L’automatisation et la robotique n’élimineront pas le déficit de main-d’œuvre : elles le redéfiniront
L’automatisation est souvent présentée comme la solution à la pénurie de main-d’œuvre dans l’industrie manufacturière. Du point de vue de l’ingénierie, cette hypothèse est incomplète. Les robots, les cobots, la vision industrielle, les plateformes autonomes et les systèmes de commande assistés par l’IA peuvent supprimer les tâches répétitives, mais ils créent également de nouveaux besoins en mise en service, programmation, maintenance, diagnostic, optimisation des processus, cybersécurité et formation des opérateurs.
Le problème de main-d’œuvre ne disparaît pas lorsqu’une opération manuelle devient automatisée. En revanche, le profil de compétences requis évolue.
L’automatisation supprime des tâches, pas les responsabilités
L’automatisation industrielle transforme la fabrication depuis des décennies. Depuis l’introduction d’Unimate sur une ligne de production de General Motors en 1961, les systèmes robotisés ont progressivement pris en charge le soudage, la manutention, l’assemblage, le conditionnement, l’inspection et d’autres opérations répétitives.
Les systèmes actuels sont considérablement plus sophistiqués. Les robots peuvent fonctionner avec des systèmes de vision, la détection d’effort, la navigation autonome, l’apprentissage automatique et des architectures logicielles de plus en plus complexes. Cependant, chaque cellule automatisée nécessite toujours des personnes qui comprennent le processus, configurent les équipements, assurent la maintenance du matériel, interprètent les informations de diagnostic et remettent le système en service après des conditions anormales.
Cette distinction est importante.
Un robot peut exécuter une séquence de production sans intervention humaine, mais le système de production qui l’entoure dépend toujours de connaissances en ingénierie. Les programmes d’API, les circuits de sécurité, les variateurs de servomoteurs, les réseaux industriels, les capteurs, les IHM, les robots et les équipements de production doivent fonctionner comme un système intégré.
Le véritable goulot d’étranglement de la main-d’œuvre se déplace en amont
Lorsqu’ils évaluent des projets d’automatisation, les fabricants se concentrent souvent sur la réduction des besoins en opérateurs. La question plus difficile est de savoir ce qui se passe après l’installation.
Une ligne automatisée peut réduire le nombre de personnes nécessaires pour effectuer des opérations répétitives, tout en augmentant le besoin de techniciens capables de diagnostiquer les pannes à travers plusieurs niveaux de commande.
Un arrêt de production peut être dû à un capteur de proximité défaillant, à un état incorrect de l’API, à un dépassement du délai de communication, à un défaut de servomoteur, à une condition de verrouillage, au déclenchement d’un contrôleur de sécurité ou à un problème mécanique. Identifier la véritable cause racine nécessite une connaissance du système dans son ensemble, et non de simples compétences d’utilisation des équipements.
C’est pourquoi la maintenance et l’ingénierie des systèmes de commande prennent une importance croissante.
La personne qui assure le fonctionnement d’une ligne de production automatisée doit parfois comprendre les schémas électriques, la logique des API, l’Ethernet industriel, la commande des mouvements, l’instrumentation, les systèmes de sécurité, la robotique et les interfaces mécaniques. Une telle combinaison de compétences est bien plus difficile à trouver qu’un opérateur de production traditionnel.
Davantage d’automatisation peut créer davantage d’emplois spécialisés
L’idée courante est que l’automatisation réduit directement l’emploi. En pratique, l’effet dépend largement de la manière dont les fabricants déploient la technologie.
Une installation hautement automatisée peut nécessiter moins de personnel pour les opérations manuelles répétitives, tout en créant des postes supplémentaires dans l’ingénierie des systèmes de commande, la robotique, la maintenance des machines, l’ingénierie des procédés, l’intégration des systèmes, l’analyse des données et la formation technique.
Du point de vue de l’ingénierie, il n’y a là aucune contradiction.
L’automatisation modifie la répartition du travail humain. Les interventions manuelles diminuent, tandis que les responsabilités techniques augmentent.
Le problème est que ces nouveaux postes ne peuvent pas toujours être pourvus en se contentant de former à nouveau un opérateur pendant quelques heures. Le dépannage d’un système de commande industriel nécessite une expérience pratique, des méthodes de diagnostic structurées et une bonne compréhension des interactions entre le matériel et les logiciels.
La capacité de maintenance doit être intégrée au système d’automatisation
Les fabricants doivent considérer la maintenabilité comme une exigence d’ingénierie plutôt que comme une réflexion de dernière minute.
Un système d’automatisation techniquement sophistiqué n’est pas nécessairement un bon système de production si le personnel de maintenance ne peut pas le diagnostiquer efficacement.
Lors de la conception du système, les ingénieurs doivent prendre en compte la visibilité des diagnostics, l’identification des défauts, les besoins en pièces de rechange, l’accès aux composants électriques, la surveillance du réseau, la gestion des alarmes, les procédures de sauvegarde et la documentation de maintenance.
Les programmes d’API doivent contenir des libellés explicites et une logique de diagnostic structurée. Les IHM doivent fournir des informations utiles sur les défauts plutôt que des messages d’alarme génériques. Les architectures réseau doivent permettre d’identifier les défaillances de communication. Les systèmes de sécurité doivent fournir des informations de diagnostic appropriées sans encourager les pratiques dangereuses de contournement.
Ces décisions ont une incidence directe sur les temps d’arrêt.
Un système qui permet de gagner plusieurs secondes à chaque intervention de dépannage peut générer des gains opérationnels considérables sur des milliers de cycles de production. Par conséquent, les efforts d’ingénierie consacrés au diagnostic et à la maintenabilité peuvent avoir autant de valeur que l’ajout de fonctionnalités d’automatisation.
La formation ne peut pas être dissociée de l’ingénierie d’automatisation
La formation est souvent traitée comme la dernière étape d’un projet d’automatisation. Cette approche crée des problèmes inutiles.
Les opérateurs et les techniciens doivent être considérés comme des utilisateurs du système dès le début du projet. Leurs besoins en formation doivent influencer la conception de l’IHM, la structure des alarmes, les procédures de maintenance, la documentation et les activités de mise en service.
Une formation efficace doit répondre à des questions pratiques.
À quoi ressemble l’état normal d’une machine ? Comment un opérateur peut-il distinguer un problème de processus d’une panne d’équipement ? Quelles alarmes nécessitent une intervention immédiate ? Quand le personnel de maintenance doit-il être appelé ? Comment les techniciens peuvent-ils déterminer si un problème provient du capteur, de l’API, du réseau, du variateur ou de l’équipement mécanique ?
Ces questions sont plus utiles que le simple fait d’enseigner aux employés où appuyer sur les boutons.
Le meilleur technicien n’est pas toujours le meilleur formateur
Les fabricants confient fréquemment les responsabilités de formation à l’employé le plus expérimenté. Cela peut fonctionner, mais la compétence technique et l’aptitude à enseigner sont deux capacités différentes.
Après des années d’expérience sur une machine donnée, un technicien expérimenté peut diagnostiquer intuitivement une panne. En revanche, un nouveau technicien a besoin d’une méthode reproductible qui explique pourquoi chaque étape de diagnostic est réalisée.
La formation industrielle efficace doit donc convertir l’expérience individuelle en procédures documentées.
Les arbres de dépannage, les schémas électriques, les exemples de diagnostic d’API, l’historique des alarmes, les listes de contrôle de maintenance, les exercices de simulation et les scénarios de pannes contrôlées peuvent contribuer à transformer des connaissances non documentées en connaissances transmissibles.
Cela est particulièrement important lorsque des travailleurs expérimentés partent à la retraite ou changent de fonction. Si les connaissances essentielles en matière de dépannage n’existent que dans la mémoire d’une personne, le fabricant s’expose à un risque opérationnel important.
Les projets d’automatisation doivent inclure une architecture des compétences
Une approche utile du développement des compétences consiste à mettre directement en correspondance les compétences techniques et l’architecture d’automatisation.
Par exemple, un opérateur peut avoir besoin de maîtriser les fonctions de base d’une IHM, l’interprétation des alarmes et les procédures de reprise en toute sécurité. Un technicien de maintenance peut avoir besoin de compétences en dépannage électrique, diagnostic des capteurs, commande des moteurs et configuration des variateurs. Un technicien en automatismes peut avoir besoin de compétences en programmation d’automates, réseaux industriels, commande de mouvement et dépannage structuré.
Les ingénieurs de niveau supérieur peuvent également avoir besoin de compétences en architecture des systèmes, cybersécurité, intégration des données, optimisation des procédés et gestion du cycle de vie.
Cette approche rend la formation mesurable.
Au lieu de demander si les employés ont suivi une formation, les fabricants peuvent évaluer si le personnel est capable d’exécuter de manière autonome des tâches techniques définies, dans un délai et avec un taux d’erreur acceptables.
La fabrication à forte diversité modifie l’équation de l’automatisation
Le défi lié à la main-d’œuvre devient encore plus complexe dans la fabrication à forte diversité et faible volume.
La production en grand volume peut justifier une automatisation hautement spécialisée, car la même séquence peut être exécutée des milliers ou des millions de fois. La fabrication sur mesure entraîne des changements fréquents de produits, d’outillage et de recettes, ainsi que des exigences d’inspection et des ajustements de procédé.
Dans ces environnements, la flexibilité peut avoir davantage de valeur qu’un niveau maximal d’automatisation.
Un système hautement automatisé qui nécessite une intervention d’ingénierie importante chaque fois que le produit change peut offrir moins de valeur pratique qu’un système semi-automatisé que les techniciens peuvent rapidement reconfigurer.
C’est là que l’expertise humaine reste particulièrement précieuse.
Les fabricants devraient donc évaluer l’automatisation en fonction de l’économie globale du procédé plutôt que du nombre de robots. Le temps de changement de série, l’effort d’ingénierie, les exigences de maintenance, la complexité de la programmation, les exigences de qualité et la flexibilité des opérateurs doivent tous être pris en compte.
L’IA renforcera le besoin de jugement d’ingénierie
L’automatisation assistée par l’IA modifiera encore davantage cette équation.
L’IA peut aider à identifier des tendances dans les données des machines, à détecter les comportements anormaux, à soutenir la maintenance prédictive, à optimiser les paramètres de production et à aider les techniciens à résoudre les problèmes. Toutefois, l’IA ne supprime pas la nécessité du jugement d’ingénierie.
Un signal de vibration anormal nécessite toujours qu’une personne comprenne la machine. Un écart inattendu du procédé nécessite toujours qu’une personne détermine si la cause provient de l’instrumentation, de la logique de commande, de l’équipement mécanique, d’une variation des matériaux ou des conditions du procédé.
L’IA peut réduire le temps nécessaire pour trouver des informations, mais elle n’assume pas automatiquement la responsabilité de la décision d’ingénierie finale.
Pour cette raison, les organisations industrielles de demain auront besoin de personnes qui comprennent à la fois les systèmes industriels et les technologies numériques.
La stratégie de main-d’œuvre doit évoluer avec la stratégie de commande
Les fabricants doivent cesser de traiter les investissements dans l’automatisation et le développement du personnel comme des programmes distincts.
Lorsqu’une usine ajoute des robots, des équipements commandés par API, des systèmes d’inspection par vision, des systèmes automatisés de manutention des matériaux ou des systèmes avancés de commande de mouvement, les besoins en personnel évoluent immédiatement. Les plans de formation doivent donc être élaborés parallèlement à l’architecture d’automatisation.
Les usines les plus performantes combineront probablement trois éléments : l’automatisation des tâches répétitives, des systèmes d’ingénierie offrant de solides capacités de diagnostic et une formation structurée qui développe les compétences techniques liées à ces systèmes.
Cela crée un modèle d’exploitation plus durable.
L’automatisation ne doit pas être évaluée uniquement selon le nombre de tâches manuelles qui disparaissent. Elle doit également l’être selon l’efficacité avec laquelle le personnel restant peut exploiter, entretenir, dépanner et améliorer le système automatisé.
Le prochain avantage concurrentiel de l’industrie manufacturière sera la capacité technique
La main-d’œuvre industrielle de la prochaine décennie sera différente de celle de la décennie précédente.
Les robots continueront à devenir plus performants. Les cobots s’étendront à des applications qui nécessitaient auparavant du travail manuel. L’IA assistera de plus en plus l’inspection, la maintenance, la planification et l’optimisation des processus. Les systèmes mobiles autonomes prendront en charge une part croissante de la logistique interne.
Aucune de ces évolutions ne supprime le besoin de personnel qualifié.
Au contraire, ils rehaussent le niveau technique des personnes responsables de l’usine.
Les fabricants qui tireront le plus grand parti de l’automatisation ne seront pas nécessairement ceux qui installeront le plus grand nombre de robots. Ce seront les organisations capables d’intégrer l’automatisation à des architectures de commande faciles à entretenir, à des outils de diagnostic pratiques, à un transfert structuré des connaissances et à un développement continu des compétences de leur personnel.
Le problème immédiat de main-d’œuvre n’est donc pas simplement une pénurie de personnes.
Il s’agit d’une pénurie de personnes possédant les capacités techniques adaptées à des systèmes industriels de plus en plus complexes.
Les robots transforment le travail. Les fabricants doivent changer la manière dont ils forment les personnes qui les exploitent et les entretiennent.
