Education 4.0 : défi de la révolution digitale dans l’actualisation des connaissances et compétences des cursus de génie des procédés

Education 4.0: the challenge of the digital revolution in updating the knowledge and skills of chemical and process engineering curricula

Université de Lorraine, CNRS, LRGP, F-54000 Nancy, France

Résumé

Les technologies de gestion des données, les techniques de communication et de connexion et les innovations de rupture de l’industrie 4.0 des procédés impliquent de disposer d’une population compétentes d’opérateurs, de techniciens et d’ingénieurs maîtrisant la mise en oeuvre et les conséquences de ces technologies numériques. Cet article propose d’examiner le curriculum d’enseignement en formation initiale des compétences actualisées requises des acteurs du domaine industriel du génie chimique et du génie des procédés pour s’adapter aux besoins industriels et aux évolutions sociétales générés par la disruption des technologies numériques.

Une première recommandation immédiate et unanime consiste à mutualiser les langages actuellement disjoints entre la communauté du génie des procédés et celle des experts de l’intelligence artificielle et de la numérisation en termes de compréhension mutuelle réciproque.

Une revue des nouvelles compétences et connaissances nécessaires pour s’adapter à l’Industrie 4.0 est ensuite présentée. Un cadre pédagogique des principales composantes de l’Education 4.0 est retenu. Il incorpore stratégiquement diverses compétences telles que les mathématiques, la modélisation, l’IA, la simulation, l’IoT, la technologie de l’information, la simulation, les réseaux neuronaux, les mégadonnées, la robotique, l’informatique en nuage, l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond et la fabrication additive pour l’expérience d’apprentissage, afin de répondre aux exigences actuelles de l’Industrie 4.0. Une déclinaison pratique applicable et acceptable de ce cadre est formulée en fonction de la pertinence relative de chaque famille de composantes évaluée en échelle de Blum sur la base des dires d’experts. A titre d’exemple, il est ainsi possible d’obtenir pour la compétence « maîtrise des données » une représentation schématique détaillée des aptitudes et compétences correspondantes.

Une revue des expériences d’introduction des méthodes d’enseignement de la science des données dans des cursus de génie chimique et de génie des procédés est rapportée. Deux propositions d’application à des exemples élargis à la composante IA dans les départements de génie chimique des Universités de Columbia (USA) et de Leuwen (B) sont détaillés.

Le génie chimique et la sécurité des procédés sont des sujets interdisciplinaires interconnectés. En tant que tel, un programme complet de sécurité des procédés inclus dans un cursus de génie chimique devrait couvrir un large éventail de sujets, depuis les phénomènes physiques et chimiques de base et les opérations unitaires jusqu’aux systèmes complexes et de plus en plus automatisés, conçus et exploités par l’homme. Les méthodes et techniques classiques d’analyse et d’évaluation des risques sont traditionnellement utilisées dans l’application de bonnes pratiques d’évaluation qualitative, semi-quantitative et quantitative. Toutefois, ces méthodes conventionnelles ont leurs limites. L’intégration de la dynamique des risques, associée à des informations récentes et précises, dans ces méthodes d’évaluation est donc aujourd’hui une nécessité pour sensibiliser les opérateurs 4.0 et les différentes parties prenantes aux exigences de la sécurité des procédés 4.0. Il est proposé que le contenu pédagogique actualisé se limite à la contribution de la simulation, des réseaux bayésiens et de la logique floue à la complétude dynamique des méthodes classiques d’analyse des risques.

Enfin, la révolution numérique 4.0 a également généré une variété d’outils pédagogiques numériques. Quelques exemples d’applications pédagogiques limitées aux deux supports d’enseignement que sont le jumeau numérique et l’apprentissage automatique sont discutés.

Abstract

Data management technologies, communication, and connection techniques, and the disruptive innovations of Industry 4.0 processes imply a skilled population of operators, technicians, and engineers proficient in the implementation and consequences of these digital technologies.

This article examines the curriculum used in initial training to teach the up-to-date skills required by the actors in the industrial field of chemical and process engineering to adapt to industrial needs and societal changes generated by the disruption of digital technologies.

A first immediate and unanimous recommendation is to mutualize the currently disjointed languages between the chemical and process engineering community and that of artificial intelligence and digitization experts, in terms of mutual reciprocal understanding.

A review of the new skills and knowledge needed to adapt to Industry 4.0 is then presented. A pedagogical framework of the main components of Education 4.0 is retained. It strategically incorporates diverse skills such as mathematics, modelling, artificial intelligence (AI), simulation, internet of things (IoT), information technology, simulation, neural networks, mega data, robotics, cloud computing, machine learning, deep learning, and additive manufacturing for the learning experience, to respond to today’s Industry 4.0 requirements. A practical, applicable, and acceptable version of this framework is formulated according to the relative relevance of each family of components, assessed on a Blum scale based on expert opinion. By way of example, a detailed schematic representation of data literacy skills and competencies can be obtained for the “data management” component.

A review of experiences of introducing data science teaching methods into chemical and process engineering curricula is reported. Two proposals for application to examples extended to the AI component in the chemical engineering departments of the Universities of Columbia (USA) and Leuwen (B) are detailed.

Chemical engineering and process safety are connected interdisciplinary subjects. As such, a comprehensive syllabus in process safety included in a chemical engineering curriculum should cover a wide range of topics, from basic physical and chemical phenomena and unit operations to complex and increasingly automated systems, designed and operated by humans. Classical risk analysis and assessment methods and techniques are traditionally used in the application of good qualitative, semi-quantitative, and quantitative assessment practices. However, these conventional methods have their limitations. The inclusion of risk dynamics, in conjunction with recent and accurate information, in these assessment methods is therefore now a necessity to make 4.0 operators and various stakeholders aware of the requirements of process safety 4.0. It is proposed that up-to-date pedagogical content should be limited to the contribution of simulation, Bayesian networks, and fuzzy logic to the dynamic completeness of classical risk analysis methods.

Finally, the 4.0 digital revolution has also generated a variety of digital teaching aids. Some pedagogical application examples limited to the two teaching aids Digital Twin and Machine learning are discussed.