Comment Tesla s’est « tiré une balle dans le pied » en tentant d’hyper-automatiser son usine

Les investisseurs et les fans de Tesla sont impatients d’entendre ce que l’entreprise a à dire sur la rampe de production du Model 3, le principal moteur des bénéfices et des flux de trésorerie futurs, lors de la publication de ses résultats du premier trimestre le 2 mai.

Les analystes de Bernstein et d’UBS ont récemment publié des rapports qui se concentrent spécifiquement sur les problèmes liés à la « surautomatisation » de la ligne Model 3, à la production de ce qui représente désormais environ 2 000 véhicules par semaine, ce qui est loin de l’objectif de 5 000 véhicules par semaine fixé par l’entreprise.

Le fondateur et PDG Elon Musk, depuis des années l’un des plus ardents partisans d’un avenir où il n’y a personne dans le processus de production et son usine ressemble à un vaisseau spatial extraterrestre, reconnaît maintenant que le niveau optimal d’automatisation reste un acte d’équilibre complexe de conception, de productivité, de qualité et de compétences humaines et machines. .

Il a récemment blâmé un processus de production trop automatisé C’est la raison pour laquelle Tesla n’a pas atteint ses objectifs de production. « Les humains sont sous-estimés », a-t-il tweeté. ajouté à CBS, «Nous avions ce réseau fou et complexe de bandes transporteuses… et cela ne fonctionnait pas, alors nous nous sommes débarrassés de tout cela. »

Dans l’analyse de Bernstein, Toni Sacconaghi et Max Warburton offrent quelques explications sur les raisons pour lesquelles il s’avère si difficile d’accélérer la production sur un ligne trop automatisée. L’expérience de Warburton inclut le temps passé à évaluer les usines d’assemblage de véhicules et il déclare que, en tentant d’hyper-automatiser la production du modèle 3 dans son usine de Fremont en Californie, Tesla « s’est peut-être tiré une balle dans le pied ».

« L’automatisation ne peut tout simplement pas gérer la complexité, les incohérences, les variations et les « problèmes » que les humains peuvent gérer, et peut créer de la qualité. problèmes plus tard, dits-ils. Les analystes de Bernstein en déduisent que les problèmes de Tesla sont dus à la complexité de l’automatisation de l’assemblage final, où la voiture est assemblée. C’est quelque chose qui a déjà été essayé par d’autres constructeurs, tels que Fiat, Volkswagen et GM, et ils ont tous échoué. Sacconaghi et Warburton disent :

Lors de l’assemblage final, les robots peuvent appliquer un couple de manière cohérente, mais ils ne détectent pas et ne tiennent pas compte des filetages qui ne sont pas droits, ni des boulons qui ne le sont pas. très bien ajustés, des attaches qui ne s’alignent pas ou des joints qui présentent un défaut. Les humains sont vraiment bons dans ce domaine. Vous êtes-vous demandé pourquoi Les Tesla ont des problèmes de bruit de vent, de grincements et de hochets, et des morceaux de garniture qui tombent ? Maintenant, vous avez votre réponse.

Les analystes de Bernstein soulignent que l’assemblage final est fondamentalement un exercice de flexibilité car le processus est limité par la capacité d’alimenter le la bonne partie au bon moment. Les humains sont capables de repérer les choses qui ne vont pas, d’arrêter le processus et d’essayer de les obtenir. fixe. L’une des façons importantes par qui une conception simple contribue à un assemblage final plus simple est le combien de pièces et l’espace est requis tout au long de la chaîne d’assemblage. Les robots ne sont pas aussi flexibles que les humains ; ils ne sont pas aussi doués que les humains pour s’adapter aux variantes de produits. ils ne peuvent pas non plus gérer autant de mouvements complexes que les humains.

Cela signifie qu’au-delà d’un certain point, l’automatisation peut augmenter coûts, et contrairement à ce à ce à ce que on attendrait, ne contribue pas à la qualité ni à la productivité. Il est important d’être superposé sur un processus stable pour s’assurer que ce ne sont pas les erreurs qui sont automatisées. Cela sera particulièrement important une fois que les machines apprendront d’elles-mêmes, car il n’y a pas nécessairement un humain pour remarquer si une erreur se propage.

Alors que nous entrons dans une ère de machines qui peuvent apprendre directement à partir des données plutôt que d’être programmées par des humains, l’expérience de Tesla avec un système hyper-automatisé Il est important de comprendre le processus de production. Dans un avenir plus automatisé, il est toujours vital d’apprécier ce que les humains peuvent faire de mieux.

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