« Bien que les smartphones et les tablettes soient omniprésents, de nombreuses entreprises qui fabriquent nos produits de consommation courante s'appuient encore sur des traces papier et des feuilles de calcul mises à jour manuellement pour suivre leurs processus de production et leurs calendriers de livraison, " dit Leyuan Shi, professeur d'ingénierie industrielle et des systèmes à l'Université du Wisconsin-Madison.

C'est ce qu'elle espère changer avec une idée de recherche qu'elle a publiée pour la première fois il y a près de deux décennies.

Au cours des 16 dernières années, Shi a visité plus de 400 entreprises manufacturières aux États-Unis, Chine, L'Europe , et le Japon d'observer personnellement leurs processus de production. "Et j'ai utilisé cette idée pour développer des outils qui peuvent rendre ces processus beaucoup plus fluides, " elle dit.

Ces outils reposent sur la notion de « jumeau numérique, " ou une représentation informatique des actifs physiques (machines et personnes) et des processus qui aide les gestionnaires à mieux exploiter les systèmes qui les relient.

Prendre, par exemple, une entreprise de construction automobile avec 15 fournisseurs différents, dont chacun livre une pièce automobile spécifique. Au fur et à mesure que ces pièces arrivent dans l'entreprise, ils sont assemblés par des personnes qui travaillent dans différents départements, comme la découpe de tôle, traitement thermique, soudage, peinture et ainsi de suite. L'objectif global de ce système de fabrication est de remplir un nombre défini de commandes de véhicules.

C'est un exemple classique de chaîne d'approvisionnement :un ensemble de processus qui relient les matières premières aux produits de consommation finale.

L'objectif d'une entreprise pour rendre la fabrication de la chaîne d'approvisionnement plus efficace peut inclure la réduction des temps d'arrêt de production dus aux retards de livraison des pièces requises, et mieux s'adapter aux événements imprévisibles, comme les commandes urgentes, pannes de machines, ou pièces défectueuses.

La technologie développée par Shi aide les managers à atteindre ces objectifs. Avec un système de base de données, logiciels utilisateurs et capteurs d'équipements, il crée un jumeau numérique de ce qui se passe physiquement dans les installations d'approvisionnement et les ateliers. Les responsables peuvent utiliser cette représentation numérique pour suivre visuellement la progression de la production mondiale en temps réel et ajuster les flux de travail selon les besoins. L'outil fournit des heures de démarrage mises à jour en permanence pour chaque étape d'assemblage et des délais de livraison constamment affinés pour les clients qui ont commandé les voitures.

"C'est ce que nous entendons par fabrication intelligente, " dit Shi.

La technologie est utile pour toutes les industries, mais est particulièrement important dans la fabrication sur mesure. Contrairement aux sociétés de production de masse, les fabricants sur mesure reçoivent généralement un nombre inférieur de commandes client hautement personnalisées (et plus chères) et peuvent également connaître des fluctuations plus brutales du marché. Cette grande variabilité de la demande rend la planification difficile, et la capacité de répondre rapidement et efficacement aux commandes individuelles devient un élément essentiel du modèle commercial.

Au cœur de la technologie de Shi se trouve un algorithme mathématique qu'elle a initialement publié en tant que document de recherche en 2000, suivi d'un livre sur le sujet huit ans plus tard. Bien que la méthodologie, connu sous le nom de partitionnement imbriqué, n'est pas nouveau, sa mise en œuvre ne devient possible que maintenant. Il s'appuie sur des ordinateurs ultra-rapides et une technologie sans fil qui connecte les machines, dispositifs, et les gens à Internet et entre eux :l'Internet des objets.

Pour aider à traduire ses recherches en applications pratiques, Shi a formé une entreprise dérivée, LS Optimal, en 1995. Initialement conçu à des fins de conseil uniquement, elle compte maintenant plusieurs employés à temps plein aux États-Unis qui aident les clients de l'industrie à développer et à mettre en œuvre des processus de fabrication intelligents.

"C'était long à venir, mais nous assistons enfin à un véritable changement de paradigme dans l'industrie, " dit Shi. " En donnant aux entreprises manufacturières la possibilité de suivre l'avancement de leurs commandes en temps réel et de gérer leurs ateliers de manière proactive, ils peuvent livrer des produits de haute qualité à leurs clients beaucoup plus rapidement qu'auparavant."