Maserati numérise le sur-mesure

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Pour les amateurs de belles mécaniques, la Quattroporte et la Ghibli de Maserati sont des symboles du luxe à l’italienne. Pour les industriels, ces deux véhicules pourraient devenir des icônes de l’industrie du futur. En effet, Maserati applique, dans son site de Turin, l’un des concepts essentiels de l’usine du futur, celui de « chaîne numérique ». Le constructeur utilise une série de logiciels reliés entre eux et couvrant toutes les activités : conception et simulation des produits et des lignes de fabrication, automatismes, organisation de la production et même gestion de la maintenance. L’ambition était d’offrir une qualité de fabrication élevée à sa dernière génération de véhicules pour rivaliser avec le haut de gamme allemand. Ces logiciels ont aussi permis de réduire la durée de développement. « Pour la Ghibli, notre temps de mise sur le marché, qui était de trente mois, a été descendu à seize mois, un chiffre qui nous place au top de ce qui se fait dans l’industrie automobile premium », lance Ennio Meccia, le directeur de l’usine Avvocato Giovanni Agnelli Plant (Agap), dans laquelle Maserati fabrique les Quattroporte et Ghibli depuis 2013.
 

1 Accélérer la conception

La majorité des constructeurs automobiles utilisent déjà des logiciels de CAO et de simulation pour la conception de leurs véhicules. Il en va de même avec les logiciels d’usine numérique, qui servent à modéliser les opérations de fabrication, et les logiciels MES (Manufacturing execution system) qui organisent la production. En revanche, il s’agit en général de logiciels hétérogènes. Un mélange de logiciels sur étagère et de développements spécifiques le plus souvent, avec entre eux des passerelles de communication difficiles à maintenir et à faire évoluer. Dans sa nouvelle usine turinoise, Maserati a opté pour une chaîne logicielle uniforme, issue du catalogue d’un seul éditeur, afin d’accélérer le passage d’un logiciel à l’autre. Finies les opérations d’import-export qui prennent du temps et diminuent la qualité des modèles 3 D. Comme tout le monde travaille sur le même modèle, les ingénieurs ont pu multiplier les itérations entre les services de conception et de simulation, réduisant le temps de développement des véhicules. Ainsi, parce qu’ils travaillaient sur un modèle de bonne qualité, les experts en aérodynamique ont pu réduire leurs besoins d’utilisation du tunnel de soufflerie, qui n’a servi que pour la validation finale. Bien entendu, un autre intérêt de la chaîne numérique est que tout le monde travaille sur le même modèle 3 D. Si les concepteurs font une modification sur la voiture, celle-ci est répercutée automatiquement dans le logiciel de simulation, et inversement.
 

2 Fiabiliser le démarrage en production

Avec une chaîne numérique, plusieurs activités peuvent être lancées simultanément. Maserati a commencé à concevoir ses lignes de fabrication alors que les véhicules n’étaient pas encore finalisés. Comme ces lignes devaient être installées dans une usine existante (il s’agit de l’ancien site Bertone, racheté par Maserati en 2009), le constructeur a utilisé un logiciel d’usine numérique pour concevoir des lignes s’intégrant au mieux dans les bâtiments. Surtout, les responsables industrialisation se sont mis à travailler sur l’implantation de ces lignes aussitôt après que les concepteurs ont livré le premier modèle 3 D des véhicules. « Simuler la fabrication permet d’éviter les problèmes au démarrage de la production, pour bien faire du premier coup », résume Giuliano Busetto, le responsable de l’offre usine numérique chez Siemens Italie, qui a fourni les logiciels à Maserati. Comme le modèle d’usine numérique a été créé parallèlement à la conception, les lignes de production se sont adaptées au fur et à mesure des évolutions de la voiture, d’où des gains de temps considérables. Cerise sur le gâteau, le logiciel d’usine numérique est capable de générer automatiquement les programmes qui seront envoyés dans la centaine de robots et d’automates répartis le long des lignes de production. « Une fonction qui a réduit de 30 % les temps de développement de la partie automatismes de l’usine », commente Chuck Grindstaff, le PDG de Siemens PLM Software.
 

3 Orchestrer la production

Avant même que les trois ateliers (soudage des châssis, montage des tableaux de bords et assemblage final) ne soient construits, Maserati avait commencé à organiser sa fabrication. C’est-à-dire à paramétrer son logiciel MES afin qu’il joue son rôle de chef d’orchestre de l’usine. Avec leur haut niveau de personnalisation (205 options au catalogue), les Ghibli et Quattroporte font appel à 7 000 références de composants, provenant de 230 fournisseurs différents. C’est au MES que revient la tâche d’organiser l’approvisionnement des lignes en cadence, pour que les composants arrivent au bon moment sur le bon véhicule, et d’assurer le suivi des contrôles qualité. Chez Maserati, le MES est connecté à la fois au logiciel d’automatismes et à l’ERP, donnant accès à de nouvelles fonctions. « En plus d’envoyer les instructions de montage sur les pupitres des opérateurs, le MES est capable de piloter leurs outils, note Antonio Shittzer, le directeur de l’atelier d’assemblage. Sur les visseuses, par exemple, il ajuste le couple de serrage en fonction de l’équipement à installer, et désactive la visseuse lorsque l’option n’est pas choisie par le client, afin d’éviter tout risque d’erreur. »
 

4 Intégrer des fonctions avancées

Grâce à cette préparation en amont, Maserati a pu construire son usine en huit mois seulement. La production a démarré en 2013 et le site a déjà assemblé plus de 25 000 Quattroporte et 50 000 Ghibli, avec un taux de véhicules « bons du premier coup » avoisinant les 95 %. Le constructeur italien a également enrichi sa chaîne numérique avec des fonctions inspirées du big data. « Des algorithmes mathématiques avancés sont déployés sur tous les équipements et servent à faire de la maintenance prédictive : on sait, par exemple, prévoir la date à laquelle un robot va tomber en panne. Ainsi les techniciens interviennent avant et l’usine gagne en productivité », souligne Chuck Grindstaff. Avec une usine optimisée, tant dans sa conception que dans son exploitation, Ennio Meccia considère que « la capacité de production théorique est trois fois supérieure à celle des usines précédentes ». Fort de ce succès, le constructeur pense déjà au prochain maillon de sa chaîne numérique : mettre en place un système qui recueille les informations sur l’usage réel des véhicules, afin de les renvoyer aux concepteurs qui s’en serviront pour améliorer les prochaines générations. ??