Photo : Fernando Colás, PDG d'Omron Industrial Automation Europe. Selon la théorie SINIC de OMRON, nous passons désormais de la société d’optimisation à la société autonome. La théorie, créée en 1970 par le fondateur d'OMRON Kazuma Tateishi, prédit les avancées sociales et technologiques futures pour guider l’innovation. Dans la phase d’optimisation, l’accent a été mis sur
dans l’amélioration des processus, l’augmentation de l’efficacité et l’utilisation de la technologie pour optimiser les opérations. Mais la société autonome est une ère entièrement nouvelle, dans laquelle les systèmes non seulement fonctionnent efficacement, mais sont également autorégulés, auto-apprenants et capables de prendre des décisions.
de manière indépendante.
OMRON identifie cinq tendances clés qui façonneront l’avenir de l’automatisation industrielle dans les années à venir.
Tendance n°1 : Maintenance plus intelligente et automatisation basée sur les données
L’une des tendances les plus révolutionnaires du secteur est la maintenance intelligente ou prédictive, qui est obtenue grâce à l’automatisation basée sur les données. Ce changement permet de réagir de manière proactive à l’usure des équipements, réduisant ainsi les temps d’arrêt et améliorant l’efficacité opérationnelle globale.
L’automatisation basée sur les données ne consiste pas seulement à prédire ce qui ne va pas se passer, mais également à utiliser ces données pour optimiser les processus de production. La technologie « Sensing & Control + Think » d’OMRON associe des capteurs avancés, des technologies de contrôle et une analyse de données pour permettre aux systèmes d’apprendre de leur environnement et d’effectuer des ajustements qui améliorent l’efficacité et la productivité de manière autonome. Il s’agit de la pierre angulaire de la transition vers une production autonome, où les données en temps réel provenant de capteurs et de machines orientent la prise de décision.
Tendance n°2 : Systèmes adaptatifs pour une fabrication intelligente
Les environnements de production devenant plus complexes et diversifiés, les systèmes de contrôle traditionnels ne suffisent plus. Des systèmes adaptatifs sont nécessaires pour pouvoir réagir de manière dynamique aux conditions changeantes. OMRON a déjà développé des systèmes de contrôle basés sur l'IA qui intègrent des données en temps réel pour ajuster les paramètres des machines à la volée, améliorant ainsi la qualité et la cohérence de la production.
Dans les industries où la précision est critique, telles que la fabrication de semi-conducteurs, les systèmes d'inspection haute résolution d'OMRON peuvent détecter les défauts de niveau micro en temps réel. C'est le cas du VT-X950 avec scanner à rayons X et CT avancé. De cette façon, les fabricants peuvent corriger les erreurs immédiatement, ce qui améliore considérablement les performances et réduit les déchets. Ces systèmes adaptatifs sont l’avenir du contrôle qualité en production, où les machines sont continuellement surveillées et ajustées pour des performances optimales.
Tendance n°3 : La co-création comme moteur d’innovation
La co-création avec des partenaires, des clients et des institutions universitaires est essentielle à l’innovation dans l’automatisation industrielle. Cette approche favorise l’innovation au sein de l’écosystème propre à l’entreprise, renforcée par les connaissances et les capacités des partenaires externes. De plus, cela permet
améliorer à la fois les produits et les solutions sociales en général, et ne se limite pas au concept de collaboration commerciale habituelle. La portée d'OMRON s'étend à des initiatives telles que la « Health & Productivity Management Alliance », qui rassemble plusieurs entreprises pour relever des défis importants.
professionnels de la santé et créer des solutions basées sur les données.
La co-création favorise un développement technologique plus rapide et garantit que les solutions développées sont étroitement alignées sur les besoins du marché et de la société. Par exemple, les technologies de nouvelle génération accélèrent l’innovation dans les matériaux en
prédiction des propriétés de nouveaux matériaux en fonction de leurs structures moléculaires.
Tendance n°4 : Efficacité énergétique grâce à une conception plus intelligente des produits et des composants
L’industrie est confrontée à une pression croissante pour réduire son empreinte environnementale. Pendant longtemps, les dispositifs d’alimentation traditionnels en silicium ont dominé les systèmes industriels. Le problème réside dans ses limites en termes d’efficacité et de taille.
L’investissement d’OMRON dans la technologie GaN (nitrure de gallium) répond à ces défis en fournissant une conversion de puissance haute performance avec une perte d’énergie minimale. Les dispositifs GaN permettent de meilleures capacités de gestion de la puissance dans un espace beaucoup plus petit, ce qui permet d'obtenir des composants miniatures qui nécessitent moins d'énergie pour fonctionner et réduisent la production de chaleur. Cela est particulièrement intéressant pour des secteurs tels que la construction automobile, où des composants plus légers et plus économes en énergie sont essentiels pour la production de véhicules électriques (VE).
Tendance n°5 : IA éthique et prise de décision transparente
À mesure que l’IA s’intègre de plus en plus dans les systèmes industriels, les questions éthiques entourant son utilisation deviennent de plus en plus importantes. Dans le secteur manufacturier, cela signifie créer des systèmes dans lesquels les décisions basées sur l’IA peuvent être auditées et comprises, garantissant ainsi que
les entreprises gardent le contrôle de leurs opérations et bénéficient de l’efficacité qu’apporte l’IA.
L’IA éthique devrait jouer un rôle de plus en plus important à mesure que les usines deviennent plus autonomes. La transparence dans la prise de décision de l’IA sera essentielle pour maintenir la confiance entre les entreprises, les employés et les parties prenantes.
La maintenance prédictive, le contrôle adaptatif et la co-création sont des réalités qui redéfinissent la production d’aujourd’hui. Avec chaque innovation, de l’analyse de données en temps réel à la science avancée des matériaux, nous n’améliorons pas seulement les processus : nous aidons les systèmes à penser, à apprendre et à agir par eux-mêmes.
