Notre expert Olivier Gonot nous parle dans cet article des solutions de planification avancée et des jumeaux numériques. Apparu au début des années 2000, le jumeau numérique est un modèle de logiciel dynamique d'un processus, produit ou service. Il peut consister en une simple représentation numérique, mais il est le plus souvent un modèle 3D plus sophistiqué.
Reposant sur l'intelligence artificielle et le développement de l'industrie 4.0, le jumeau numérique s'appuie sur la collecte puis la diffusion intelligente des données. Olivier nous explique comment les jumeaux numériques peuvent être des outils d'aide à la décision, en complément des solutions de planification classiques.
En supply chain, faut-il toujours tout intégrer lorsqu’on en a la possibilité ?
Récemment, un client m’expliquait que la solution de planification et d’ordonnancement de production que nous avions déployée il y a une quinzaine d’années sur plusieurs de ses sites pharmaceutiques donnait toujours entière satisfaction !
À l’époque, la problématique nous avait donné du fil à retordre car, en plus de la prise en compte des contraintes industrielles, il s’agissait de bâtir un modèle d’intégration capable de s’adapter indifféremment aux deux ERP du groupe. Après maintes réflexions et ateliers de travail avec des experts de tous bords, nous avions alors opté pour un modèle où les données techniques comme les gammes opératoires, les recettes de fabrication ou les matrices de changements de formats étaient maintenues dans le système de planification, tandis que les données dynamiques comme les déclarations de production des OFs et les niveaux de stocks venaient de l’ERP - ce modèle étant contraire à tous les principes habituels. Alors que nous aurions pu interfacer les données depuis les ERP, avec les limitations fonctionnelles que cela aurait impliqué, ce modèle garantissait - et toujours encore - que les planificateurs sont bien propriétaires des données techniques de planification, et qu’ils peuvent profiter au maximum des fonctions avancées de la solution.
Quels sont les risques et intérêts d’un moteur de calcul ?
Mal maîtrisée, l’usage d’un moteur de calcul peut faire de la solution une véritable boite noire en laquelle les planificateurs n’ont pas confiance. À l’inverse, une solution bien maîtrisée permettra aux planificateurs de gagner un temps considérable, de programmer des scénarios alternatifs en un temps record, d’optimiser les flux et de se consacrer à des tâches plus analytiques, améliorant ainsi le niveau de service.
Toutefois aujourd’hui, une telle solution ne suffit plus pour anticiper les enjeux de demain. Les exigences des marchés demandent toujours plus de flexibilité et d’efficacité de la part des opérations industrielles. Les contraintes sont nombreuses tout au long de la chaîne logistique : approvisionnements des matières premières et des articles de conditionnement, longs processus de fabrication avec ses campagnes et saisonnalités, les contrôles qualités et les aléas qu’ils génèrent, la distribution et le suivi des commandes, les allocations…
Il faut donc trouver une ou des solutions reflétant encore plus la réalité et ses contraintes, ne se limitant pas aux opérations industrielles mais au contraire s’étendant à toute la supply chain.
Qu’apporte les Jumeaux Numériques ?
Les solutions dites des Jumeaux Numériques ouvrent de nouvelles opportunités et satisfont à priori à ce cahier des charges.
Grâce aux Digital Twins, les informations captées sur les systèmes (MES par exemple), équipements, ou IoT vont permettre de restituer une représentation de la chaine de production quasiment en temps réel. La connexion aux systèmes logistiques (WMS, TMS) ou de gestion de la commande vont étendre la vision à la logistique et donner une réelle vision tour de contrôle, si bien que les activités de production, qualité, logistique et supply chain peuvent ainsi être connectées, de bout en bout. Grâce à cette vision complète, l’approvisionneur sera mis au courant d’un changement de commande client, ou bien le service client verra très rapidement que le lot tant attendu prend malheureusement du retard en contrôle qualité. La planification ne se cantonne plus à une activité silotée, mais elle se synchronise tout au long des flux, si bien que chaque aléa peut générer une alerte à la tour de contrôle.
L’intelligence artificielle et ses algorithmes de machine learning vont s’appuyer sur les jumeaux numériques pour apporter le maximum de valeur ajoutée. Là où les solutions de planification reposent sur des données standard (délais, capacités… ) et proposent donc des calculs déterministes, l’IA doit pouvoir anticiper des risques via la recherche de corrélations entre évènements tout au long des flux. Si j’ordonnance trois opérations de packaging consécutives d’un même produit, la quatrième ne sera-t-elle pas un peu plus rapide, étant donné que les opérateurs sont un peu plus rodés ? Les besoins en médicaments ne suivent-ils pas des saisonnalités que l’on peut anticiper en fonction de la météo ou la qualité de l’air ?
Un tel dispositif implique un projet important et une collecte importante de données… mais que faire de toute cette masse de données, et quelle gouvernance mettre en place pour ne pas sur-réagir à chaque évènement ? Un nouveau schéma organisationnel est à inventer, plus transversal, et plus collaboratif.
En conclusion, les jumeaux numériques apportent de réelles nouvelles opportunités, mais il me semble que ce seront des outils d’aide à la décision, en complément des solutions de planification classiques.
Par Olivier Gonot
