supplémentaires. Cela déclenche l'action d'achat, qui commande le matériel immédiatement.

L'industrie 4.0 n'éliminera pas le besoin de stock brut, bien sûr. Les magasins ont besoin de tampons, car les récents défis de la chaîne d'approvisionnement ne se sont que trop bien révélés. Cela dit, l'Industrie 4.0 permettra aux responsables des achats de prendre des décisions basées là encore sur des données réelles et non sur une intuition.

Les responsables des achats se concentrent sur ces données et s'efforcent de rationaliser les accords d'achat. Les personnes chargées du traitement des commandes font de même, se connectant parfois directement aux systèmes de planification des ressources d'entreprise du client. Plutôt que de saisir manuellement une pile de bons de commande, les transactions se font par voie électronique, aucune intervention humaine n'est requise.

Ceux des ventes et de l'estimation se concentreront moins sur "l'estimation" d'un travail. En fait, avec de bonnes données, les devis seront beaucoup plus une science, basée sur les tarifs réels des machines et les coûts réels des matériaux et de la main-d'œuvre. Les devis pour les commandes de prototypes et de petites quantités deviendront également beaucoup plus automatisés, les clients téléchargeant des fichiers CAO 3D et recevant des devis peu de temps après, parfois en quelques minutes, voire quelques secondes.

Le rôle de vente et d'estimation se concentrera sur les emplois inhabituels et les contrats à plus long terme. La grande différence : Armés de données, ils négocieront en fonction des capacités réelles et des coûts réels.

Un fil conducteur relie le cheminement de carrière de la boutique Industrie 4.0 : l'importance des bonnes données et l'intelligence exploitable qui en découle. À bien des égards, la transparence des données contribuera à éliminer les silos.

Le traitement des commandes en est un excellent exemple. Historiquement, ceux qui traitaient les commandes les jetaient «par-dessus le mur» à un planificateur, qui mélangeait une pile de voyageurs d'emploi, qui étaient ensuite envoyés à l'atelier. L'usine a mis des jours ou des semaines à produire des métriques ; quand ils étaient enfin disponibles, ils étaient inutiles. Les problèmes et la lutte contre les incendies qui s'ensuivit étaient déjà venus et repartis. À l'inverse, dans la boutique Industrie 4.0, les données agissent comme le grand rassembleur. La planification se produit électroniquement et les algorithmes qui régissent cette planification sont perfectionnés au fil du temps.

L'employé de l'Industrie 4.0 a une vue d'ensemble, du devis initial à l'expédition finale, et la transparence des données favorise une culture d'amélioration tout au long de la chaîne de valeur. Ils ne passeront peut-être pas des années à perfectionner l'art de la découpe ou du pliage, mais ils apprendront à utiliser les données pour rendre l'ensemble de l'opération plus efficace, moins stressant et, en fin de compte, un meilleur lieu de travail.

Comprendre l'utilisation des machines devient encore plus important pour le fabricant de l'Industrie 4.0.