IIOT : quand l’industrie se met à l’Internet des Objets

Derrière les usages grand public les plus médiatisés, l’Internet des Objets révèle tout son potentiel dans le monde industriel où les capteurs connectés et l’exploitation généralisée de la donnée participent à l’essor de l’automatisation ainsi qu’à l’avènement de l’Usine 4.0. Tour d’horizon des enjeux, des débouchés concrets et des bénéfices opérationnels liés à l’IIOT, ou Industrial Internet of Things.

 

Définition de l’IIOT : un Internet des Objets Industriel

 

L’Internet des Objets, ou IoT, repose sur un principe simple : on confère à un objet la capacité de mesurer et transmettre des données liées soit à son usage, soit à son environnement d’exécution. Ces informations sont ensuite collectées et traitées avant d’être affichées au travers d’une interface chargée de répondre au besoin de l’utilisateur.

Favorisé par l’apparition de capteurs miniaturisés et par la démocratisation de normes de transmission sans fil à très basse consommation énergétique, l’IoT a donné naissance à des objets connectés qui font désormais partie du quotidien, à commencer par les fameux bracelets dédiés à la mesure de l’activité physique.

L’IIOT exploite la même logique, mais dans un environnement industriel et donc professionnel. Cette fois, le capteur ne mesure pas des pas, des étages franchis ou un rythme cardiaque : il monitore un paramètre lié au fonctionnement d’un équipement, renseigne un robot sur son emplacement ou indique à une machine la prochaine action qu’elle doit accomplir.

Même quand il s’agit d’assurer le monitoring d’un équipement, la mission s’avère cruciale : l’IIOT aide l’entreprise à mieux connaître l’état de sa production. Elle est ainsi en mesure d’anticiper certains incidents, résoudre plus rapidement les problèmes et optimiser le fonctionnement général de sa chaîne, pour in fine améliorer son efficacité et donc son retour sur investissement.

Le développement d’un projet IIOT doit cependant s’accommoder des contraintes inhérentes aux processus industriels. L’intégration de capteurs ou de composants associés à des modules communicants (système autrefois appelé M2M : Machine to Machine) peut dans ce contexte se révéler un projet complexe, avec des volumes de données importants, le besoin de faibles latences, la nécessité de répondre aux contraintes d’une norme industrielle ou le respect d’exigences réglementaires liées à un secteur d’activité particulier.

 

IIOT : les principaux usages

 

L’efficacité business d’une entreprise industrielle tient à la fiabilité de son appareil de production, ce qui amène la plupart des industries à étudier en premier lieu les scénarios de maintenance prédictive. Dans ce contexte, le capteur réalise à intervalles réguliers des mesures, qui viennent enrichir un historique permettant d’analyser le paramètre concerné au fil du temps. Le système de supervision émet une alerte dès qu’il détecte un écart par rapport à la norme susceptible de traduire un dysfonctionnement ou un phénomène inhabituel.

Quand elle ne sert pas à anticiper les défaillances, la construction de cet historique de données participe à la connaissance précise de l’appareil de production. L’IIOT va par exemple générer des diagnostics intelligents, avec une liste précise d’instructions adressées aux chargés de maintenance ou un plan de reprise d’activité automatisé quand les circonstances n’exigent pas d’intervention humaine.

Au-delà de la maintenance, l’analyse des données transmises par l’IIOT permet de piloter de façon plus ou moins efficace et automatique la production : de la même façon qu’une machine-outil sait abaisser sa cadence de fonctionnement en cas de chaleur excessive, un algorithme peut modifier les paramètres d’une application métier en fonction de paramètres remontés depuis le terrain par des capteurs intelligents. La gestion des stocks se prête également très bien à ce type de scénarios, avec la mise en place d’outils chargés de gérer automatiquement l’approvisionnement en fonction de la demande et des stocks.

De ce fait, l’IIOT ouvre la voie à l’optimisation en temps réel de certains pans de l’activité. Les données « réelles » collectées par les capteurs alimentent une version numérique de l’équipement étudié afin de mesurer comment la modification d’un réglage va influencer la performance de l’ensemble. De la gestion de flotte aux compteurs intelligents capables de piloter automatiquement la consommation énergétique, les débouchés sont innombrables !

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Les usages industriels de l’IoT se traduisent par des bénéfices opérationnels concrets, basés principalement sur la réduction des coûts de fonctionnement et l’optimisation de la chaîne de production dans son ensemble. Avec une mesure précise de l’activité au cours du temps, on identifie facilement les moments pendant lesquels la production n’est pas à la hauteur des attentes ou au contraire étudier de plus près les périodes de surperformance pour tenter d’en comprendre les causes et d’identifier les leviers.

Les gains ne se limitent cependant pas à des problématiques de productivité : en réduisant le nombre d’incidents, la maintenance prédictive contribue par exemple à étendre la durée de vie des équipements concernés. Elle améliore donc à la fois la sécurité générale et le retour sur investissement associé à ces actifs.

En lançant ses premiers projets IIOT, l’entreprise commence à se forger une base de connaissance numérique qui lui servira plus tard à piloter l’ensemble de son activité en temps réel. C’est la promesse de l’industrie 4.0, ou « usine du futur » : la chaîne de production devient un système global capable de superviser l’ensemble des éléments qui la constituent en fonction des informations remontées par des capteurs. Elle repose sur la digitalisation complète de la ligne de production, sorte de maquette numérique ou « digital twin », capable de vérifier la validité d’une idée avant qu’elle soit mise en œuvre de façon effective.

Tout l’enjeu consiste à surmonter les difficultés liées à la mise en place d’un véritable projet industriel, quel que soit le secteur d’activité concerné. L’Internet des Objets à usage industriel ne se résume pas à quelques capteurs placés au hasard de la chaîne de la production : il suppose une réflexion globale qui intègre l’ensemble du processus, de la captation des données à leur traitement informatique en passant par la collecte, le traitement et le stockage des données.

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