Qu’est ce que l’Internet des objets industriel – définition IIOT

L’Internet des objets industriel, tout comme son équivalent anglais « Industrial Internet of Things » ou « iiot », est un terme qui a un bel avenir devant lui. Ces dernières années, nous avons assisté à une explosion des objets connectés, principalement pour le grand public, parfois gadgets puis, de plus en plus, utiles dans la vie quotidienne. L’Industrie, elle, a toujours du retard dans l’innovation, sa taille comme sa culture la ralentissant dans les opportunités de modernisation.

Les IIOT, une révolution en marche

C’est toutefois une véritable révolution qui se prépare, révolution car cela pourrait mener à une profonde modification du paysage économique. Certaines entreprises qui tardent à adopter les nouveaux outils risquent de ne pas survivre à la nouvelle concurrence. D’autres risquent de tout (trop) miser dans leur intégration et de ne pas pouvoir en amortir le coût, de ne jamais atteindre un nouvel équilibre économique.

Définition de l’Internet des objets industriel

l’utilisation des technologies de l’Internet des objets dans les secteurs industriels et B2B, exploitant des solutions complexes d’exploitation des données telles que le « Big Data », le « machine learning » et le « machine to machine » (M2M).

Définition propre à Usine Connectée

Il est important d’expliquer un peu plus chaque terme compris dans cette définition.

par secteurs industriels, il est entendu que nous parlons des environnements professionels au sens large et qui incluent la santé (un des secteurs les plus prometteurs coté IIoT) , l’agriculture, la finance, les services.

Internet des objets (« IoT ») – interconnexion de l’Internet et de certains objets physiques, souvent appelés objectés connectés ou intelligents qui permettent, entre autre, la collection de données massives.

Big data – l’utilisation de mégadonnées grace à des solutions automatisées puisque leur analyse manuelle est rendue impossible par le nombre de sources et de points d’entrée. Il est régit par 3 principes, dits les 3 « V » du Big data:

  • Volume des données
  • Variété des sources qui peuvent être soit organisées ou non structurées
  • Vélocité dans son incrémentation

Machine learning – les technologies d’intelligence artificielle qui permettent aux ordinateurs de structurer des données de manière indépendante en apprenant, testant et tirant des conclusions. Il est nourrit par le Big data sans quoi l’environnement ne permet pas le recroisement intensif des données.

Machine to Machine (« M2M ») – la communication entre machines sans intervention humaine qui permet aux objets connectés de transmettre les données nécessaires au développement de Big data. Elle est portée par la connexion sans fil (wifi, bluetooth, RFID).

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