La décision de favoriser l'implémentation de robots dans les chaînes de production est souvent motivée par la réduction de la pénibilité des travaux lourds ou répétitifs. Les robots permettent de diminuer la manipulation de charges lourdes et d'alléger la difficulté physique de nombreuses tâches. Un autre facteur déterminant est l'augmentation substantielle de la productivité et de l'efficience.
Dans l'industrie automobile, des robots sont utilisés pour effectuer des tâches répétitives et physiquement exigeantes, comme le soudage et l'assemblage de pièces lourdes. Cela réduit le risque de blessures pour les travailleurs et améliore la sécurité sur leur lieu de travail.
Dans les usines de production de semi-conducteurs, des robots équipés de capteurs avancés et d'IA peuvent détecter et corriger les défauts en temps réel, améliorant ainsi la qualité des produits finaux. Les humains peuvent se concentrer sur des tâches de supervision et de maintenance plus qualifiées, ce qui nécessite souvent une formation en programmation de robots et en analyse de données. Cela offre une opportunité d'augmenter leur qualification et leur rémunération. Cependant, ceux qui ne peuvent pas s'adapter risquent de se retrouver sans emploi.
Les programmes de formation continue et de requalification sont essentiels pour aider les travailleurs à évoluer avec la technologie. Il est également important de noter que la surveillance de plusieurs machines simultanément peut engendrer un stress important, voire du surmenage.
"Factory of the Future", aperçu des secteurs les plus touchés par l'utilisation de robots et où il faudra intensifier et accompagner la reconversion des individus :
Pour faire face aux défis posés par l'automatisation et la digitalisation, il est crucial de renforcer la formation aux nouvelles technologies et aux nouveaux métiers du digital. Cela inclut particulièrement les secteurs de l'industrie manufacturière, du secteur énergétique, et le concept de "Factory of the Future". Les programmes de formation doivent être adaptés pour répondre à la demande croissante de profils d'analystes et de techniciens des données.
Il est nécessaire de réaliser des diagnostics précis au niveau des secteurs d'activité et des entreprises pour identifier les besoins en compétences. Cela permettra de concevoir des stratégies adaptées d'enseignement et de formation en collaboration avec les parties prenantes.
Dans les usines de production de semi-conducteurs, des robots équipés de capteurs avancés et d'IA peuvent détecter et corriger les défauts en temps réel, améliorant ainsi la qualité des produits finaux. Les humains peuvent se concentrer sur des tâches de supervision et de maintenance plus qualifiées. Toutefois, cela nécessite généralement de la formation en programmation de robots et en analyse des données.
Les programmes de formation continue et de requalification sont essentiels pour aider les travailleurs à évoluer avec la technologie. Les entreprises doivent impérativement investir dans la formation continue et la gestion du changement pour maximiser les avantages de l'automatisation tout en minimisant les risques pour leurs employés.
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Sources :
McKinsey, "Automation, robotics, and the factory of the future" (McKinsey & Company).
Current Robotics Reports, "Trends in Smart Manufacturing: Role of Humans and Industrial Robots in Smart Factories" (Springer).
MDPI, "Influences of the Industry 4.0 Revolution on the Human Capital Development and Consumer Behavior: A Systematic Review" (MDPI).
Journal of Intelligent Manufacturing, "Human-centred design in industry 4.0: case study review and opportunities for future research" (Springer) (MDPI).
IWEPS "La digitalisation de l’économie wallonne : une lecture prospective et stratégique"