Le futur des objets connectés industriel (IIOT)

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Futur des objets connectés industriels

L’IoT industriel pour des usines intelligentes

Alors que l’Internet des objets connectés (IoT) persiste à modifier nos modes de vie, sa déclinaison dans le monde industriel continue à révolutionner les processus de production de nos usines.

Les acteurs économiques, aussi bien publics que privés, sont convaincus que la quatrième révolution industrielle dite Industrie 4.0, matérialisée par des usines intelligentes, est la vague à ne pas rater.

Zoom sur l’Internet des Objets connectés Industriel.

Comment fonctionne l’IIoT ?

L’Internet Industriel des Objets connectés (ou IIoT pour Industrial Internet of Things) est une déclinaison au niveau industriel de son prédécesseur l’IoT (Internet of Things) ou Internet des Objets (IdO).

L’Internet des objets connectés, qu’ils soient de masse ou industriel, s’appuie sur la collecte de l’information via des capteurs intelligents et sa distribution via des technologies de connectivité comme le Bluetooth, la 4 G ou encore la 5 G (l’ordinaire prévu pour les usines du futur).

Les données captées sont soit déposées sur des espaces de stockage à distance (cloud) ou internes (Edge) pour une utilisation commune en temps réel soit échangées directement entre les machines (le M2M ou machine to machine technology).

S’embarquer dans un projet de manufacture intelligente implique de savoir fédérer une pluralité de disciplines technologiques et managériales. L’usine du futur nécessite des capteurs connectés aux machines, des solutions et des plateformes de stockage et de traitement des métadonnées (Big Data), des outils d’intelligence artificielle, des interfaces d’interaction homme-machine (IHM), des algorithmes avancés et des dispositifs de cybersécurité.

Au niveau du facteur humain, l’Industrie 4.0 exige des compétences nouvelles, des connaissances-métiers réinventées, un marketing personnalisé, un sourcing automatisé et un pilotage stratégique innovateur dont le carburant est l’information analysée.

Industrie 4.0, les caractéristiques d’une usine intelligente

La productivité des usines du futur sera optimisée grâce à une utilisation accrue de l’IdO. La numérisation exponentielle de l’économie, couplée à une concurrence intense entre les acteurs économiques et les pays, engendrera fatalement une intensification de l’usage des technologies de l’Internet industriel des objets : les outils de l’industrie 4.0 seront démocratisés.

La sémantique IoT est de plus en plus enrichie et vulgarisée auprès des décideurs des grandes, moyennes et petites entreprises ; elle présente une connotation futuriste : capteurs intelligents, technologie IHM (Interface Homme-Machine ou Human-Machine Interfaces pour HMI en anglais), engineering Big Data ou traitement des métadonnées, cloud computing, réalité augmentée, intelligence artificiel, technologies de localisation, customisation de la production, RPA (Automatisation des Processus Robotisés), Edge computing et algorithmes avancés. Autant d’acronymes, de concepts et de technologies que les opérateurs des machines des usines du futur doivent maîtriser.

Les échanges producteurs-fournisseurs et producteurs-clients se passeront en real time. Il ne s’agit pas de réinventer uniquement les produits et les processus de fabrication, mais aussi les services et les partenariats : une vision stratégique révolutionnaire.

L’usine du futur sera moins dépendante de la présence du facteur humain sur le site de production ; l’automatisation sera la norme. L’objectif est d’accroître les marges, de s’adapter en temps réel aux besoins des clients, de limiter les temps morts de la production, de prévenir les pannes de machines et de minimiser les inventaires non écoulés.

Pour avoir une vision claire de l’industrie 4.0, il est nécessaire de connaître ses points-clés. Nous allons vous en présenter les plus importants.

La customisation de masse

La flexibilité à outrance des processus de fabrication des ateliers intelligents permettra d’obtenir des produits personnalisés en quantité réduite et à des coûts contrôlés : exit le dilemme production de masse ou personnalisation artisanale coûteuse.

Maximiser la satisfaction des clients tout en produisant en série est un défi technologique et commercial facilement relevé grâce à l’Internet des objets connectés industriel.

Certains modèles de l’IdO industriel n’excluent pas la possibilité de connecter directement le trio machines-clients-fournisseurs. Les gains en termes de temps de production, de délai de livraison, de gestion du stock et de rentabilisation sont énormes.

La technologie 3 D :

Les applications de la technologie 3D sont variées :

  1. Modélisation 3 D : elle permet la création d’un modèle tridimensionnel virtuel d’un objet physique. La modélisation tridimensionnelle est particulièrement utile pour le marketing (présentation de produits) et pour la fabrication assistée par ordinateur (CAO/FAO).
  2. Impression 3 D : il s’agit d’une technique de fabrication qualifiée d’additive (ajout de matière), par opposition aux techniques d’usinage qui procèdent par retrait de la matière. L’impression 3D permet de réaliser des prototypes d’objets usuels destinés aux essais ou des produits finis.
  3. Configuration 3 D : c’est un outil interactif qui permet aux clients une personnalisation à envie des produits et une visualisation tridimensionnelle en temps réel des rendus. Les variations de prix sont fournies en même temps que la représentation virtuelle du produit personnalisé. L’impact sur le taux de conversion est phénoménal : + 40 %.

La Robotisation des Process Automatisés ou RPA

RPA est l’acronyme de Robotique Process Automation qui se traduit en français par Robotisation des Processus Automatisés. Son principe consiste à confier à un logiciel, appelé robot, les travaux de traitement des données et d’exécution d’instructions prédéfinies.

Le robot capte des données depuis plusieurs systèmes, les digitalise et exécute en conséquence des actions habituellement confiés à des cols blancs, d’où l’origine de l’expression « robotisation des métiers en cols blancs ».

En cas de situation non identifiée, le logiciel alerte l’opérateur qui prend en main le traitement.

Le RPA est particulièrement recommandé pour traiter les tâches répétitives faisant appel à des données numériques.

Le cloud computing et l’edge computing

Le cloud computing (informatique en nuage) désigne le stockage et l’accès à distance à des mégadonnées par l’intermédiaire d’une connexion internet ; il s’agit d’une technologie permettant d’établir un accès sécurisé 24/7, sans restriction de lieu ou de device, vers un centre distant dont les ressources informatiques sont collectivement partagées.

Le cloud computing permet aux entreprises de louer des espaces de stockage au lieu de financer et d’entretenir des infrastructures informatiques ; ce qui est le cas pour l’edge computing.

À l’opposé, l’edge computing est une architecture informatique ouverte qui offre une puissance de stockage et de traitement décentralisé des data permettant le déploiement des technologies de l’Internet des objets. Au lieu d’être transmises à un datacenter (cloud), les données sont traitées par une machine connectée, un ordinateur ou encore un serveur local.

Chaque technologie présente ses propres avantages et inconvénients, et nécessite la présence d’un ensemble de critères et de prérequis quant à son choix. Cependant, l’edge computing prend de l’ampleur, car les volumes de données collectées et traitées par une usine smart sont trop importants pour être logés dans un cloud. Des raisons d’ordre sécuritaires poussent vers ce choix, bien que la cybersécurité soit un souci majeur de L’IoT industriel.

L’intelligence artificielle

L’IA pour Intelligence Artificielle (ou AI en anglais pour Artificial Intelligence) vise à permettre à des systèmes informatiques, et à des machines, de simuler les processus cognitifs humains.

Un processus IA débute par l’apprentissage (acquisition des règles), pour passer au raisonnement (application des règles) et à l’autocorrection. D’utilisation très répandue, l’AI recouvre, abusivement et communément, aussi bien l’automatisation robotisée des processus (RPA) que la robotique proprement dite.

La robotique industrielle

Un robot industriel ou une installation robotique est un système mécatronique (assemblant la mécanique, l’électronique et l’informatique) programmable pouvant effectuer des mouvements indépendants. Les machines-outils mécatroniques possèdent plus de six axes (degrés de liberté) pour exécuter des tâches répétitives, précises, délicates, dangereuses ou ingrates.

L’ouvrier d’une fabrique intelligente est appelé à être un opérateur de savoir. Les machines et les robots connectés communiquant avec lui via des interfaces (IHM) sont des collègues coopérants !

La cobotique

Néologisme issu des termes « coopération » et « robotique », la cobotique désigne aussi bien les dispositifs techniques d’assistance à l’opérateur (cobots ou robots coopératifs) que les interactions opérateur-cobot.

À la différence d’un robot, un cobot ou « robot assisté » est dépourvu d’autonomie ; il est conçu pour interagir avec un opérateur humain, dans un espace de travail partagé : l’usine futuriste.

Le big data

L’Internet industriel des objets connectés et le big data sont deux technologies indissociables. À mesure que le nombre de machines connectées augmente, le volume de données générées explose ; les outils analytiques du big data ont pour charge de les analyser en temps réel et de dégager les informations exploitables. À titre d’exemple, la maintenance prédictive des objets connectés industriel est permise grâce aux algorithmes big data.

L’IIoT, un marché en forte croissance

Les capteurs connectés pesèrent 10,5 milliards de dollars en 2017, en augmentation annuelle de l’ordre de 28 %. Les dispositifs IoT installés dans le monde en 2018 dépassèrent les 7 milliards engendrant un chiffre d’affaires avoisinant les 150 milliards de dollars.

Les études démontrent que les déclinaisons de l’IdO en milieu industriel intéressent plus de 75 % des dirigeants de grands groupes, d’ETI et de PME.

Les technologies implémentées dans les usines intelligentes grâce à l’Internet industriel des objets connectés seront de plus en plus flexibles, configurables et avancées.

L’approche de l’homme au travail sera également impactée. L’assistance de la machine sera physique (cobots et robots) mais aussi cognitive (IA, big data).

Les échanges avec les clients et les fournisseurs seront plus étroits. L’industrie 4.0 ne vendra plus que des produits personnalisés, mais surtout des services et des usages : les business models seront bâtis autour de cette réalité pour être viables.

L’industrie 4.0 est déjà une réalité ; s’en détourner menace la pérennité des entreprises.

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