Industrie 4.0 : enjeux et technologies

Définitions : historique des révolutions industrielles, naissance du concept « Industrie 4.0 » et distinctions avec l’industrie du futur
Tendances et innovations qui transforment l’industrie : digitalisation, hyper‑connexion, personnalisation de masse…
État des lieux en France : maturité des entreprises et opportunités

IoT industriel et capteurs connectés : rôle dans la collecte de données et la surveillance en temps réel
Big data et analytics : tri et analyse de grandes quantités de données pour optimiser la production et la maintenance
Intelligence artificielle &Jumeaux numériques (digital twins) : duplication virtuelle d’un produit, d’une ligne ou d’un site pour tester des scénarios et améliorer la prise de décision machine learning : prédiction, optimisation et qualité
Robotique et cobotique : robots collaboratifs améliorant la flexibilité et la sécurité de l’opérateur
Fabrication additive (impression 3D) : personnalisation et réduction des délais
Réalité augmentée/virtuelle : assistance à la maintenance et formation immersive
Cybersécurité OT et protection des données : enjeux de sécurisation des infrastructures connectées

Supply Chain 4.0
Développement produit 4.0 et services
Maintenance prédictive et production autonome
Business model 4.0 et proposition de valeur

Evaluer les niveaux de maturité sur les dimensions OT, IT, données & IA, gouvernance et création de valeur
Traçabilité des données
Brainstorming et structuration de cas d’usage

Plan d’action et feuille de route
Gestion du changement
Indicateurs de performance : définir des KPI pour mesurer la valeur créée (réduction des coûts, gains énergétiques, qualité, délai)

Partage d’expériences entre participants, retours sur les exercices
Discussion sur les tendances émergentes : durabilité, usine verte, économie circulaire et sobriété numérique
Conseils pour poursuivre la montée en compétence (communautés, veille technologique)