[Wudo] Corporate Transformation

The transition from closed innovation to open innovation has been slow but broad; open innovation, a collaborative approach, is used in a growing number of industries and countries. Gradually but inexorably, open innovation has become more efficient than closed innovation.

Dans la version définitive de son rapport publié récemment, le conseil national de la productivité pointe le retard des entreprises françaises dans l'adoption et la diffusion des technologies, le manque d'innovation, le problème des compétences et certaines pratiques managériales.

The industrialized world is facing a skills crisis. On the one hand, automation is threatening many existing jobs. Hundreds of millions of young people around the world are coming of age and finding themselves unemployed and unemployable, while many older, long-established employees are discovering their jobs are becoming obsolete... On the other hand, there is a severe shortage of qualified talent for the new digital economy. Jobs requiring knowledge of artificial intelligence (AI), robotics, and the Internet of Things are going unfilled in ever-greater numbers.

A digital twin can be defined as the digital replica of a physical product, process or services. The digital twins act as a bridge between the physical and digital worlds by using sensors for collecting data about a physical item in real-time. This data can be used for creating digital duplicates of an item, giving the allowance of understanding, analyzing, manipulating, and optimizing.

Henrik von Scheel developed Germany’s ‘Digital Agenda’ – a national masterplan that was a springboard for the country to initiate the Fourth Industrial Revolution, and which was subsequently adopted by the EU. Who better to explain the genesis of the term that continues to frame any discussion about the future of manufacturing?

Schneider rend ses usines intelligentes grâce à six domaines de la transformation numérique, a déclaré M. Perducat. Il s’agit notamment de :

Gestion agile, en créant une agilité au niveau de l’atelier en connectant le contrôle au niveau de l’entreprise ; cela permet aux opérateurs de prendre de meilleures décisions au niveau de l’usine avec des ressources connectées qui fournissent une vision en temps réel.
Gestion de la performance des actifs pour optimiser les performances grâce à des informations en temps réel sur les actifs et les processus.
Efficacité énergétique, en offrant plus de visibilité, de contrôle et d’optimisation de la consommation d’énergie grâce à la surveillance.
Efficacité des processus, amélioration de la mesure et du contrôle en boucle fermée pour un débit plus élevé et un traitement plus rapide, et fiabilité, garantissant la disponibilité des usines, des processus et des ressources grâce à des analyses prédictives basées sur l’IdO.

Il est de bon ton de déclarer de manière péremptoire que les GAFA et autres BATX dominent le monde de l’IA et ont accès à un tombereau de données qui leur permettent de l’entraîner et que cela leur assure, ipso-facto, un leadership incontestable dans tous les domaines et tous les métiers, au point de menacer tous les grands acteurs des marchés verticaux.

Au risque d’enfoncer des portes ouvertes, je voudrais contrer cela et expliquer pourquoi cette peur est en grande partie infondée. Elle est notamment liée à une méconnaissance des outils et modèles de l’IA et des données qui les alimentent. Elle relève aussi d’une vision simpliste des applications et de la portée de l’IA d’aujourd’hui et de son incarnation la plus courante, le machine learning. 

Milan Zeleny described the four successive steps in elaboration of material for human learning:

Data, or know-nothing,
Information, or know-what,
Knowledge, or know-how,
Wisdom, or know-why

If you’ve been involved in deploying IoT technologies, you’ll know there’s a bewildering amount of IoT connectivity options to choose from. From Wi-Fi, Bluetooth and ZigBee to LPWAN, it’s hard to figure out what’s best for specific IoT project.

We talk about “digital transformation” in the Fourth Industrial Revolution, but “digital” has been around since the Third Revolution. Digital includes the form of rule-based computing that reacted like a right-brain limbic system. What’s different now is digitalization that learns, adapts, and develops insights, allowing industries to sense, analyze, act, and optimize. Digital twin technology is an essential element of this evolution.

BloombergNEF’s 2019 ranking reveals the industrial digitalization status of 40 countries and ranks them using metrics in investment, governance, workforce and technology. A high score indicates active digital efforts across industry and government, backed by the capital, skills and technology to scale further.

Pour la seconde année consécutive les Chambres de Commerce des Cantons de Neuchâtel, Vaud, Genève, Jura et Jura bernois ont décerné le prix « Industrie 4.0 ».

Associé à la Banque Bonhôte, elles ont confié au Jury « ManufactureThinking.ch » la responsabilité de désigner les lauréats. Ayant constaté que depuis de nombreuses années, la Suisse mettait en avant ses laboratoires et ses chercheurs : écoles polytechniques, hautes écoles ou géants mondiaux de la pharma ou de l’agroalimentaire qui dans la course à l’innovation, rivalisent d’ambition et de moyens, on avait en quelque sorte « oublié » les PMI suisse qui font le véritable tissu industriel du pays.

Ce 13 juin, le HUB Institute s’intéressait à la notion de jumeau numérique (ou Digital Twin). Le terme, apparu dans les années 2000, commence tout juste à s’insérer dans les pratiques des acteurs industriels en pleine transformation digitale et promet de considérables optimisations des processus de Product Life Management (gains de temps, de flexibilité de lignes de production, réduction des incidents…) Pour le prouver, L’Oréal et EDF présentent comment ils exploitent déjà ces jumeaux numériques.

De défi économique, la révolution numérique et notamment l’Intelligence Artificielle (IA) devient maintenant un problème politique, notamment en termes de gouvernance. Quel types d’acteurs (un État ou une entreprise du numérique) dirigeront ces processus, créant une asymétrie mondiale en termes de commerce, de flux d’informations, de structures sociales et de pouvoir politique ?

Schneider Electric, the leader in digital transformation of energy management and automation, reaffirms its leadership in smart and sustainable manufacturing with its Cikarang factory – its biggest engineer-to-order factory in Asia - which combines industrial automation system and renewable energy utilization. It is part of Schneider Electric’s global digital transformation program and the company’s commitment to carbon neutrality by 2030.

La 5G ouvre la voie à bien de nouveaux usages, dont une intégration visant à connecter les sites de production, et ainsi les rendre plus intelligents que jamais. Néanmoins, l’Industrial Internet of Things (IIoT) ne pourra servir correctement les entreprises qu’à partir de réseaux 5G privés. C’est en tout cas ce qu’affirme Gerardo Giaretta, head of Industry 4.0 de Qualcomm, dans des propos rapportés par EE Times. En effet, ils permettraient de maitriser la couverture du réseau, tout en renforçant la sécurité, et en adaptant les performances selon les besoins du site.

les équipements sont à l’origine d’informations techniques. L’intégration de capteurs dans les produits fait l’objet de nombreux développements à l’heure actuelle : température, pression, vitesse des fluides, vibration, caméras intégrés dans des joints de vitres. À quoi s’ajoutent l’utilisation de services dans le Cloud, notamment en combinant les données fournies par les produits issus d’autres équipementiers, ou fournies par des services extérieurs (météorologie…). L’exploitation des données ouvre un champ considérable, qui devrait permettre aux équipementiers de se différencier des fournisseurs de commodités. 

UNE MOBILITÉ À RÉ-INVENTER

Travailler sur le plateau de Saclay, à l’ENSTA Paristech, une école qui par sa formation est particulièrement sensible aux problématiques de la mobilité du futur, donne une vision saisissante des challenges qui devront ainsi être relevés dans les années à venir. 

Despite the long-term approach taken by Mittelstand companies and the German training and education system, there are debates about how well the Mittelstand can cope with an entrepreneurial future of rapid technological change, which may be steered  by software and AI, monopolistic giants, offshoring and silicon short-termism. 

Data readiness, as a concept, deals with equipping individuals with the necessary skills and tools that enable them to not only be a part of the digital progress but also to be at its forefront. It is essential to survive in today’s world because we are no longer moving towards a digital-first future – we are already living in it.