IoT industriel

Au cours des dernières décennies, nous avons assisté à une croissance forte et constante du nombre d’applications de l’internet des objets (IdO) utilisées sur le marché – et cette croissance est sur le point de décoller encore plus à mesure que l’IdO devient de plus en plus crucial pour les opérations commerciales et que la technologie de l’IdO continue d’évoluer. L’essor de l’internet, suivi par le WiFi, les smartphones, le cloud – tous ces éléments se sont combinés à d’autres technologies pour transformer notre façon de travailler et de vivre.

L’Internet industriel des objets (IIoT) est également en train de s’imposer, entraînant des bouleversements et ouvrant des perspectives considérables dans tous les domaines, de la fabrication à l’exploitation minière en passant par la logistique, en donnant aux entreprises la possibilité d’obtenir des informations en temps réel à partir d’actifs historiquement peu technologiques tels que les machines d’usine, les matières premières, les tracteurs, et même le bétail.

Dans le monde des affaires hautement compétitif d’aujourd’hui, les fabricants doivent répondre rapidement aux tendances fluctuantes du marché et aux demandes inconstantes des consommateurs. Associé à une stratégie de transformation numérique plus large, l’IIoT est un facteur clé pour permettre la création de nouveaux modèles commerciaux, améliorer l’efficacité opérationnelle et favoriser l’innovation au sein des produits et des services, autant d’éléments qui contribuent à ne pas se contenter de suivre la concurrence, mais à garder une longueur d’avance.

L’IIoT offre une approche plus complète, interconnectée et holistique de la fabrication, en connectant les mondes physique et numérique d’une manière qui permet une collaboration et un accès supérieurs entre les départements, les fournisseurs, les produits, les partenaires et les personnes. En fin de compte, l’IIoT – alias industrie 4.0 – offre aux propriétaires d’entreprises la possibilité de mieux contrôler et d’obtenir des informations plus approfondies sur presque tous les aspects de leurs opérations, ce qui, en retour, stimule la productivité, améliore les processus et stimule la croissance.

Qu’est-ce que l’IoT industriel ?

Alors que les applications de l’IoT que la plupart d’entre nous connaissent penchent du côté du consommateur, l’IoT industriel (IIoT) est une sous-catégorie de l’IoT qui utilise les technologies de l’IoT dans un contexte industriel, réunissant des technologies clés telles que l’apprentissage automatique, les capteurs et appareils automatisés interconnectés et l’informatique M2M de manière orchestrée au sein des opérations de fabrication.

L’IIoT se concentre sur l’amélioration de l’efficacité dans les domaines de la fabrication, de la chaîne d’approvisionnement et de la gestion, et débloque l’accès à des quantités de données sans précédent. En mettant en œuvre l’IIoT, les usines intelligentes et autres environnements industriels ou de fabrication sont en mesure d’améliorer la productivité et la qualité, ainsi que d’identifier les défis et d’améliorer les capacités opérationnelles des actifs connectés.

Ils y parviennent en mariant la production physique et les opérations avec la technologie intelligente et le big data pour créer un écosystème connecté cohérent. Toutes les applications industrielles vont du suivi des stocks à la maintenance prédictive, en passant par les dispositifs de réalité augmentée et les robots collaboratifs.

Implementing IIoT enables shorter production cycles, optimized supply chain management, more timely filling of orders, and the ability to respond quickly to market shifts.

En d’autres termes, l’IIoT change la donne pour l’industrie manufacturière grâce aux progrès continus de la technologie IoT. Les machines et autres actifs connectés sont capables de capturer et de communiquer des données en temps réel de manière plus précise et plus cohérente qu’auparavant. En outre, les silos de données sont ouverts, ce qui permet d’accéder aux informations à tous les niveaux.

Tout cela permet aux opérateurs de machines, aux superviseurs, aux ingénieurs et aux autres parties intéressées d’obtenir des informations et une visibilité cruciales sur la production, ce qui leur permet de combiner les données avec d’autres informations afin d’obtenir une amélioration continue et des gains d’efficacité dans l’atelier. En outre, les décisions de gestion sont fondées sur des données et le personnel à tous les niveaux est en mesure de détecter et d’identifier les problèmes, les défis et les inefficacités beaucoup plus rapidement.

En outre, dans les environnements industriels, la continuité, la sécurité et la sûreté de la production sont cruciales. Il est donc primordial que la connectivité ne compromette aucun de ces facteurs et qu’elle ne submerge pas les utilisateurs avec un trop grand nombre de données brutes.

Alors que Covid a laissé le monde face à des crises sanitaires, sociales et économiques sans précédent, même avant que la pandémie mondiale ne frappe, l’industrie manufacturière était confrontée à des conditions de marché volatiles, telles que des demandes de procédures meilleures et plus rapides, ainsi qu’à des marges en baisse et à une concurrence mondiale féroce. Cela signifie que les entreprises doivent prendre les mesures nécessaires pour résister à la concurrence tout en faisant face à un monde en évolution rapide.

De l’industrie 1.0 à l’industrie 4.0

La première révolution industrielle a vu le travail manuel assisté par des animaux passer à une forme plus optimisée de travail manuel utilisant l’eau et la vapeur pour mécaniser la production. La deuxième révolution industrielle a introduit l’énergie électrique pour créer une production de masse, ce qui a permis d’accroître l’efficacité, notamment grâce à de nouveaux concepts tels que la chaîne de montage.

La troisième révolution industrielle, qui a démarré dans les années 1950, a marqué le passage des technologies analogiques et mécaniques aux systèmes numériques, à la communication et aux progrès rapides de la puissance informatique. C’est là qu’ont été jetées les bases de nouvelles méthodes de production, de traitement et de partage de l’information.

Aujourd’hui, une quatrième révolution industrielle s’appuie directement sur la troisième, portant la technologie numérique à de nouveaux sommets grâce à l’utilisation de la connectivité et des données en temps réel, et brouillant les frontières entre les mondes physique, numérique et biologique grâce à la fusion de technologies de pointe.

Certains pourraient prétendre que la quatrième révolution industrielle n’est qu’une prolongation de la troisième, mais la vitesse des percées technologiques actuelles est sans précédent dans l’histoire. Par rapport aux révolutions industrielles précédentes, la quatrième ne se contente pas d’évoluer de manière linéaire, elle perturbe presque tous les secteurs d’activité dans tous les pays du monde, et ce d’une manière qui entraînera la transformation de systèmes entiers de production, de gestion et de gouvernance.

Il est toutefois important de se rappeler que si la quatrième révolution industrielle est déjà en cours dans les pays industrialisés, de nombreuses régions du monde n’ont pas encore connu certains aspects de la troisième ou même de la deuxième révolution industrielle. La bonne nouvelle, c’est que certaines nouvelles technologies font un bond en avant par rapport aux anciennes, et l’adoption des technologies de la quatrième révolution offre aux économies retardataires la possibilité d’accélérer leur développement en sautant certaines des étapes intermédiaires de l’industrialisation.

Par exemple, les pays en développement qui n’ont pas fait d’investissements significatifs dans les technologies antérieures peuvent se voir offrir une opportunité en or avec la quatrième révolution industrielle – au lieu de réviser les vieilles usines, de nouvelles installations de fabrication peuvent être construites à partir de zéro en utilisant les principes de l’usine intelligente.

Comment l’IIoT améliore l’efficacité opérationnelle

Afin d’améliorer l’efficacité opérationnelle, les organisations s’appuieront sur des solutions IIoT déployées au sein d’usines intelligentes. L’amélioration des processus ne sera pas uniquement le fait d’initiatives humaines, ni de poussées linéaires dans des domaines spécifiques.

Elles seront plutôt guidées par l’intégration de l’ordinateur et de la machine dans l’ensemble de l’opération. Les technologies IIoT permettront de décentraliser la prise de décision dans une certaine mesure en autorisant des décisions autonomes ou semi-autonomes, et les systèmes seront capables de traiter et d’analyser des données afin de « repérer » des tendances et des modèles qui ne seraient pas si facilement identifiés par les humains.

La mise en œuvre de l’IIoT permet de réaliser un certain nombre de gains d’efficacité opérationnelle, notamment les suivants.

Transformer les systèmes existants

La capacité à transformer et à moderniser les systèmes existants est l’un des plus grands avantages de l’IIoT.

In the US alone, the average age of manufacturing assets and equipment currently in operation is close to 20 years.

Les usines de fabrication utilisent souvent des machines déconnectées, ce qui rend difficile la mise en œuvre de systèmes de surveillance et de contrôle dans l’ensemble de l’organisation.

La mise en œuvre de l’IIoT n’implique toutefois pas nécessairement de remplacer toutes les machines par de nouveaux modèles de haute technologie. Les plateformes d’intégration permettent aux fabricants d’équiper les anciens équipements et machines de capteurs connectés, un moyen rentable d’optimiser les actifs existants. En fait, la modernisation des équipements existants présente une multitude d’avantages et offre un excellent retour sur investissement.

Selon une enquête menée par un leader du secteur de la maintenance industrielle, 76 % des installations de fabrication suivent une stratégie de maintenance préventive, tandis que 60 % utilisent une méthode de fonctionnement jusqu’à la défaillance. En équipant les machines de capteurs intelligents, il est possible de surveiller leur état, ce qui permet à votre entreprise d’avoir une connaissance approfondie de l’état de vos machines et de mieux comprendre ce qui se passe sur vos lignes de production. En outre, l’analyse des données des capteurs intelligents permet d’exploiter directement deux capacités puissantes : les boucles d’amélioration continue et la maintenance prédictive.

L’analyse des données permet d’obtenir une vue d’ensemble de votre usine en comparant les anciens, les nouveaux et les hypothétiques cycles de production. Cette vue d’ensemble vous permet d’améliorer l’efficacité de l’usine en affinant le système pendant qu’il fonctionne, créant ainsi une boucle d’amélioration continue. Les données permettent également d’obtenir une image précise du cycle de vie des machines en comparant l’état actuel des machines aux modèles de cycle de vie global, ce qui vous permet de prévoir quand une pièce d’équipement ou un composant particulier est susceptible de tomber en panne. Les capteurs peuvent également envoyer des alertes lorsqu’un problème est détecté en temps réel.

Le fait de pouvoir prédire avec précision le moment où un composant d’une machine est sur le point de tomber en panne ou d’être alerté de l’imminence d’une panne signifie que vous pouvez commander des pièces en fonction des besoins, voire demander à la machine d’avertir votre fournisseur qu’une pièce particulière est nécessaire. Cela permet d’assurer une livraison rapide et fiable, de rationaliser la maintenance, de réduire les temps d’arrêt et d’économiser de l’argent et de la main-d’œuvre.

Des analyses de données plus intelligentes

L’analyse des données est un élément clé pour toute entreprise qui souhaite rester compétitive dans un monde post-Brexit et Covid. Une nouvelle vague de logiciels d’analyse avancée supprime les silos de données et collecte des données en temps réel à partir de tous les systèmes connectés en un seul endroit, ce qui permet de découvrir de nouvelles idées sur la façon d’accroître l’efficacité, d’optimiser les opérations commerciales et de mettre en place des processus plus efficaces.

En d’autres termes, la possibilité de recueillir des données à partir d’un large éventail de points de contact et d’obtenir une vision holistique des performances de votre entreprise vous permet d’utiliser des informations fondées sur des données pour tout ce qui concerne la stratégie et la prise de décision. En d’autres termes, les données intelligentes deviennent rapidement l’un des éléments clés pour faire tourner le moteur de la fabrication, en vous offrant un large éventail d’opportunités pour mettre en œuvre de meilleurs processus et recueillir des informations exploitables.

Smart analytics allow you to zoom in on every area in your operation – production, supply chains, inventory, etc. – giving you the information you need to understand what is working well and what is underperforming, which in turn allows you to implement alternative strategies.

Sans données intelligentes, une grande partie de votre prise de décision peut être basée sur le nettoyage d’un désordre plutôt que sur son anticipation. Une visibilité accrue et des données en temps réel vous permettent d’être proactif plutôt que réactif, de sorte qu’au lieu de rédiger et d’analyser des rapports après un événement, vous pouvez consulter les informations au moment même.

Les données intelligentes éclairent également tous les aspects de votre entreprise, de l’atelier à l’inventaire en passant par les chaînes d’approvisionnement, et toutes ces informations vous aident à tirer des conclusions éclairées et à prendre les mesures les plus appropriées, à la fois en temps réel et à long terme, souvent avant qu’un problème ne devienne une crise.

Si la mondialisation offre une multitude d’avantages, l’interconnectivité du monde des affaires moderne et global signifie que les processus et les chaînes d’approvisionnement sont devenus de plus en plus complexes. La rationalisation et l’optimisation de votre entreprise nécessitent le type d’informations que vous ne pouvez obtenir qu’à partir de données, qui vous permettent d’examiner objectivement chaque processus et de prendre des décisions fondées sur des preuves.

Cela dit, certaines entreprises, en particulier les petites et moyennes entreprises (PME), considèrent les données comme une sorte de pierre d’achoppement, principalement parce qu’une expertise spécialisée est souvent nécessaire pour transformer les données en informations exploitables. Dans un monde idéal, vous n’auriez pas besoin d’experts spécialement formés pour traiter vos données.

La bonne nouvelle, c’est que les outils de données sont de plus en plus faciles à utiliser et que leur interopérabilité avec les systèmes modernes de planification des ressources de l’entreprise (ERP) les a rendus plus accessibles que jamais. Il existe des solutions analytiques préétablies qui offrent de grands avantages, mais il est important de s’assurer qu’elles offrent la souplesse nécessaire pour personnaliser et créer ses propres vues, rapports et tableaux de bord.

L’essentiel est d’utiliser l’analyse pour passer progressivement de l’information à l’optimisation, tout en augmentant la valeur apportée à votre entreprise. Concrètement, cela signifie qu’il faut commencer par des rapports opérationnels de base qui mettent en lumière les fonctions de l’entreprise et vous indiquent ce qui se passe. L’étape suivante est l’analyse descriptive et diagnostique qui aidera à révéler les raisons d’un problème ou d’un défi.

En fin de compte, vous voulez atteindre le stade de l’analyse prédictive, où vous pouvez prédire ce qui va se passer grâce à l’apprentissage automatique et à des connaissances plus approfondies, puis agir en fonction de ces informations.

Efficacité énergétique

Comme dans la plupart des autres secteurs, l’industrie manufacturière cherche ardemment à réduire la consommation d’énergie, tant pour des raisons commerciales que pour des raisons d’intérêt sociétal – et il est clair que l’IIoT jouera un rôle en aidant les organisations à atteindre leurs objectifs de réduction.

L’IIoT offre aux entreprises une visibilité sans précédent sur la consommation d’énergie grâce à l’utilisation de capteurs, qu’il s’agisse de l’utilisation individuelle d’une machine ou de la consommation d’énergie dans l’ensemble de l’usine. Les capteurs peuvent suivre des éléments tels que la consommation en dehors des heures de travail, les comportements de gaspillage et les schémas d’utilisation inhabituels, et ces informations peuvent ensuite être utilisées pour établir des calendriers de maintenance prédictive ou optimiser les processus de production.

There are three areas that are low-hanging fruit when it comes to IIoT and energy efficiency: lighting, temperature controls, and equipment power-use levels. And while moving to a more energy efficient operation requires planning and capital, there are a number of IIoT solutions that can be deployed with minimal outlay.

L’installation d’un réseau de dispositifs sans fil coûtera environ un dixième d’un système câblé comparable et aura l’avantage supplémentaire de pouvoir surveiller les équipements dans des zones que les systèmes câblés ne peuvent pas atteindre, en raison de la distance ou de préoccupations concernant la sécurité de l’installation du câblage. Ces dispositifs ne peuvent pas, comme mentionné, être installés a posteriori sur des machines plus anciennes et les surveiller pour leur consommation d’énergie, et lorsque le moment sera venu d’investir dans de nouveaux équipements compatibles avec l’IIoT, les gains d’efficacité seront encore plus importants.

Le réseau d’appareils permettra une surveillance et une analyse spécifiques en temps réel des températures des équipements et des systèmes de bâtiment, des heures de pointe et du temps total d’utilisation, ce qui aidera les entreprises à identifier les domaines à améliorer.

Cobots

Les dépenses des entreprises industrielles en matière de robotique continueront d’augmenter au cours des prochaines années. En fait, les investissements dans les cobots (robots collaboratifs) devraient atteindre plus de 12 milliards de dollars d’ici à 2025. Ces robots collaboratifs, plus petits, moins coûteux et très adaptatifs, bénéficient enfin d’un coup de projecteur bien mérité.

Si les robots traditionnels dominent toujours le marché, ils sont encombrants, coûteux et potentiellement dangereux. Les cobots, en revanche, sont légers, conçus pour assurer la sécurité des personnes et pour travailler aux côtés des travailleurs humains. En outre, tout comme les autres technologies IoT, ils sont équipés de capteurs qui leur permettent de connaître l’emplacement, les personnes et le contexte dans lequel ils opèrent.

Les robots industriels traditionnels exécutent fidèlement la tâche qui leur a été confiée, mais ils ne sont pas intelligents : ils se contentent d’effectuer des actions spécifiques de manière répétée avec un degré élevé de précision, mais sans variation. C’est pourquoi ils sont souvent enfermés dans des cages, à l’écart des travailleurs humains. Cependant, les cobots sont très adaptables, c’est pourquoi ils jouent un rôle de plus en plus important dans les entreprises industrielles de toutes tailles – même si les petites et moyennes entreprises, qui fournissent entre 40 et 80 % de tous les emplois manufacturiers dans les pays de l’OCDE (Organisation de coopération et de développement économiques), pourraient être les grandes gagnantes de l’utilisation des cobots.

Ce qui rend les cobots si attrayants dans un environnement industriel, c’est leur utilisation de capteurs et de puissance de traitement, qui sont de moins en moins chers et qui contribuent à leur « intelligence ». Grâce à cette technologie, les cobots peuvent détecter la présence d’un collègue humain et s’adapter pour éviter les collisions. Grâce à l’apprentissage automatique, ils sont faciles à former à de nouvelles tâches. Et comme ils sont mobiles, ils peuvent être facilement déployés dans différentes zones de l’entreprise.

Le gain de temps est un autre avantage important des cobots. La programmation d’un robot traditionnel peut prendre des mois avant qu’il ne soit opérationnel. En revanche, un cobot doté de toute cette technologie intelligente peut être opérationnel en une semaine seulement.

Les cobots connectés sont idéalement adaptés à un large éventail d’activités de fabrication, notamment :

• Entretien des machines
• Pick-and-place
• Emballage et palettisation
• Tâches liées au processus (collage, distribution, soudage)
• Tâches de finition (polissage, meulage, ébavurage)
• Contrôle de la qualité

Bien entendu, l’introduction des cobots ne signifie pas la fin des robots traditionnels, et les systèmes traditionnels et les systèmes collaboratifs ne seront pas en concurrence. Au contraire, les deux sont complémentaires, mais grâce aux progrès réalisés dans les domaines de la vision artificielle, de la détection des mouvements, de l’intelligence artificielle et d’autres capacités, les cobots sont prêts à occuper le devant de la scène.

Maintenance prédictive

L’objectif ultime de la maintenance prédictive est d’assurer une meilleure productivité, de réduire les pannes d’équipement, d’augmenter les temps de fonctionnement, de mieux utiliser le personnel de maintenance et de réaliser des économies.

Studies have shown that enterprises who have implemented predictive maintenance technologies have reduced their maintenance costs by roughly 25% while increasing productivity by around the same percentage.

Voici comment cela se passe : que votre équipement ait été équipé en rattrapage de capteurs ou qu’il soit arrivé dans l’atelier avec des capteurs IIoT déjà intégrés, les dispositifs de surveillance recueillent une multitude de données qui peuvent être utilisées à la fois pour prédire les défaillances avant qu’une action ne soit nécessaire, ainsi que pour permettre une meilleure estimation de la durée de vie restante d’un actif.

Les dispositifs IIoT vous permettent de surveiller l’état de votre équipement en temps réel. Ils suivent les performances de l’équipement pendant les périodes d’inactivité, les périodes normales et les périodes de pointe afin de détecter et de prévenir les problèmes. Les données en temps réel peuvent être analysées par rapport à un certain nombre de facteurs, notamment les performances historiques et l’état de la machine, afin d’élaborer des actions prédictives qui contribueront grandement à minimiser les temps d’arrêt non planifiés.

Ces données en temps réel signifient également que des stratégies de maintenance et des modèles prédictifs peuvent être développés pour reconnaître les signes d’alerte ou les anomalies, tandis qu’un système d’apprentissage automatique peut « apprendre » à reconnaître et à envoyer des alertes sur de nouveaux événements ou des défaillances potentielles avant qu’ils ne se produisent. Les actions peuvent être automatisées pour les réparations mineures afin que la machine puisse continuer à fonctionner jusqu’à ce qu’une réparation puisse être effectuée lors du prochain arrêt programmé, ce qui vous permet de programmer la maintenance de manière proactive au moment où elle sera la plus rentable.

Une maintenance non planifiée entraîne souvent des temps d’arrêt importants, ce qui compromet la productivité. En surveillant et en analysant l’état de vos actifs à l’aide de dispositifs de surveillance, vous pouvez détecter les problèmes et les réparer ou les remplacer avant qu’ils ne tombent en panne, ce qui minimise les heures de production perdues à cause de la maintenance.

Gestion de la chaîne d’approvisionnement

Avec la pandémie mondiale qui perturbe les chaînes d’approvisionnement, la question de savoir à quoi doit ressembler la chaîne d’approvisionnement de demain est plus importante que jamais. Fondamentalement, les chaînes d’approvisionnement doivent être résilientes et durables et, pour ce faire, les entreprises doivent devenir plus agiles pour détecter, prévoir et répondre aux perturbations.

Les dispositifs IoT ont déjà eu un impact important sur presque tous les aspects des chaînes d’approvisionnement, de la fabrication à l’emballage, à l’expédition et à la livraison au point final. Le suivi en temps réel des produits et des expéditions est aujourd’hui une pratique courante, qui permet aux entreprises de connaître à tout moment l’emplacement exact, le statut et même l’état des marchandises.

IoT can reveal supply chain inefficiencies by eliminating blind spots from logistics practices.

Mais si l’impact de l’IoT sur la chaîne d’approvisionnement a commencé par le suivi et la traçabilité, il est aujourd’hui de plus en plus omniprésent dans l’ensemble de la chaîne, avec des informations cruciales à portée de main en quelques clics de souris. Un exemple est l’utilisation de capteurs pour détecter les défauts des produits au cours du processus de production, ce qui permet d’améliorer la qualité car les produits défectueux sont mis au rebut bien avant d’arriver à l’utilisateur final.

Une fois les produits arrivés à destination, les appareils intelligents vous permettent de voir comment les services et les fonctionnalités de votre produit sont utilisés, ce qui permet à la fois d’améliorer et de développer le produit, ainsi que de créer de nouvelles sources de revenus.

L’IIoT apporte également de la transparence à la fabrication. Les appareils peuvent surveiller chaque étape de la production, de l’approvisionnement en matériaux à l’emballage et à l’expédition, ce qui permet de vérifier l’authenticité du produit et facilite l’identification de l’endroit où un problème s’est produit au cours de la production.

La gestion des stocks est un autre domaine où l’IIoT apporte de la valeur. Les marchandises entreposées peuvent être suivies 24 heures sur 24 afin de garantir des conditions de stockage optimales sans que personne n’ait à faire physiquement le tour des lieux pour vérifier les choses. En cas de problème, comme des fluctuations de température ou un contrôle de qualité, les capteurs peuvent envoyer des alertes automatiques, ce qui permet de relever les défis avant qu’ils ne deviennent de véritables problèmes.

Les jumeaux numériques sont, en termes simples, des copies virtuelles d’objets du monde réel. Dans le domaine de la fabrication, un jumeau numérique est une représentation virtuelle d’un produit physique tel qu’il a été conçu, tel qu’il a été construit et tel qu’il a été entretenu. Bien que l’application et l’objectif des jumeaux numériques diffèrent d’une application à l’autre, les données générées par les capteurs sont le plus souvent utilisées pour cartographier et analyser la façon dont l’objet réagit au monde physique, et la modélisation peut être utilisée pour simuler, surveiller, diagnostiquer, prédire et recalibrer tout, d’un moteur à réaction à une usine physique, en passant par un cœur qui bat.

L’idée des jumeaux numériques est de permettre aux concepteurs, aux fabricants et aux opérateurs d’équipements de transformer des données réelles en prédictions et simulations précises de ce qui pourrait se produire dans différents cas d’utilisation. Les systèmes jumelés peuvent être aussi simples qu’une petite pompe ou aussi complexes qu’un modèle de l’ensemble de l’installation d’une usine. Le jumeau numérique est complété par des données de processus en temps réel et des analyses basées sur des configurations précises de l’objet physique, des systèmes de production ou de l’équipement.

Alors que les modèles virtuels sont conceptuels, les données opérationnelles et en temps réel sont une représentation numérique d’événements physiques.

Jumeaux numériques

Les jumeaux numériques sont, en termes simples, des copies virtuelles d’objets du monde réel. Dans le domaine de la fabrication, un jumeau numérique est une représentation virtuelle d’un produit physique tel qu’il a été conçu, tel qu’il a été construit et tel qu’il a été entretenu.

Bien que l’application et l’objectif des jumeaux numériques diffèrent d’une application à l’autre, les données générées par les capteurs sont le plus souvent utilisées pour cartographier et analyser la façon dont l’objet réagit au monde physique, et la modélisation peut être utilisée pour simuler, surveiller, diagnostiquer, prédire et recalibrer tout, d’un moteur à réaction à une usine physique en passant par un cœur qui bat.

L’idée des jumeaux numériques est de permettre aux concepteurs, aux fabricants et aux opérateurs d’équipements de transformer des données réelles en prédictions et simulations précises de ce qui pourrait se produire dans différents cas d’utilisation.

Les systèmes jumelés peuvent être aussi simples qu’une petite pompe ou aussi complexes qu’un modèle de l’ensemble de l’installation d’une usine.

The digital twin is augmented by real-time process data and analytics based on accurate configurations of the physical object, production systems, or equipment.

Alors que les modèles virtuels sont conceptuels, les données opérationnelles et en temps réel sont une représentation numérique d’événements physiques.

Les jumeaux numériques permettent également l’émergence de nouveaux modèles commerciaux, tels que la vente d’un service en tant que produit. Dans ce cas, le jumeau numérique permet au fabricant d’offrir l’utilisation du produit avec des services tels que la maintenance, l’optimisation, les mises à jour, etc. Le fabricant reste propriétaire du produit tout en fournissant les services, ce qui crée un nouveau modèle commercial, éventuellement plus rentable.

Les jumeaux numériques vous permettent également de simuler la durée de vie de la machine, de vérifier les mises à jour et de prévoir les problèmes et défis potentiels. Vous pouvez également reproduire des équipements et/ou des biens et les contrôler dans un environnement virtuel avant de mettre le produit sur le marché, ce qui améliore la qualité du produit, renforce l’efficacité des chaînes d’approvisionnement et de livraison et ouvre de nouvelles perspectives commerciales.

Défis

Les opportunités qu’offre l’IIoT sont nombreuses, mais tout changement dans votre configuration sera synonyme de défis. Sécurité des données, gestion des données, interopérabilité des machines et des systèmes – il y a un certain nombre de choses que vous devez prendre en compte pour assurer le succès de votre solution.

Mais comme PWC indique que 91 % des entreprises industrielles investissent déjà dans la numérisation, il est clair que l’adoption de l’IIoT sera cruciale à la fois à court et à long terme, et que ne pas adopter la numérisation peut conduire à se laisser distancer par la concurrence.

Voici quelques-uns des défis auxquels vous pourriez être confronté et comment les relever.

Systèmes anciens et obsolètes

La plupart des fabricants avancés sont déjà confrontés à de multiples systèmes de données existants et leur inquiétude quant à l’ajout de systèmes supplémentaires – qui ne sont souvent pas assez flexibles en termes d’intégration – est justifiée. L’idée d’utiliser encore plus de ressources et d’être confronté à une augmentation des dépenses est décourageante, tout comme la perspective d’essayer continuellement de coordonner ou de combler le fossé entre les systèmes.

Mais voilà : il n’est pas nécessaire de remplacer toute votre infrastructure pour mettre en œuvre l’IIoT. En fait, il n’y a souvent aucune raison de s’inquiéter de l’intégration. De nombreuses solutions IIoT offrent la possibilité de procéder à de petits ajustements, en ajoutant de l’intelligence, des capteurs et de l’automatisation à l’infrastructure existante. Cela revient à  » ramper, marcher, courir  » : ajouter de nouvelles couches technologiques à des systèmes existants qui continuent à fonctionner comme ils l’ont toujours fait.

Déterminer le retour sur investissement

Quelle est la meilleure façon de mesurer le succès et que peut-on attendre des résultats ? Si la promesse de l’IIoT est la diminution des coûts grâce, entre autres, à une meilleure gestion des actifs, à une amélioration de la prise de décision fondée sur les données et à des gains de productivité, la numérisation et l’adoption de l’IIoT ont un coût.

Il peut être difficile pour les organisations de justifier le coût lorsqu’elles ne sont pas tout à fait claires sur le ROI, en particulier si elles n’ont pas d’expérience préalable dans la mise en œuvre de systèmes connectés. En fait, de nombreux cadres indiquent que le manque de clarté du retour sur investissement est l’une des principales raisons de l’absence d’action en matière d’IIoT.

Déterminer le retour sur investissement en matière d’IIoT peut s’avérer difficile, car le déploiement d’une solution IIoT efficace est un marathon, et non un sprint. Le retour sur investissement n’est pas immédiat et si certains membres de l’organisation s’opposent à l’investissement dans l’IIoT, il est important d’être clair sur ce point.

Vous pouvez également faire appel à des experts externes qui peuvent donner un point de vue éclairé sur la façon dont l’ajout de l’IIoT à votre installation aidera le résultat net de multiples façons, à la fois à court et à long terme. Cela peut s’avérer particulièrement utile lorsqu’il s’agit de comprendre les avantages pour les coûts énergétiques, un aspect que de nombreux dirigeants placent en tête de la liste des défis qu’ils souhaitent relever.

Faire les premiers pas

L’IIoT transforme l’industrie manufacturière (et de nombreuses autres industries) comme jamais auparavant, ce qui est aussi déconcertant qu’excitant. Et il n’est pas toujours évident de savoir comment faire les premiers pas.

• Souhaitez-vous remplacer complètement les systèmes existants ou commencer à y superposer des solutions IIoT – en d’autres termes, les moderniser ?
• De quel budget aurez-vous besoin ?
• Quels membres de votre équipe doivent être impliqués et devez-vous faire appel à des consultants externes ?
• Quels sont les domaines sur lesquels vous souhaitez vous concentrer en priorité ? La gestion et l’économie des matériaux ? La gestion des stocks ? Le contrôle de la qualité et l’optimisation des processus ?

La meilleure façon de commencer est de définir le principal défi commercial auquel vous êtes confronté et que vous souhaitez relever, puis de partir de là. Vous devez également comprendre comment vous allez gérer le projet en termes de coûts, d’attentes, de mesures de réussite, de formation, etc. N’oubliez pas que l’IIoT n’est pas une solution universelle. Il est essentiel d’évaluer les besoins de votre entreprise avant d’envisager des solutions.

Pour en savoir plus sur la stratégie et la mise en œuvre de l’IoT, cliquez ici.

Sécurité des données

L’IIoT génère beaucoup de données, et ces données doivent être traitées extrêmement rapidement afin de détecter des modèles en temps réel.

Toutes ces données et technologies connexes exigent un niveau de sécurité élevé. Il est donc impératif que les organisations mettent en place une stratégie visant à rationaliser la surveillance, la gestion et le stockage des données, tout en permettant un temps de réponse rapide aux menaces entrantes. Cela signifie qu’il faut disposer à la fois d’une solution de stockage à court terme (comme l’edge computing) et d’une solution à plus long terme (comme le cloud ou les centres de données).

Comment garantir la sécurité de vos données ? Comment empêcher des tiers d’obtenir un accès non autorisé ? L’espionnage industriel, la manipulation de systèmes et/ou d’équipements, voire la violation des réglementations en matière de protection des données (telles que le GDPR) peuvent avoir de graves conséquences, et toute faille de sécurité peut constituer un point d’entrée pour les cyberattaques.

Atténuation des risques

Les organisations n’ont souvent pas le savoir-faire nécessaire pour comprendre des principes de sécurité complexes. Les spécialistes de la sécurité informatique ne sont pas toujours familiarisés avec l’IoT, ce qui peut entraîner un manque de stratégie cohérente en matière de gestion des risques.

Traiter les vulnérabilités multiples

La plupart des systèmes industriels n’ont pas été traditionnellement conçus en tenant compte de la cybersécurité, même si cela change quelque peu avec les machines compatibles IIoT désormais disponibles. Le principal coupable est que la plupart des systèmes étaient destinés à être utilisés uniquement dans des réseaux fermés et que le passage aux réseaux ouverts a laissé les entreprises exposées et vulnérables à des menaces auxquelles elles n’avaient jamais eu à faire face auparavant.

Mises à jour de la sécurité

L’application des mises à jour de sécurité peut s’avérer difficile car elles doivent généralement être effectuées pendant les temps d’arrêt. En outre, les méthodologies de mise à jour traditionnelles, telles que OTA (Over-the-Air), ne sont pas toujours réalisables dans les environnements industriels, même si la 5G et les nouvelles technologies IoT, telles que LTE-M et NB-IoT, auront un impact positif.

L’absence de protocoles de sécurité appropriés peut avoir des conséquences catastrophiques : perte de bénéfices, vol de données, dégâts matériels importants, voire blessures. Dans certains scénarios critiques, les cyber-attaques peuvent compromettre la distribution d’électricité, de gaz ou d’eau.

Pour en savoir plus sur la sécurité et l’IoT ici.

Conclusion

La transformation numérique ne se fait pas du jour au lendemain : c’est un voyage – et la plupart des entreprises qui planifient leur voyage IIoT ou qui l’ont déjà entrepris comprennent qu’il s’agit d’un marathon, plutôt que d’un sprint.

Lors de la mise en œuvre d’une solution IoT, il est important d’avoir une stratégie, d’intégrer les bons experts dans l’équipe, de comprendre l’importance de la sécurité et de savoir ce que vous voulez faire de vos données. Et surtout, il faut savoir quels sont les défis que vous essayez de relever.

En fin de compte, l’objectif de l’IIoT est de s’assurer que toutes vos technologies fonctionnent ensemble de manière transparente pour vous donner une image unifiée du bien-être de votre entreprise. Comme pour tout ce qui concerne l’IoT, rampez, marchez, courez – et assurez-vous de savoir où vous allez.

Est-il temps pour vous de mettre en œuvre l’IIoT ?

Comment savoir si le moment est venu d’investir dans une solution IIoT ?

Cette liste de contrôle vous aidera à évaluer votre état de préparation.

• Vous travaillez dans un secteur concurrentiel qui compte de nombreux acteurs à la pointe de la technologie ?
• Souhaitez-vous une meilleure visibilité de votre chaîne d’approvisionnement ?
• Voulez-vous identifier les défis et les problèmes à un stade précoce ?
• Vous souhaitez améliorer l’efficacité et la rentabilité de l’ensemble de votre organisation ?
• Vous souhaitez disposer d’informations actualisées et pertinentes sur les processus de production et d’entreprise ?
• Vous souhaitez améliorer la qualité de vos produits ou maintenir les normes actuelles ?
• Vous souhaitez disposer d’une vision cohérente et flexible de la production et des opérations commerciales ?
• Souhaitez-vous adapter la production et les opérations à des domaines ou à des utilisateurs spécifiques ?
• Souhaitez-vous des analyses plus riches et plus opportunes ?
• Vous souhaitez améliorer l’expérience et la satisfaction de vos clients ?
• Souhaitez-vous un système plus intégré qui englobe l’inventaire, la planification, les finances, les relations avec les clients, la gestion de la chaîne d’approvisionnement et la fabrication ?

Si vous avez répondu par l’affirmative à la plupart ou à l’ensemble des questions ci-dessus, il est probablement temps de commencer à parler avec les experts de la meilleure façon d’acquérir et de mettre en œuvre votre solution IIoT.

Si vous souhaitez en savoir plus sur la façon dont l’IoT peut aider votre entreprise, prenez contact avec nous.