C’est bien beau de parler (régulièrement sur IT Social) de la transformation digitale de l’industrie et de l’Industrie 4.0, encore faut-il que l’ingénierie suive, à coups de numérique, de données, d’IoT, d’IA, d’automatisation et de méthodologies…

L’ingénierie 3.0 a 20 ans. A l’époque, la révolution venait des technologies de pointe, CAO (conception assistée par ordinateur), simulation, gestion des données et du cycle de vie des produits.

Aujourd’hui, les données viennent de partout, même en dehors de l’entreprise, de plus en plus collectées par l’IoT (Internet des Objets), et traitées par l’IA (Intelligence Artificielle) et le ML (Machine Learning). Tout cela pour accélérer et automatiser le cycle de développement des produits.

Le BCG (Boston Consulting Group), dans son rapport « The Race Toward Engineering 4.0 », souligne que les entreprises qui souhaitent se différencier et demeurer au premier plan, doivent aujourd’hui se concentrer sur 6 domaines pour assurer leur transition vers l’ingénierie 4.0.

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1Une feuille de route et une vision claire

L’entreprise doit définir ses priorités, élaborer un portefeuille d’initiatives de rupture, définir les cibles, et les placer dans un agenda. L’objectif, au travers d’un chemin critique, est également d’analyser la rentabilité des projets, d’optimiser les ressources et de limiter le gaspillage, et de favoriser les synergies.

2Plateformes de données

La disponibilité des données produit et leur accessibilité pour les ingénieurs sont essentiels pour améliorer la conception et la maintenance, gérer les itérations des produits, éviter les redondances, augmenter la productivité, et limiter les risques se sécurité sur les données.

3Architecture logicielle

La puissance de l’informatique ne cesse d’augmenter, permettant d’augmenter la productivité via les serveurs, le traitement et le stockage des données, la mise en œuvre de micro-services granulaires, le cloud et le Edge, le codage, les tests, le déploiement et la flexibilité. Elle nécessite de redessiner l’architecture logicielle pour mieux tirer profit de ces évolutions.

4Outils numériques

Les simulations de fonctionnalités et de performance rejoignent  la CAO pour le prototypage et la création de maquettes numériques qui ne nécessitent plus la production de modèles physiques. Ce qui facilite, par de nouvelles méthodes de travail virtuel, les processus rapides de prototypage, de test et de résolution de problèmes.

5Capacités et compétences avancées

Les entreprises doivent développer de nouvelles compétences, comme les spécialistes des données et les architectes logiciels, par la formation interne comme le recrutement externe. Ainsi que par des partenariats pour accéder à des services. Et pour les plus avancées par la création d’un centre de BOT (build-operate-transfer) pour accélérer le développement d'une masse critique de talents numériques en interne et servir de catalyseur de transformation à l'échelle de l'entreprise.

6Travailler de façon agile

À l'ère numérique, les entreprises doivent accélérer la mise en œuvre des projets, éliminer les retards coûteux, et améliorer continuellement l'expérience client ? Il est donc important de réduire les temps de cycles, de concevoir de meilleurs produits et d’améliorer la relation client en adoptant une approche Agile avec des équipes transverses.

Image d’entête 611078904 @ iStock rikkyai

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