IoT et RPA : comment ces deux technologies facilitent la connexion du monde physique au monde numérique ?

Ces dernières années, les entreprises et plus particulièrement celles opérant dans le secteur industriel sont fortement impactées par les innovations technologiques. L’Industrie 4.0, ou industrie de la 4ème révolution industrielle, représente une nouvelle ère pleine d’opportunités dont les changements constituent des défis importants pour ses acteurs.

 

Cette transformation ne se traduit pas seulement par des investissements dans de meilleures machines mais par un investissement dans de nouvelles technologies et de nouvelles compétences qui répondent à un besoin de transformation de l’ensemble de l’outil de production.

 

Cette transformation se base pour beaucoup sur les nouvelles technologies numériques permettant aux entreprises d’améliorer leur flexibilité, leur productivité et leur réactivité dans des marchés où la concurrence est mondiale, contraintes par des délais de production qui doivent être les plus courts possibles et surtout dans un contexte où les consommateurs ou clients exigent des produits au plus vite et de façon personnalisée.

 

Cette tendance est globale et généralisée en témoignent ces chiffres où en 2020[1] :

  • 80 % des entreprises auront digitalisé leur chaîne de valeur;

  • 18 % de productivité en plus sont prévus avec la digitalisation industrielle;

  • 1 milliard d’objets connectés seront présents dans les usines, ce qui aura comme conséquence la multiplication du volume de données.

 

Figure 1 - Les révolutions industrielles

Plusieurs grandes familles d’innovation impactent l’Industrie 4.0 et parmi elles, l’IoT (Internet of Things) et le RPA (Robotic Process Automation) sont considérées comme des leviers importants de modernisation et d’amélioration des processus. Alors que l’IoT propose des capacités de collecte d'informations et d’action sur le monde physique, le RPA de son côté permet d’automatiser facilement des processus sur la base de données et d’ordres issus de systèmes différents. Ainsi, combiner ces deux technologies offre un champ d’opportunités et surtout une facilité d’associer monde physique et monde numérique. Sia Partners propose d’étudier les enjeux associés à cette combinaison et de voir les cas d’usages effectivement en application.

 

 

 

Les enjeux de l’IoT pour l’industrie : connecter le monde physique et faire aboutir son intégration aux processus numériques

Avant d’appréhender les enjeux autour de l’association de l’IoT et du RPA, il est important de s’intéresser à leurs problématiques propres. Grâce à ses capacités de collecte de données et d’actionneur, l’IoT permet d’élargir le champ des possibles des objets, machines, robots et usines. Avec cette capacité à digitaliser le monde physique, l’IoT apporte diverses opportunités :

  • Amélioration des processus et des modes de fonctionnements;

  • Optimisation de l’allocation des ressources qu’elles soient humaines, techniques ou financières;

  • Anticipation sur les besoins utilisateurs ou sur des incidents d’exploitation grâce aux outils de maintenance prédictive;

  • Amélioration des services existants ou lancement de nouveaux services.

 

Pour atteindre ces finalités, les objets et l’ensemble de la chaîne communicante doivent répondre à différents critères et enjeux pour garantir in fine des données intègres et utilisables et une capacité à agir sur leur environnement dans des conditions satisfaisantes. Pour les entreprises, ce sont des enjeux technologiques inédits qu’elles doivent appréhender :

 

Figure 2 - Les enjeux technologiques et facteurs clés de succès de l’IoT

La principale difficulté aujourd’hui ne réside pas dans la capacité à connecter un objet mais dans la capacité à bien utiliser la donnée produite par cet objet. Cette donnée est en lien avec son environnement direct et proche mais aussi en lien avec les services métiers associés. Par exemple, quel est l’intérêt d’équiper une machine de production de capteurs (température, pression, intensité électrique,...) pour identifier les causes d’une panne si derrière aucune action prédictive n’est mise en place par la suite (arrêt automatique de la machine si besoin, régulation automatique de la vitesse,...). Et c’est sur cette difficulté que le RPA va permettre de faciliter l’utilisation des données.

 

Automatisation de processus : les avantages et opportunités du RPA

Pour sa part, le RPA est une technologie qui imite les actions humaines au sein de systèmes digitalisés pour automatiser les tâches et les processus métier de l'entreprise. De fait, ces robots présentent l’avantage d’être disponibles 24H sur 24 et 7 jours sur 7 tout en étant très rapides, précis et évolutifs. Ainsi, ils permettent d’obtenir des gains substantiels en efficacité opérationnelle, tout en libérant plus de temps aux employés pour des activités d’analyse ou orientées client, et cela en automatisant les tâches répétitives, irritantes ou à faible valeur ajoutée.

 

 

Figure 3 - Les avantages et opportunités du RPA

Contrairement à d’autres principes d’automatisation, le RPA est une démarche de transformation légère des processus puisqu’elle ne nécessite pas de modifier ou de développer son SI[2] et les processus existants. En effet, l’avantage principal de cette technologie réside dans la simplicité et la flexibilité de son implémentation, puisque le robot reproduit les mêmes activités que les employés, dans les interfaces et environnements utilisateurs. Chaque automatisation est adaptée aux besoins spécifiques de l’entreprise. Toutefois, il existe des critères d’éligibilité au RPA :

  • Tâches manuelles et répétitives : les tâches doivent être réalisées par un opérateur humain avec son outil informatique, l’exécution doit être fréquente ou représenter un temps important.

  • Règles prédéfinies : les choix effectués dans le cadre du processus sont prédéterminés selon des règles simples et ne reposent pas sur une décision humaine.

  • Données informatiques standard en entrée : les données entrantes doivent reposer sur des formats standards et uniformes; les données peu fiables ou de mauvaise qualité ne sont pas adaptées.

  • Peu d’exceptions : les processus éligibles à l’automatisation ont idéalement peu de scénarios d’exécution différents et peu de traitements particuliers.

  • Stabilité du processus et du système d’information sous-jacent : la stabilité du processus et de son environnement informatique est nécessaire pour une implémentation réussie.

 

Concrètement, devant la quantité de données générées notamment par les objets connectés (IoT), la RPA permet de rajouter un type de ressources (les robots logiciels) capable de traiter rapidement un grand volume de données. La RPA permet ainsi d’exécuter des processus autour des données capturées, de les faire vivre au sein du SI, et le cas échéant de déclencher des actions dans les SI dont les chaînes communicantes IoT, conduisant à des réponses dans le monde physique. De plus les données collectées et traitées par les objets connectés peuvent facilement répondre aux critères d’éligibilité RPA.

Les opportunités proposées par la combinaison du RPA à l’IoT

Aujourd’hui encore, la majorité des projets IoT est au stade de POC[3] voire pilote dont l’objectif est de démontrer la faisabilité technique mais surtout la pertinence métier et/ou économique d’un cas d’usage. Si le résultat est concluant, alors l’entreprise peut envisager un déploiement plus général du cas d’usage.

 

Pour démontrer ces cas d’usage orientés vers l’amélioration des performances, le gain de productivité ou la réduction des coûts, il est nécessaire d’associer les données des capteurs et objets à d’autres données ou services numériques existant déjà au sein de l’entreprise, sur un principe de boucle physique-numérique-physique :

  1. Physique : les objets connectés captent les données pertinentes à exploiter,

  2. Numérique : les systèmes d’informations reçoivent ces données afin de les analyser et les traduire en instructions,

  3. Physique : les instructions établies sont automatiquement transmises aux objets afin de réaliser les tâches programmées.

 

Cette boucle va permettre d’aboutir à différents bénéfices pour l’industrie :

 

  • Diminution des coûts en réparation et maintenance des actifs : le fait de pouvoir modéliser le comportement des actifs pour éliminer de manière prédictive les défauts et les erreurs induit à la fois une réduction des coûts de maintenance et des arrêts de machines.

  • Amélioration de la conformité aux normes réglementaires et industrielles : la surveillance et suivi en temps réel des conditions de travail sur un site industriel permettent de s’assurer du respect des protocoles en place tout le long de la chaîne de production. Le respect des protocoles permet d’éviter des défaillances pouvant engendrer des amendes en cas de non respect des conditions sanitaires dans les industries alimentaire ou pharmaceutique par exemple.

  • Meilleur suivi de l'efficacité et de la productivité : le suivi de l'utilisation de l‘espace et la mesure de la production réelle par rapport à la production projetée à l'aide d'un modèle informatique, par opposition à une surveillance sur le terrain, peuvent à la fois réduire considérablement les dépenses et augmenter l'efficacité des entreprises.

 

Le RPA va permettre d’associer simplement des données IoT issues des capteurs et objets aux différents SI de l’entreprise et à des SI tiers. Et cette association qui inclut l’automatisation des processus se fait sans évolution des SI ni interfaçage complexe de ces derniers. Cela permet ainsi à des cas d’usages IoT d’être testés beaucoup plus facilement, dans de meilleurs délais et sans dépenses de coûts importantes (SI notamment) qui seraient inutiles, tant que les intérêts des cas d’usages ne sont pas démontrés.

 

 

Figure 4 - IoT & RPA au sein d’un processus

 

 

 

Présentation de quelques cas d’usage IoT & RPA

La complémentarité RPA et IoT s’illustre par plusieurs cas d’usages au sein de l’Industrie 4.0. Avec la maintenance prédictive, les entreprises vont améliorer le maintien de la production en condition opérationnelle optimale et la continuité – ou a minima une interruption limitée – du service et ainsi optimiser la performance de l’outil de production et la qualité de service au global. Par exemple, une usine Boch-Rexroth située à Homburg en Sarre était confrontée à des goulots d’étranglement dans la fabrication de valves électro-hydrauliques pour les machines agricoles. L’entreprise a décidé de moderniser sa chaîne de production en se basant sur les capacités offertes par l’Industrie 4.0 :

  1. Un ajustement automatique et ergonomique de la station et/ou de la machine à l’opérateur et à son niveau de compétences. Ce dernier porte dans ses vêtements une puce RFID permettant ainsi un ajustement automatique de l’outillage manipulé.

  2. Un statut de la ligne de production, du produit et des données de stocks remontant en temps réel dans le MES[4] et l’ERP[5] avec un push automatique de reporting en temps réel.

       Cette nouvelle ligne de production se base ainsi sur le parcours de données évoqué auparavant :

  • Les capteurs des systèmes IoT permettent la collecte de données pertinentes sur les produits, l’opérateur et la chaîne de production de manière générale,

  • Les robots logiciels permettent l’automatisation des tâches d’ajustement automatique des machines ou de push de reporting en temps réel.

 

Le choix d'orientation de Bosh-Rexroth vers la digitalisation de sa chaîne de production lui a permis d’intégrer les bénéfices classiques de l’automatisation : gains de productivité, amélioration de la qualité de maintenance, fiabilisation des machines et économies d’énergie. La nouvelle ligne de production permet une mise en route quasi instantanée alors que les lignes précédentes demandaient 5 à 30 minutes pour le lancement ce qui a permis un gain en productivité de 10%. Enfin, le niveau de stocks est passé de 2 jours à moins de 24h[6].

 

Un autre cas d’usage pouvant être rencontré aujourd’hui dans cette nouvelle ère industrielle est la gestion intelligente de la supply chain. Le recours aux objets connectés dans ce cas précis permet de collecter un ensemble de données sur les stocks en cours (quantité, température, temps de transport…) afin de les analyser en temps réel et les corréler aux données de consommation client. Les résultats de ces analyses permettent de définir des scénarios d’automatisation de commande de réapprovisionnement dans le but d’un réassort proactif.

 

Cdiscount, l’un des leaders du e-commerce en France, a choisi d’adopter une solution de gestion intelligente de la supply chain en s’associant à Relex Solutions. Cette collaboration s’est construite dans l’objectif de moderniser et faire évoluer la prévision et le réapprovisionnement de l’ensemble du référentiel produit de Cdiscount :

  • Des capteurs de données sont utilisés dans les entrepôts afin de suivre en temps réel les évolutions du stock,

  • Les données collectées sont croisées avec le suivi des commandes clients et les règles de gestion du stock pré-établies,

  • Les résultats des croisements de données donnent lieu à des scénarios de “décisions”,

  • Ces décisions sont transmises aux robots logiciels afin de leur permettre de lancer de manière automatique des commandes de réapprovisionnement.

 

Ainsi la gestion du stock et du réapprovisionnement se fait de manière plus rapide, fluide et efficace et respecte le parcours de données évoqué auparavant :

  • Les capteurs des systèmes IoT permettent la collecte de données pertinentes sur le stock de l’entreprise et la fluctuation de commandes clients,

  • Les robots logiciels permettent l’automatisation de commandes de réapprovisionnement et libèrent le temps consacré par l’opérateur à la collecte de données, leur analyse et à la prise de décision humaine.

 

La solution Relex leur a permis de perfectionner l’automatisation des calculs de prévision de passation de commandes afin de permettre aux opérationnels de libérer du temps et de se concentrer sur des tâches à valeur ajoutée telles que des analyses poussées sur les fluctuations du stock et de la demande client afin d’optimiser les scénarios de passation de commandes automatiques.

 

 Figure 5 - Illustration du use case “Supply chain intelligente”

L’Internet des Objets est un écosystème en pleine effervescence, en constante innovation, introduisant de nouveaux services et par extension de nouveaux marchés que les acteurs traditionnels ont commencé à appréhender. L’un de ses usages principaux est de collecter et analyser différents jeux de données. Par ailleurs, l’automatisation de processus RPA basée sur ces données permet à l’IoT de s’ouvrir facilement au monde physique. L’innovation est en marche et peut apporter une réelle valeur d’usage que ce soit en optimisant les coûts ou en conférant un avantage concurrentiel, notamment pour l’industrie.

Sia Partners accompagne des acteurs de l’industrie dans la mise en place de services IoT sur l’ensemble de la chaîne communicante et leur association avec les applications métiers. Nous intervenons notamment dans le secteur du transport où un certain nombre de tâches de contrôle ou vérification peuvent être automatisées pour gagner à la fois en efficacité mais aussi en sécurité en permettant aux employés de se concentrer sur les principaux risques grâce au temps libéré. Sur ce cas précis, le RPA va permettre de mettre en place des processus automatisés issus des différents capteurs.

Par ailleurs, la combinaison de ces technologies ne reste pas limitée au monde industriel mais concerne la vie de tous les jours. IFTTT en fait la démonstration par un de ses nombreux cas d’usage qui consiste en l'occurrence à allumer automatiquement la lumière de sa porte d’entrée via un service domotique lorsqu’un livreur de pizza s’approche de la maison du client grâce aux données de géolocalisation (seulement aux Etats-Unis). La combinaison de l’IoT et du RPA est donc aujourd’hui une réalité à la fois pour les entreprises pour faciliter la mise en place de services mais aussi pour les particuliers pour automatiser un certain nombre de tâches du quotidien.

[1] Source : Sondage PWC réalisé auprès de 235 entreprises allemandes ,  https://www.pwc.nl/en/assets/documents/pwc-industrie-4-0.pdf

[2] Système d’informations

[3] Proof of Concept

[4] Manufacturing Executing System

[5] Enterprise Resource Planning

[6] Source : étude Bpifrance : https://www.bpifrance.fr/content/download/16718/217263/file/Industrie%204.0%20-%20Entreprises%20du%20Mittelstand%20allemand%2011-2015

Autres sources: