Il est important de comprendre que l’industrie textile doit faire face à des grands défis principalement connectés aux produits en changement constante, aux innovations et à une intense pression compétitive.

La pression compétitive est liée à une plus grande variété des produits, des délais de livraison réduits et à un niveau de service supérieur demandé par les clients.

Une réaction rapide est aujourd’hui aperçue comme une compétence très importante dans le business, même s’il est important de comprendre quel est le résultat des bonnes procédures de gestion. En ce sens, la planification et le contrôle doivent être gérées en analysant en profond du général au détail.

Le plan stratégique de l’ Industrie 4.0, appelé aussi la Quatrième Révolution industrielle, est caractérisé part une intégration horizontal à travers les réseaux des valeurs, intégration digitale bout à bout, à travers tous la chaîne de valeur, intégration verticale et systèmes de productions connectés.

L’Industrie 4.0 conduira à la virtualisation et à la modularisation des processus productifs et de la chaîne de valeur, en obtenant flexibilité et personnalisation de la production sur la base des Cyber-Physical Systems (CPS) et IoT (Internet des Objets) ainsi que le PRE

(Planification des Ressources de l’Entreprise), Manufacturing Execution System (MES), Product Lifecycle Management (PLM), Supply Chain Management (SCM) et d’autre systèmes logiciels.

Les mots clés de l’Industrie 4.0 sont connectivité, intelligence et automation flexible.

• Connectivité:

La Connectivité demande des liens entre les nœuds indépendants du réseau. Ces liens augmentent la visibilité et fournissent plus de données digitales ne temps réel, en surveillant à travers le suivi de la production et l’expédition des commandes tardives, contrôle de qualité, coûts réels, suivi des matériaux et indicateurs de performance clé (KPI) avec des actions correctives.

Un exemple frappant de connectivité appliquée au monde du textile est le téléchargement d’un program de teinture au système de contrôle de la machine, basé sur les données de production et les règles des listes de matériaux provenant du PRE, et en recevant ensuite des donnés sur la performance réel revenu de la machine.

En expansion rapide à travers l’Internet des Objets (IoT), la connectivité a atteint une portée mondiale, avec 8.4 millions dispositifs connectés. Jusqu’à présent, seulement le 15% des immobilisations sont connectés dans la production, mais cela va changer rapidement.

L’industrie de la technologie travaille dans plus de 700 plates-formes d’Internet des Objets pour usage industriel, et les plus importantes entreprises de la technologie, investissent beaucoup dans des plates – formes d’Internet des Objets scalables.

• Intelligence:

L’intelligence artificielle, les avancements dans la puissance de calcule et la disponibilité des big data, permettent aux algorithmes d’apprentissage automatique d’exceller. En réalité, l’identification de la parole et de l’image, a déjà rejoint la précision du cerveau humain. Le potentiel complet de l’intelligence artificielle dans la production, doit toutefois encore se réaliser.

Seulement une petite partie de données est actuellement utilisée pour prendre les décisions. Par exemple une recherche a découvert que même si 100% des donnés a été capturée, seulement le 0.5% a été utilisé pour prendre des décisions.

Nous avons changé notre hypothèse selon laquelle les ordinateurs ne pensent pas. L’intelligence Artificielle se base sur la réalité qui change et les données du passé. Ces règles sont créées automatiquement sur des donnés disponibles et à partir d’eux le système d’Intelligence Artificielle décide les mesures correctives sur la base des vraies performances en temps-réel.

• Automation Flexible :

Automation signifie être en mesure de faire des actions correctives alors que la production est encore en marche.

À travers l’incorporation des mécanismes de réponse pour les traitements par lots il est possible de sauver le lot, ou pour les processus continus, d’augmenter la production de haute qualité.

La technologie d’automatisation peut actuellement automatiser le 60% de tous les tâches de fabrication dans toutes les étapes du processus de manufacture. À partir de la couture, du chargement et du peignage, l’emballage du produit final, l’inspection des tissus, la correction des nuances, machine contrôles, correspondance des couleurs qui connecte le PRE avec l’imprimeur digital, recueillir vitesse réelle, efficience et consommation d’encre.

Les opportunités d’Intelligence Artificielle dans l’imprimerie artificielle, par exemple, peuvent aussi être réalisé dans la tarification, la planification et la production. Dans la tarification et la planification, un nouveau motif des systèmes PRE peut se connecter aux systèmes CAD et chercher des donnés des produits similaires. Le système peut calculer le coût de l’encre et autres coûts, incluant le gaspillage, basé sur les donnés existants et fournir un coût total sans mener des essais. Les mêmes informations peuvent être utilisées pour la planification des matériaux.

Toutefois, le niveau actuel de pénétration des robots industriels est encore très réduit, même dans les premiers utilisateurs comme la Corée du Sud, où seulement 530 robots sur 10.000 travailleurs de la production sont utilisés.

Pourquoi les manufacturiers devraient évoluer vers l’ Industrie 4.0 ? La gestion de la performance digitale accélère les processus d’allégement de la gestion. Le Taux de Rendement Global (TRG) peut augmenter du 20% au 50% en trois mois, en améliorant l’engagement des opérateurs de première ligne et la gestion des données. Cela va aussi créer des big data pour la future prise de décisions.

Nouveaux algorithmes de manutention prédictive, fournissent une augmentation de la capacité des machines et cela amène aussi à une réduction des coûts d’énergie et de manutention du 10% au 15%.

Autres opportunités pour intégrer les algorithmes des big data existent dans la détermination des actions correctives de qualité, contrôle du crédit, prévision et priorité de l’ordre dans la programmation et la planification.

Big Data est l’acteur principal de cette révolution, intégrant les données provenant des systèmes de contrôle des processus avec autres donnés, comme ceux sur les coûts. Ils peuvent faire beaucoup pour aider les entreprises à optimiser la production, l’énergie et le contrôle du rendement, à travers le processus d’assurance qualité, grâce à des senseurs qui recueillent les données pour les décisions de l’Intelligence Artificielle qui concernent la prévision d’actions correctives.