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Industrie 4.0 : les aspects passionnants de la « smart » production

Industrie 4.0 : les aspects passionnants de la « smart » production

30-08-2019 | Vision

La production industrielle telle que nous la connaissons vit ses derniers jours. Elle est sur le point de devenir plus flexible, de plus en plus numérisée et souvent plus proche de ses marchés finaux. Les systèmes physiques et les systèmes en ligne vont converger et soutenir la tendance à une production intelligente et plus durable. Dans ce contexte, la vision machine (« machine vision ») et les jumeaux numériques (« digital twins ») prennent de plus en plus de place, indique Marco van Lent, gérant du portefeuille Robeco Industrial Innovation Equities.

  • Marco van Lent
    Marco
    van Lent
    Senior Portfolio Manager Equities

Points clés

  • Le concept d’industrie 4.0 se réfère la numérisation accrue des produits, des chaînes de valeur et des modèles économiques
  • Les moteurs de la production intelligente sont le big data, les algorithmes et l’augmentation de la puissance informatique
  • Les jumeaux numériques et la vision machine sont deux des aspects au cœur de cette tendance

Production numérisée : un aspect essentiel de la quatrième révolution industrielle

Les principaux moteurs de l’industrie 4.0 sont le big data, l’émergence d’algorithmes pour analyser ces données, et l’amélioration des capacités logicielles et matérielles. Parmi les facteurs démographiques, le vieillissement de la population active dans des pays comme la Chine, mais aussi dans de nombreux pays développés, joue un rôle clé. 

Comme tout fonds thématique, le Robeco Global Industrial Innovation Equities sélectionne des thèmes de croissance à long terme induits par les changements démographiques, technologiques ou réglementaires. Cette stratégie a fortement bénéficié de la numérisation des processus de production, grâce aux investissements réalisés dans des entreprises qui associent des techniques de production avancées avec l’Internet industriel des objets (IIoT). 

Le numérique transforme la production en systèmes auto-adaptatifs caractérisés par des cycles de R&D plus courts, ce qui accroît la qualité et réduit les coûts. Maserati a par exemple réduit de 50 % son délai de commercialisation suite à la mise en place de l’IIoT. Adidas teste deux « speed factories » qui rapprochent la production locale du consommateur local, grâce à la fabrication intelligente et à l’impression en 3D ; cela a considérablement réduit le délai de mise sur le marché d’une paire de chaussures, de 12-18 mois à seulement 30 jours. 

La tendance mondiale à la production numérisée s’accélère, et au sein de celle-ci, l’Internet industriel des objets (un réseau de plateformes, d’appareils et de logiciels connectés) croît encore plus vite. Le marché des logiciels IIoT génère aussi des marges parmi les plus élevées de l’univers de la production automatisée. 

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EBIT margin by automation application

Source: Credit Suisse

La vision machine

Être capable de collecter et de traiter des informations visuelles en temps réel est absolument essentiel à la fabrication intelligente. C’est ce que permet la technologie de vision machine, qui consiste à transférer des images vers un ordinateur et à permettre des retours d’information quasi-instantanés dans le processus. « Personnellement j’aime beaucoup la vision machine. Elle permet d’effectuer des tests et des vérifications en ligne, et ce à tous les stades de la production, pas uniquement à la fin lorsque le produit est déjà fini », explique Marco van Lent. 

La fabrication numérique en est toujours à ses balbutiements

La vision machine fonctionne à l’aide d’éclairages, de lentilles, de capteurs d’images et du traitement de la vision. Utilisée dans les secteurs de l’automobile, la pharmacie, l’impression ou encore l’alimentaire, cette technologie est désormais capable de remplacer la vision humaine, mais aussi de traiter des informations invisibles à l’œil humain. Selon Credence Research, ce marché devrait atteindre 15 milliards de dollars d’ici à 2022, contre 9 milliards actuellement.

Les jumeaux numériques

Les jumeaux numériques sont des représentations virtuelles de processus ou produits physiques qui permettent de comprendre, prédire et optimiser leurs performances. Cette autre application de l’IIoT est considérée par le cabinet de recherche Gartner comme l’une des 10 grandes tendances technologiques stratégiques en 2019.

Source: Siemens eAircraft

« Les jumeaux numériques cartographient en ligne le processus de production physique, par exemple pour les moteurs d’avions, explique Marco van Lent. Il n’est pas nécessaire de construire des versions d’essai, il suffit de les concevoir et de les tester sur l’écran. La société Rolls Royce, par exemple, a indiqué qu’avant d’utiliser les jumeaux numériques, elle détruisait ou endommageait plusieurs moteurs d’essai. Aujourd’hui, elle construit un moteur de base qui sert aux tests, et plus aucun moteur n’est détruit. »

Mais les jumeaux numériques peuvent aussi servir durant la phase d’exploitation. « On peut collecter des informations du moteur pendant le vol et les transmettre à l’ordinateur au sol. Cela permet de tester comment le moteur réagit à un système d’économie d’énergie (par exemple). Les données sont ensuite renvoyées à l’avion, et le pilote n’a plus qu’à modifier les paramètres du moteur », conclut Marco van Lent. D’après MarketsAndMarkets, le marché mondial des jumeaux numériques devrait atteindre 36 milliards de dollars en 2025, contre 4 milliards actuellement.

Les phases du cycle du hype de Gartner

« Au sein de l’équipe d’investissement thématique, nous essayons de déceler les nouvelles tendances au plus tôt. Cela comprend évidemment une part de risque car après l’effet de mode initial, les technologies ne répondent généralement pas aux attentes trop élevées des gens », déclare Marco van Lent. C’est ce que montre ce que l’on appelle le cycle du hype de Gartner : les attentes suscitées par une nouvelle technologie aboutissent souvent à un « pic d’attentes exagérées », suivi d’une phase de « désillusion » et d’une baisse du nombre d’acteurs. Mais une fois ces premières difficultés surmontées, certaines technologies trouvent leur place et continuent de se développer durant la phase de « pente d’éclaircissement », jusqu’à atteindre un « plateau de productivité ».

Les différents moteurs de l’industrie 4.0 se situent à différents stades de ce cycle du hype. Le machine learning se trouve actuellement au pic des attentes, tandis que les voitures sans chauffeur sont déjà entrées dans la phase de désillusion et que les robots industriels ont atteint la phase de plateau, le marché mondial étant dominé par quatre constructeurs.

Quant aux plateformes IIoT actuellement proposées par environ 500 sociétés, elles viennent juste de passer le pic du cycle de hype. « Le nombre de fournisseurs va certainement baisser, et il est difficile de savoir qui finira par sortir du lot, commente Marco van Lent. C’est la raison pour laquelle il est nécessaire d’investir dans plusieurs entreprises à ce stade du cycle. » 

Il est important de préciser qu’il n’existe pas de « pure player » dans ce domaine, c’est-à-dire que les entreprises qui développent et offrent des plateformes de type IIoT mènent d’autres activités. « Si elles décident de ne plus fournir ces plateformes, elles poursuivront leurs autres activités et ne disparaîtront pas » indique Marco van Lent. 

La nature cyclique de l’automatisation industrielle

La numérisation de la production offre de multiples possibilités aux investisseurs, une tendance qui ne fait que commencer. Pour le moment, une poignée de secteurs seulement a réalisé des progrès significatifs en matière de numérique, tandis que le bâtiment, l’industrie ou l’agroalimentaire sont les plus à la traîne. 

L’incorporation de l’IIoT dans les usines constitue un marché de croissance, mais de nature cyclique, prévient Marco van Lent. « Cela signifie que les dépenses d’investissement peuvent chuter brutalement, en fonction de la conjoncture macroéconomique, comme l’illustre actuellement la guerre commerciale entre la Chine et les États-Unis. Cela rend le secteur industriel très différent de l’agroalimentaire (par exemple), dans lequel une baisse de la demande du jour au lendemain est impensable. »

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