L’Internet des objets (ou en anglais, Internet of Objects, soit IoT) fait partie intégrante de ce que l’on appelle aujourd’hui Industrie 4.0, soit la 4^ème révolution industrielle. IoT et Industrie 4.0 se caractérisent par la mise en marché de «produits intelligents», ou Smart Products, de même que la conversion des usines en «usines intelligentes» ou Smart Factories. Mais l’apparition de ces technologies dans l’environnement industriel, et l’importance grandissante qu’elles y prennent, s’accompagnent d’une évolution marquée et incontournable des systèmes PLM (Product Lifecycle Management). En effet, les systèmes PLM sont appelés aujourd’hui à intégrer l’IoT dans les fonctionnalités qu’ils offrent, permettant de mieux en tirer bénéfice. C’est ce dont nous traiterons dans ce bulletin.

Mais d’abord, précisons ce que l’on entend par «produits intelligents», ou par «produits intelligents connectés», puisque c’est plutôt de ça dont il est question. Il s’agit en fait de produits constitués non seulement de leur quincaillerie de base, c.-à-d., celle destinée à leur raison d’être première, mais également de senseurs et de microprocesseurs, de même que d’applications logicielles intégrées. Il s’en suit que les fonctionnalités des produits intelligents résident de plus en plus dans leurs composantes informatiques et logicielles (jusqu’à une certaine limite, bien entendu). Ils  peuvent ainsi être plus facilement personnalisés en fonction des préférences des différents clients, donnant beaucoup de flexibilité au processus de conception. De plus, ces composantes rajoutées (senseurs, microprocesseurs, logiciels, etc.) permettent de réagir aux conditions d’opération (l’environnement), de collecter des données, de surveiller le fonctionnement des produits, et même de le contrôler selon certains paramètres. Mais plus encore, parce que connectés via l’Internet et une infrastructure de support, les produits intelligents transmettent – et reçoivent – de l’information.

Ces produits intelligents se retrouvent aujourd’hui dans de multiples contextes : autant dans les produits de consommation – on peut penser aux téléphones, aux frigidaires, aux télévisions, aux autos, et j’en passe – que dans les équipements ou la machinerie industrielle. Et justement, les «usines intelligentes» sont celles constituées d’équipements de production qui sont eux-mêmes des produits intelligents connectés. Dans une usine intelligente, les équipements de production sont donc connectés, entre eux et à une infrastructure centrale, réagissent à l’environnement et s’adaptent aux conditions d’opération (les moins jeunes d’entre nous diraient que c’est ce qui se rapproche le plus d’un certain rêve caressé dans les années 80, soit celui du CIM, ou Computer Integrated Manufacturing…).

De plus, les machines intelligentes auto-optimisent leur fonctionnement, et conséquemment, la consommation des ressources (matérielles, électriques, etc.). Bien sûr, la transmission des données de produit à partir du PLM se fait dans un format 3D, éliminant le besoin de dessins 2D.

À l’inverse, les données issues des chaînes de production et d’approvisionnement, lorsque rapportées au PLM dans un environnement d’usine intelligente, fournissent aux concepteurs et planificateurs les informations nécessaires pour leur permettre de prendre des décisions éclairées. C’est le cas par exemple lorsqu’il est question de planifier des séquences de production et d’assemblage (par exemple, les méthodes de fabrication), ou encore lorsque vient le temps d’adopter une stratégie quand un changement surgit (et qu’il faut alors analyser l’impact du changement tout au long de la chaîne d’approvisionnement).

Pour toutes ces raisons, il est à prévoir que l’implantation de l’IoT risque, si mal planifiée, de raviver la (légendaire) rivalité entre le PLM et le ERP. Mais elle va surtout faciliter ce que tant de manufacturiers souhaitent depuis si longtemps : l’intégration (transparente?) entre ces deux systèmes (pour qu’enfin, on ne soit plus torturé par l’éternelle question : qui est le maître du BOM? Le PLM ou le ERP?).

Parce que le produit est intelligent et connecté, il est possible d’en surveiller l’opération et d’en mesurer la performance à distance. Le manufacturier peut aussi observer si le produit est utilisé adéquatement et dans les conditions pour lesquelles il a été conçu, ou encore quelles sont les préférences montrées par les clients dans son utilisation.

Ces données sur l’utilisation réelle du produit, que l’on peut désigner comme les données «tel-qu’utilisé», viennent se rajouter à celles «tel-que-spécifié», «tel-que-conçu», «tel-que-fabriqué», et autres données générées tout au long du cycle de vie.

Lorsque ces données «tel-qu’utilisé» sont collectées, traitées et rapportées au PLM (en tout ou en partie), elles constituent un intrant des plus précieux lorsque vient le temps de planifier l’amélioration du produit, et donc de revoir les spécifications pour le développement d’une nouvelle version (qui se fait alors en incorporant les requis suggérés par les données collectées).

Bien sûr, dans un contexte de développement de produit «agile», où l’on cherche à accélérer le processus en soumettant le concept et ses prototypes à des simulations répétées et à des évaluations fréquentes et systématiques par les utilisateurs visés, l’IoT sera mis à profit dès les spécifications et la conception des premières versions d’un produit.

Mais les bénéfices de l’IoT pour un produit déjà livré ne s’arrêtent pas là. Parce que de plus en plus de fonctionnalités sont remplies par des fonctions logicielles, il est possible pour un utilisateur d’un produit de «commander» à son manufacturier des options additionnelles (du moins, certaines d’entre elles), ou des capacités supérieures. Plus besoin de toujours devoir désinstaller et retourner le produit pour l’échanger ou lui rajouter des composantes : les modifications demandées peuvent, idéalement, être téléchargées dans le produit. Et lorsque gérés par le PLM, qui assure (en principe…) la traçabilité de  ce qui a été livré aux clients, ces téléchargements se font en tenant compte de la configuration exacte des produits qui les reçoivent (quoique réelle et existante par elle-même, cette approche n’est pas sans rappeler la tendance observée vers la dématérialisation des produits, offerts de plus en plus sous forme de services; mais ceci pourra faire le sujet d’un autre bulletin).

Si les données ainsi récoltées vont surtout servir aux logiciels de maintenance, elles s’avèrent tout aussi précieuses pour le PLM. En effet, elles fournissent au manufacturier des informations importantes au sujet de la durabilité du produit et de la façon dont l’usure se produit,  informations qui sont alors prises en compte en amont, dans la conception. Elles peuvent également être utilisées pour définir des programmes de garantie optimisés, couvrant par exemple les pièces les plus à risque et pouvant même être adaptés en fonction du contexte particulier des différents clients.

Et parce que de plus en plus de fonctionnalités sont remplies par des fonctions logicielles, il est possible de télécharger des correctifs au produit dès lors qu’une faiblesse ou une source de défaillance est identifiée, réduisant ainsi les risques de bris. Également, lorsque des nouvelles versions sont disponibles, la mise-à-niveau des composantes logicielles se fait à distance. Là encore, le PLM est appelé à jouer son rôle, gérant les téléchargements et gardant trace des configurations «tel-qu’entretenu» des produits.

Il y aussi une autre avenue, susceptible de se développer dans un avenir rapproché : l’application de la réalité augmentée dans un contexte de service et d’entretien (les données transmises par le PLM, comme les modèles CAO et les BOM, venant par exemple se superposer aux images d’un produit réel, afin d’en faciliter l’entretien). Mais il s’agit là d’un sujet qui mériterait un bulletin à lui tout seul…