Migrer vers des usines intelligentes : une clé pour survivre et prospérer

Les entreprises qui auront entamé plus tôt la transition vers l’usine intelligente tireront le meilleur avantage concurrentiel de l’Industrie 4.0. Dans son nouveau livre blanc intitulé « Industry 4.0 – Rising to the Challenge » (Industrie 4.0 : être à la hauteur des enjeux), Siemens Financial Services (SFS) analyse les défis du financement que les industriels devront relever pour mettre en œuvre l’usine du futur.

Le débat actuel sur les technologies de l’Industrie 4.0, notamment l’usine intelligente, se concentre sur la vitesse à laquelle la transformation numérique peut s’opérer tout en restant financièrement viable, alors même que le défi à relever en termes d’investissements est considérable.

 

Siemens Financial Services (SFS) aide les entreprises de production, quelle que soit leur taille, à entrer dans l’ère de l’Industrie 4.0 et à profiter le plus tôt possible de l’avantage concurrentiel qu’elle peut leur offrir – sans risquer un endettement excessif ou peser sur leurs liquidités.

Finance 4.0

Le tout dernier livre blanc de Siemens Financial Services (SFS), intitulé « Industry 4.0: Rising to the Challenge » (Industrie 4.0 : être à la hauteur des enjeux), analyse le « défi de l’investissement » que les industriels auront à relever dans leur transition vers les technologies d’usine intelligente. 

Survivre et prospérer : une fenêtre d'action pour gagner un avantage concurrentiel

L’histoire a montré que ceux qui investissent (avec sagesse) – même dans les périodes de récession – en retirent souvent un avantage concurrentiel à long terme que leurs compétiteurs peinent à rattraper. Dans une analyse récente[1], la HRB note que « les technologies numériques peuvent participer à réduire les coûts... [et] rendre les entreprises plus agiles, donc mieux à même de faire face […] aux incertitudes et aux évolutions rapides ». Elle établit également que les sociétés qui n’investissent pas dans la transformation numérique risquent fortement de se laisser distancer[2] : « Les entreprises qui ont négligé la transformation numérique pourraient bien voir la prochaine récession rendre ces lacunes insurmontables ».

Les technologies numériques peuvent participer à réduire les coûts.

De nouveaux modèles de financement pour gérer la croissance

Il est possible de rationaliser les frais opérationnels tout en poursuivant les investissements, à condition de déployer des techniques financières intelligentes. Une étude de McKinsey[3] a identifié plusieurs principes de gestion susceptibles d'aider les entreprises à survivre sur des marchés difficiles, et à prospérer ensuite. Elle observe que celles « qui se placent dans le premier quartile réalisent 15 % de dépenses d'investissement en plus ». Or, ces mêmes sociétés « limitent leur endettement » et maintiennent « un solde disponible plus élevé ». Le financement intelligent participe à ces deux objectifs : il utilise le capital de tiers fiables afin de limiter la pression sur les lignes de crédit de l’entreprise, tout en s'appuyant sur des techniques de gestion de trésorerie qui optimisent le fonds de roulement.

 

Dans le contexte de la transformation numérique, un nombre croissant de fournisseurs de solutions pour l’Industrie 4.0 incluent le financement intelligent dans la proposition de valeur globale qu’ils adressent aux industriels. Ils la rendent ainsi plus attractive : en plus de fournir des solutions techniques haut de gamme, ils les rendent accessibles de manière financièrement viable, cohérente par rapport aux avantages commerciaux qu’elles offrent.

Un nombre croissant de fournisseurs de solutions pour l’Industrie 4.0 incluent le financement intelligent dans leur proposition de valeur globale.

Les responsables de gestion de la production sont mieux armés pour réaliser les résultats souhaités s’ils utilisent la meilleure combinaison possible de technologies et de logiciels industriels, de conseils, de services et de financement. Les solutions de financement intelligentes déploient donc un éventail de nouveaux modèles commerciaux et de techniques financières nouvelles, spécialement conçus pour atteindre les chiffres attendus.

Le coût du non-investissement

Une étude menée par McKinsey[4] indique que les entreprises prévoient de remplacer 50 % environ de leurs équipements de production installés pendant le passage à l’Industrie 4.0. À ces investissements, on peut s'attendre à ce que s'ajoutent la modernisation et la mise à niveau des machines et technologies existantes. La fenêtre d'action pour investir et en tirer un avantage concurrentiel étant limitée, c’est là une problématique urgente.

 

Une ancienne étude de Siemens Financial Services (SFS)[5] a montré que la fenêtre d'action permettant de prendre de l'avance sur la concurrence connaîtra un « point de basculement » d’ici cinq à sept ans. La moitié des fabricants devraient alors avoir réalisé des investissements conséquents dans l’Industrie 4.0, de sorte que ceux qui n'auront pas encore lancé leur transition numérique auront un retard à rattraper[6].

La fenêtre d’action permettant de prendre de l'avance sur la concurrence connaîtra un « point de basculement » d’ici cinq à sept ans.

Alors que peut coûter l'absence d'investissement aux industriels ? Quels sont les gains financiers potentiels de l’Industrie 4.0 dont les sociétés qui n’investissent pas, ou peu, ne profiteront pas, et auxquels un financement intelligent permet d'accéder ?

  • Plusieurs études ont mis en lumière les avantages de la transformation numérique : gain de productivité global dû à la réduction des coûts et à l’augmentation des recettes : 6 % du chiffre d'affaires[7]
  • Maintenance prédictive : réduction de 12 % des frais de maintenance[8]
  • Optimisation énergétique : économies de 25 % env. sur les coûts de référence grâce à l’optimisation de la génération et de la consommation d’énergie en production[9]
  •   Optimisation des processus et de la productivité : réduction des coûts de 5 %, 20 à 30 % de gains de production en volume[10]

  • Améliorations de la qualité des produits : 50 % de produits défectueux en moins et 10 à 20 % de réduction des coûts engendrés par des défauts de qualité[11]
  • Réduction des frais d'inventaire de 20 à 30 %[12]

Le défi de l’investissement dans l’usine intelligente

SFS a mis au point un modèle[13] qui fournit des estimations prudentes de l’ampleur des investissements que les industriels auront à réaliser pour opérer leur transformation numérique. Il tient compte des prévisions de différents analystes sur la valeur du marché de la production intelligente pour les cinq ans à venir (2020 à 2024). Les résultats sont ensuite ajustés en fonction de la proportion de technologies de production intelligentes déjà acquises via des solutions de financement intelligentes. De plus, ces estimations sont ramenées à la moitié du « marché disponible » afin de donner une vision très prudente du volume d'investissement requis pour atteindre 50 % de pénétration du marché[14].

Ces modélisations se révéleront particulièrement intéressantes pour les fournisseurs de solutions dédiées à l’Industrie 4.0 aux États-Unis, en Europe et dans la région Asie-Pacifique, dans la mesure où elles illustrent leurs opportunités de croissance sur le marché pour les cinq années à venir. Le financement intelligent, intégré à une proposition de valeur globale, constitue un avantage clé qui leur permettra de renforcer leur présence sur le marché, sur l’ensemble de la chaîne logistique des technologies de l’Industrie 4.0. Orienté sur les ventes, il rend la transformation numérique encore plus intéressante pour les industriels – éliminant ainsi les obstacles à l’investissement. De plus, refinancer les outils des fournisseurs de solution permettra de renouveler le flux de trésorerie et rendra l’accélération des ventes tout aussi pérenne pour les fournisseurs. 

Contact :

Coralie Charriot
+33 6 29 14 38 16

 

 

Mars 2020

[1] Harvard Business Review, How to Survive a Recession and Thrive Afterward (Comment survivre à une récession et prospérer ensuite), mai/juin 2019

[2] ibid

[3] McKinsey, Preparing for the next downturn (Se préparer à la prochaine récession), avril 2007

[4] McKinsey, Industry 4.0 – How to navigate digitization of the manufacturing sector (Industrie 4.0 – Maîtriser la transition numérique dans le secteur industriel), 2015

[5] Siemens Financial Services, Countdown to the Tipping Point for Industry 4.0 (Compte à rebours avant le point de basculement de l’Industrie 4.0), avril 2019

[6] Siemens Financial Services, Countdown to the Tipping Point for Industry 4.0 (Compte à rebours avant le point de basculement de l’Industrie 4.0), avril 2019 – L’article estime le temps restant avant le « point de basculement » dans les investissements – soit le moment auquel 50 % des industriels du monde auront opéré une transition substantielle vers des infrastructures de l’Industrie 4.0.

[7] Sources : SFS, Digitalization Productivity Bonus (Bonus de productivité dû au numérique), 2017 ; PwC, Financial Benefits of Industry 4.0 (Les avantages financiers de l’Industrie 4.0), 2018

[8] Sources : PwC 2018 ; McKinsey, How to navigate digitization (Comment gérer la transition numérique), 2015

[9] Source : SFS/Siemens DES, Future savings – current gain (Économies pour l'avenir, bénéfices pour le présent), 2019

[10] Sources : Deloitte Insights, The smart factory (L’usine intelligente), 2017 ; McKinsey 2015; Flex/WSJ/Emerson, How manufacturers achieve top quartile performance (Comment les industriels peuvent atteindre un rendement situé dans le quartile supérieur), 2019 ; Accenture, Industrial smart manufacturing (La production industrielle intelligente), 2015

[11] Sources : Deloitte Insights, 2017 ; McKinsey, 2015
[12] Sources : PwC, 2018 ; IIoT, Bosch, an example when Industry 4.0 makes a difference (Bosch, ou quand l’Industrie 4.0 fait la différence), 2017 ; McKinsey, 2015

[13] Voir les tableaux de références concernés

[14] Dans ses modèles d’estimation, Siemens Financial Services s’efforce de ne pas exagérer le défi de l’investissement auquel les industriels du monde entier font face. En prenant en compte la moitié seulement du « marché disponible » pour la transition vers l'usine intelligente, ce modèle intègre une marge d’erreur correspondant à divers facteurs : les surestimations de la croissance du marché par les analystes, la concurrence sur les prix entre les fournisseurs de solutions, les révolutions technologiques qui réduisent le coût de la transition, les transformations radicales dans la consommation des produits manufacturés, etc.