Dossier publié initialement dans le numéro de juillet/août 2021 de 3D ADEPT Mag. Les témoignages, fonctions et exemples se rapportent à cette période.
Le passage du prototypage à la production en série met l’automatisation au premier plan de nombreux projets de fabrication additive. L’enjeu dépasse la vitesse des machines : il concerne aussi la préparation, la circulation des données et l’organisation du travail.
Il va sans dire que l’automatisation est un vaste sujet. Dans le domaine de la fabrication, où la plupart des tâches étaient historiquement effectuées à la main, la fabrication automatisée a permis aux opérateurs de s’appuyer sur un certain nombre de systèmes de contrôle informatisés pour faire fonctionner les équipements d’une installation. Dans le cadre de la fabrication additive industrielle en particulier, on constate rapidement qu’en fonction de leurs besoins, les installations peuvent mettre en œuvre des stratégies d’automatisation à différents niveaux de la production – quelle que soit la technologie de FA utilisée – : logiciel, prétraitement, fabrication ou même post-traitement.
Ce dossier examine plus particulièrement l’automatisation par les logiciels, ses applications et les conditions de son déploiement dans un atelier de fabrication additive.
Qu’est-ce qui motive l’automatisation des logiciels dans la fabrication additive ? Quelles sont les étapes clés qui sont prises en compte pour faire progresser l’automatisation des logiciels de fabrication additive ? Quels sont les besoins/défis actuels ? Cet article vise à répondre à ces questions à l’aide d’exemples pris sur différents types de technologies de FA.
Benjamin Schrauwen, alors CEO d’Oqton, partage son point de vue sur les besoins des fabricants et les possibilités offertes par les logiciels.
Qu’est-ce qui motive l’automatisation des logiciels dans la fabrication additive ?
Dans la fabrication traditionnelle, l’automatisation est utilisée pour accroître l’efficacité et la rapidité. Non seulement les fabricants de machines et les développeurs de logiciels souhaitent apporter ces avantages à la fabrication additive, mais ils doivent le faire à un niveau plus avancé afin de mieux justifier les coûts d’utilisation des technologies de FA dans la production. Cela explique le nombre croissant de collaborations entre les fabricants de machines et les développeurs de logiciels, les développeurs de logiciels et les producteurs de matériaux, ou même entre des sociétés de logiciels aux compétences différentes.
Les logiciels interviennent à plusieurs étapes du flux de production. Les distinguer permet de préciser ce que l’on souhaite automatiser et les données nécessaires.
On peut regrouper ces fonctions en six ensembles : conception (CAO), identification des pièces candidates, simulation (IAO), préparation et fabrication assistée par ordinateur (FAO), gestion des flux, et assurance qualité/sécurité. Au sein de la gestion des flux, l’ERP planifie les ressources de l’entreprise tandis que le MES pilote et suit l’exécution de la production ; leurs fonctions peuvent se compléter.
Interrogé sur les tâches à automatiser en priorité, Schrauwen explique :
« Toute tâche manuelle et répétitive qui est actuellement effectuée par les ingénieurs de fabrication devrait et peut être automatisée. De cette façon, nous pouvons augmenter l’efficacité et la productivité tout en libérant leur temps pour qu’ils puissent se concentrer sur des tâches à valeur ajoutée. C’est ce que l’on appelle l'”automatisation de bout en bout” du flux de travail.
Nous considérons que c’est très important, par exemple pour les fournisseurs de services de FA dentaire et polymère qui produisent de grandes quantités de pièces personnalisées en masse. Les systèmes d’exécution de la fabrication (MES – Manufacturing Execution Systems) sont également un grand domaine d’automatisation : nous pensons qu’une méthode intelligente de programmation est la voie à suivre. Il s’agirait d’un processus entièrement automatisé basé sur la capacité des imprimantes, des matériaux et des personnes.
D’une manière générale, nous constatons que les industries manufacturières de pointe arrivent à maturité et que les quantités produites augmentent – elles ont donc besoin d’automatisation. Si elles ne le font pas, il sera difficile de passer à l’échelle supérieure tout en produisant d’une manière économiquement viable. »
Si elles mettent en lumière certaines des étapes clés qui sont actuellement prises en compte pour faire progresser les stratégies d’automatisation logicielle, les explications de Schrauwen révèlent également que ce qui motive actuellement l’automatisation logicielle dans la FA a dépassé la portée du logiciel qui fait fonctionner les équipements.
À mesure que les volumes augmentent, automatiser certaines tâches peut réduire les manipulations et les ressaisies. Les gains de temps et de coût dépendent toutefois du procédé, des volumes et du travail d’intégration.
La répétabilité des pièces demande une maîtrise de l’ensemble du processus. Le logiciel y contribue, aux côtés des matériaux, des machines, des contrôles et des compétences des équipes.
Plus important encore, comme le fait remarquer Schrauwen, « toute tâche manuelle et répétitive actuellement effectuée par les ingénieurs de fabrication doit et peut être automatisée ». En d’autres termes, la première étape pour décider de l’orientation de sa stratégie d’automatisation consiste à identifier ces tâches et à évaluer le stade qui nécessite une action immédiate.
Des tâches isolées à un flux connecté
Sans surprise, les tâches manuelles peuvent commencer bien avant le processus de fabrication lui-même. Elles consistent, entre autres, à saisir des données dans les systèmes, à répondre aux demandes des clients, à calculer et à fournir des estimations de coûts, voire à apporter des clés USB aux systèmes de FA pour faire imprimer des fichiers en 3D.
Des tableurs comme Microsoft Excel peuvent servir à analyser les données, tandis que des outils tels que Zapier relient des applications compatibles. Ces premières automatisations restent souvent centrées sur des tâches isolées.
Comme elle nécessite une combinaison de tâches manuelles et d’outils simples, les ingénieurs peuvent toujours rencontrer des problèmes lorsqu’il s’agit de traiter des informations telles que des demandes d’impression 3D, des conversions/réparations de fichiers ou la mise à jour de l’état d’un projet.
Pour résoudre ce problème, ils se tournent souvent vers une “automatisation de base ou simple” et intègrent un outil logiciel capable de gérer plusieurs étapes et applications. Dans cet esprit, on trouve sur le marché des logiciels de flux de production de FA qui peuvent aider les ingénieurs à gérer automatiquement les commandes, les demandes des clients, l’automatisation basée sur des règles pour la planification de la production, ou même la distribution de fichiers à des imprimantes 3D spécifiques pour la production.
Une intégration plus large relie les étapes du flux de production et améliore la visibilité, la traçabilité et la planification. Cette continuité numérique ne nécessite pas systématiquement de l’intelligence artificielle : une partie des opérations peut reposer sur des règles explicites.
L’hyperautomatisation désigne une démarche combinant plusieurs technologies et outils d’automatisation, éventuellement l’IA et l’apprentissage automatique. Elle ne se réduit pas à l’ajout de machine learning et ne constitue pas une étape obligatoire identique pour toutes les usines.
Un système d’IA ne s’améliore pas automatiquement parce qu’il reçoit davantage de données. Les données, l’entraînement éventuel et les résultats doivent être évalués ; les changements utilisés en production demandent une validation adaptée.
L’interopérabilité devient alors déterminante. Il faut vérifier les formats, les interfaces et les droits d’accès réellement disponibles sur chaque équipement, ainsi que les possibilités d’évolution du système.
Définir les besoins avant d’investir
Le choix des fonctions à connecter dépend des contraintes de l’atelier : séries à produire, traçabilité, délais, taux d’échec, compétences et équipements déjà en place.
L’investissement ne concerne pas uniquement le prix du logiciel. L’intégration, la qualité des données, la formation et la maintenance doivent également être évaluées en fonction de gains mesurables.
La première étape pour comprendre ce que sont ces capacités numériques revient souvent à reconnaître les éléments constitutifs typiques de la fabrication additive :
- Les étapes de conception et de simulation ;
- Sélection des propriétés d’impression ;
- Préparation et orientation de l’impression ;
- Gestion de la file d’attente pour l’impression ;
- Lancement de l’impression ;
- le retrait des pièces de l’imprimante 3D
- le post-traitement ; et
- Récupération des pièces finies.
« Un bon exemple d’un cas d’utilisation spécifique est la préparation de la construction pour la fusion laser sur lit de poudre. Il y a de nombreux facteurs importants comme l’orientation de la pièce, la génération du support et l’affectation des paramètres. Une erreur peut facilement être commise, et un travail d’impression raté peut coûter des dizaines de milliers de dollars. Oqton [par exemple] offre à ses clients la possibilité de créer des modèles de préparation de construction.
Nous capturons leurs connaissances et leur expérience et les couplons avec nos algorithmes d’IA pour automatiser le processus complet. De cette façon, nous accélérons le processus et réduisons les coûts tout en diminuant considérablement les erreurs humaines et en améliorant la reproductibilité. Lorsque vous réduisez la dépendance à l’égard des opérateurs clés, cela signifie également que davantage de personnes peuvent programmer de manière autonome. Vous n’êtes plus à la merci des vacances d’une personne clé ou de sa maladie.
Cela permet également une traçabilité complète de bout en bout, en particulier dans les secteurs réglementés où une documentation complète est essentielle, comme le secteur médical et l’aérospatiale. Enfin, nous voyons nos clients accroître l’efficacité des machines en accélérant la programmation et en utilisant des équipements de fabrication avancés tels que des robots de soudage et des imprimantes 3D industrielles », note Schrauwen.
Outre la détermination des bonnes capacités numériques auxquelles on aspire, il est important de prendre en compte la mise en œuvre d’une stratégie d’automatisation en ce qui concerne les systèmes de FA fermés. Même si cela nécessite un article dédié, c’est une question que nous avons partiellement abordée dans l’article exclusif “Que signifie réellement “l’ouverture” dans un système de FA métal“.
Prenant l’exemple de la plateforme Oqton, Schrauwen explique que le plus grand défi qu’ils voient dans l’adaptation des processus existants pour une stratégie d’automatisation, est souvent le remplacement des systèmes dans un environnement de production actif. « Nous utilisons souvent une approche progressive où les entreprises, par exemple, commencent avec le MES, ajoutent l’IIoT, puis ajoutent notre préparation de construction intégrée. De cette façon, nous pouvons apporter beaucoup de valeur dès le départ sans interrompre ou ralentir la production », souligne-t-il.
Que réserve l’automatisation des logiciels pour l’avenir?
Dans cet entretien de 2021, la gestion des commandes, la production et le post-traitement figurent parmi les pistes de développement. Les priorités concrètes restent propres à chaque fabricant.
Deux pistes structurent la suite de ce dossier : l’automatisation de la conception et celle du partage des données.
L’automatisation de la conception pour la FA
Ce n’est un secret pour personne que la FA contribue à réinventer la conception des pièces et des produits dans différents domaines d’application. Malgré la liberté de conception que permet la FA, la plupart du temps, les pièces de FA sont conçues manuellement. Cela peut s’expliquer par le fait que la conception nécessite beaucoup de connaissances spécialisées. Les pièces de forme complexe, en particulier, peuvent souvent être un processus laborieux, tant pour les utilisateurs novices de la CAO que pour les concepteurs expérimentés, d’où la nécessité de l’automatisation de la conception en tant que catalyseur de la FA.
Les chercheurs de l’ETH Zurich ont notamment étudié l’automatisation de tâches de conception pour des géométries complexes. Leurs travaux sur les composants fluidiques illustrent cette démarche.
« L’idée de base est de simplifier et d’accélérer la phase de conception en fournissant des systèmes experts qui automatisent les tâches de conception de bas niveau. L’intention et les objectifs de la conception sont spécifiés à un haut niveau d’abstraction et traduits automatiquement en géométries optimisées tout en tenant compte des restrictions de fabricabilité de la FA », ont-ils déclaré en parlant de l’image ci-dessus.
Un autre exemple intéressant a vu le développement de procédures de calcul pour automatiser la conception de composants d’écoulement en fabrication additive, tels que les collecteurs hydrauliques. « Un concepteur spécifie les voies d’écoulement et les restrictions de fabrication additive. Sur la base de ces entrées utilisateur, des algorithmes génèrent automatiquement une géométrie de pièce 3D prête à la production, qui peut être utilisée pour fabriquer des prototypes ou pour effectuer des simulations numériques. Les avantages pour le développement du produit comprennent le raccourcissement des boucles d’itération, la comparaison de différents scénarios de production et la personnalisation rentable des pièces pour les petits lots », indique le rapport.
Ces exemples comprennent des géométries et des démonstrateurs physiques. Le potentiel de réduction du travail de conception doit être mesuré pour chaque application, en tenant compte de la validation technique des pièces obtenues.
D’autre part, on note le nombre croissant de collaborations entre fabricants de machines et fournisseurs de logiciels pour faire progresser ce domaine spécifique de la fabrication.
Automatisation du partage des données dans la FA
Plus les fournisseurs de technologies créent des flux d’impression 3D intégrés et interopérables, plus les interfaces de programmation d’applications (API = Application Programming Interface) ouvertes sont utilisées pour permettre la connectivité entre les systèmes. Cette utilisation croissante des API est une tendance clé qui favorise actuellement l’automatisation du partage des données en FA.
En termes simples, une API est un intermédiaire logiciel qui permet à deux applications de communiquer entre elles. Pour ceux qui ne le savent pas, chaque fois que vous utilisez une application comme Facebook, que vous envoyez un message instantané ou que vous consultez la météo sur votre téléphone par exemple, vous utilisez une API.
Le dossier cite les collaborations de 3DControl Systems, AMFG et Dyndrite avec des fabricants tels que HP comme exemples d’intégration. La présence d’une API facilite certains échanges sans garantir à elle seule la compatibilité de bout en bout.
« Il faut admettre que les données de préparation – construction et traitement sont notoirement difficiles à extraire, analyser, visualiser et partager. Chaque fabricant de machines a ses propres normes et protocoles. Les utilisateurs finaux et l’industrie bénéficieraient grandement si tous les fabricants partageaient ouvertement les données par le biais de protocoles et d’API communs », note notre expert.
L’ouverture des interfaces doit s’accompagner d’une gestion des autorisations, de la confidentialité des fichiers et de la sécurité des connexions. Les données échangées doivent aussi conserver un sens commun entre les systèmes.
Un grand changement d’orientation, du matériel au logiciel
Cependant, les « tendances à venir comprennent un grand changement d’orientation du matériel vers le logiciel, ce qui inclut le passage à des plateformes basées sur le cloud et l’utilisation de l’IA pour automatiser ce processus.
Les machines connectées à l’IdO produisent beaucoup de données, ce qui nécessite l’apprentissage automatique de l’IA comme seul moyen de traiter toutes ces informations. Les opérations s’appuieront donc de plus en plus sur l’automatisation pour gérer leurs flux de travail. La question de savoir comment améliorer les compétences de la main-d’œuvre actuelle pour qu’elle puisse assumer de nouvelles responsabilités et travailler avec l’automatisation est donc à la fois une tendance à venir et un défi pour l’industrie dans son ensemble.
Nous constatons également une évolution dans le secteur de la fabrication, qui passe de l’utilisation de l’impression 3D uniquement pour le prototypage à son utilisation dans la production réelle.
Une autre tendance que nous observons concerne les domaines de l’intégration. Tous les grands éditeurs de logiciels s’efforcent de développer des solutions de bout en bout, consistant principalement en des solutions de points acquis et connectés. Oqton, en revanche, a conçu, développé et construit sa plate-forme de bout en bout à partir de zéro. Ce faisant, nous avons résolu un grand nombre de problèmes difficiles et combiné un traitement et une gestion des données puissants avec une interface propre et intuitive – ce qui n’a jamais été fait auparavant », souligne le CEO d’Oqton.
L’apprentissage automatique est ici présenté comme une orientation d’Oqton. D’autres méthodes de traitement restent possibles selon les données et les tâches ; l’IA n’est pas l’unique moyen d’exploiter les données des machines connectées.
La première étape consiste donc à cartographier les opérations, repérer les tâches répétitives et choisir un périmètre d’essai. Des objectifs mesurables, une intégration progressive et la participation des équipes permettent d’évaluer le résultat avant d’étendre l’automatisation.
Première publication : 3D ADEPT Mag, juillet/août 2021.
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