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Le guide ultime de l'IdO industriel pour les fabricants

Découvrez comment les fabricants utilisent les technologies basées sur l'IdO pour connecter leurs opérateurs, leurs appareils et leurs machines afin de collecter des données et de suivre la production de manière transparente.

Chapitre 1 : Qu'est-ce que l'IdO industriel ?

Qu'est-ce que l'IdO?

L'IdO est l'acronyme de l'internet des objets. L'Oxford English Dictionary définit l'internet des objets comme "un projet de développement de l'internet dans lequel les objets de la vie quotidienne sont connectés à un réseau, ce qui leur permet d'envoyer et de recevoir des données".

En d'autres termes, l'IdO est le réseau d'objets physiques connectés à l'internet qui peuvent communiquer entre eux et avec d'autres systèmes.

L'IdO est courant dans notre vie quotidienne, depuis les ampoules et les régulateurs de température contrôlés par wifi (comme Nest) jusqu'aux systèmes domestiques intelligents (comme Alexa et Google Home d'Amazon).

Qu'est-ce que l'IIoT?

L'internet industriel des objets, ouIIoT, désigne l'IdO utilisé dans un contexte industriel. Ces concepts tournent autour de la connexion des machines et de la gestion des données dans les "usines intelligentes" afin d'améliorer la productivité et la qualité.

Les actifs connectés et les dispositifs de périphérie envoient des informations aux infrastructures de communication de données, qui les transforment en informations exploitables. Au fil du temps, les ingénieurs peuvent utiliser ces données pour trouver des modèles qui peuvent aider à identifier des problèmes plus importants et leurs causes profondes. Les informations peuvent également aider à prendre des décisions commerciales et à améliorer les processus.

https://tulip.widen.net/content/abiszl2viq
L'Internet industriel des objets (IIoT, ou Industrial IoT) connecte les machines et la gestion des données dans les "usines intelligentes" afin d'obtenir des améliorations de la productivité et de la qualité

IoT etIIoT: Quelle est la différence ?

Alors que les applications IoT ont tendance à être centrées sur le consommateur, les applicationsIIoT se concentrent sur l'amélioration de l'efficacité dans les contextes de fabrication, de chaîne d'approvisionnement et de gestion.

Pour gérer les machines critiques dans les industries à fort enjeu, les appareilsIIoT doivent être sophistiqués. Les capteurs doivent être sensibles afin de fournir la précision des données nécessaires pour permettre l'automatisation, la visibilité et l'analyse qu'ils offrent aux fabricants.

D'autre part, les produits de l'IdO sont utilisés dans des situations à moindre risque, souvent comme produits de consommation. Leurs avantages se traduisent généralement par la commodité, et les conséquences de la défaillance d'un équipement sont moins graves.

Dans les environnements industriels, la continuité de la production, la sécurité et la sûreté sont essentielles. Le groupe consultatif de l'ARC recommande de "faire preuve d'une extrême vigilance pour s'assurer que la connectivité omniprésente et l'ouverture qu'implique l'IIoT ne compromettent aucun des éléments ci-dessus ou ne submergent pas les utilisateurs et/ou les applications avec trop de données brutes." Ces défis uniques exigent que l'IIoT soit doté de caractéristiques plus robustes que l'IdO ordinaire.

Chapitre 2 : Avantages de l'IIoT pour les fabricants

L'IIoT change la donne pour les fabricants. Les machinesconnectées à l'IIoT capturent et communiquent des données en temps réel de manière plus précise et plus cohérente qu'auparavant. L'IIoT permet aux organisations de décloisonner les données et d'accéder aux informations à tous les niveaux.

Les avantages de ces données exploitables sont d'une grande portée. Les opérateurs, les superviseurs et les ingénieurs peuvent avoir une meilleure visibilité sur la production. Les ingénieurs peuvent s'inspirer des données relatives aux processus, aux opérateurs et aux machines pour réaliser des améliorations continues et accroître l'efficacité de l'usine. De même, la direction peut prendre des décisions commerciales éclairées, étayées par des données. Globalement, le personnel à tous les niveaux peut détecter plus rapidement les problèmes et les inefficacités et optimiser ses opérations. Cette prise de décision fondée sur les données permet de résoudre les problèmes au jugé.

Avantages de l'IIoT:

1. Augmentation de l'utilisation des machines

L'IdO industriel permet aux fabricants de connecter leurs machines à l'internet. Les machines connectées permettent aux fabricants de connaître l'état de santé des machines et les indicateurs clés de performance en temps réel. Il peut s'agir notamment de l'efficacité globale des équipements (TRS) et de l'efficacité globale des processus (OPE). Ces données aident les fabricants à identifier les causes des temps d'arrêt non planifiés et à y remédier. Elles peuvent également accroître l'utilisation des machines en mettant en évidence la nécessité d'une maintenance préventive des équipements.

2. Maintenance prédictive

Les données en temps réel des systèmesconnectés à l'IIoT peuvent aider à prédire les défauts des machines. Cela permet aux fabricants de prendre des mesures préventives contre les problèmes avant qu'ils ne se produisent, ce qui se traduit finalement par un temps de fonctionnement plus élevé des machines et une plus grande productivité globale. La prévention des pannes d'équipement permet de réduire le temps de traitement, les reprises, les rebuts et les temps d'arrêt non planifiés. Ces améliorations permettent aux fabricants d'économiser sur les coûts associés.

3. Suivi des actifs

Les fabricants peuvent suivre les produits tout au long de la chaîne d'approvisionnement et alerter les parties prenantes en cas d'endommagement ou de risque d'endommagement des marchandises.

4. Gestion des installations

Les capteurs environnementauxconnectés à l'IdO peuvent surveiller des conditions telles que les vibrations, la température, l'humidité et plus encore. Ils peuvent détecter les conditions qui ont un impact négatif sur les opérations ou qui provoquent une usure excessive des équipements.

5. Fabrication juste à temps

Les rapports de données en temps réel rendent possible la fabrication juste à temps. Les processus peuvent être ajustés en temps réel pour éliminer le gaspillage et permettre à la production de se terminer à temps et en synchronisation avec les matériaux en cours de fabrication et les matières premières. Cela permet de rapprocher la production planifiée de la production réelle.

6. Connecter les actifs distants

La connexion des appareils signifie que les données des actifs distants sont désormais accessibles à partir d'un emplacement central. Ces actifs peuvent être surveillés et contrôlés à distance, ce qui permet un meilleur contrôle.

7. Interfaces plus faciles à utiliser

Les logiciels connectés permettent aux opérateurs, aux ingénieurs et aux gestionnaires de surveiller les données par le biais d'interfaces homme-machine (IHM). Les IHM sont beaucoup plus intuitives, en particulier pour le personnel ne disposant pas d'un niveau élevé de compétences informatiques. Ces interfaces centralisent également des données provenant de différentes sources. Ainsi, le personnel peut maîtriser les outils sans avoir besoin d'une formation poussée ou de faire appel à du personnel informatique.

8. Partager les connaissances entre les usines

L'institutionnalisation des connaissances permet de conserver les connaissances essentielles au sein de la main-d'œuvre au fil du temps. La centralisation des connaissances peut également contribuer à la normalisation des processus. Ceci est essentiel pour les efforts d'amélioration continue au sein d'une organisation. Enfin, le fait de disposer de connaissances normalisées et centralisées permet aux experts de répondre aux problèmes, où qu'ils se trouvent.

Les silos de données et les connaissances tribales (connaissances acquises au fil des années d'expérience et transmises oralement, mais non normalisées ni documentées) sont une cause importante d'inefficacité pour les fabricants. Le partage des connaissances est plus que jamais essentiel pour les fabricants, car les baby-boomers partent à la retraite au rythme de 10 000 par jour. Si les connaissances de la main-d'œuvre qui part à la retraite ne sont pas préservées, elles devront être réapprises par les générations suivantes.

9. Surveillance des processus et des comportements

Les données collectées par les appareils et les logiciels compatibles avec l'IdO permettent aux responsables d'avoir un aperçu des performances des employés. Grâce à ces données, ils peuvent identifier les goulets d'étranglement et les domaines à améliorer. Par exemple, ils peuvent apprendre que les employés commettent systématiquement des erreurs ou produisent des défauts au cours d'une étape donnée. À l'aide de ces informations, les ingénieurs de processus peuvent effectuer une analyse des causes profondes afin de déterminer les améliorations à apporter (et utiliser ces données comme référence pour mesurer l'amélioration).

Ces avantages se traduisent par des impacts commerciaux significatifs basés sur les économies de coûts, l'amélioration de la qualité et l'augmentation de l'efficacité.

Chapitre trois : Composantes de l'IIoT

Le groupe consultatif ARC identifie quatre éléments clés de l'IIoT:

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L'Internet industriel des objets (IIoT, ou Industrial IoT) connecte des actifs intelligents, une infrastructure de communication de données, des logiciels et des analyses, ainsi que des personnes, afin d'obtenir des données exploitables à partir des opérations de fabrication.

1. Biens intelligents

Les biensintelligentscomprennent des "objets" connectés - capteurs, contrôleurs et dispositifs périphériques - ainsi que des logiciels d'application et des composants de sécurité. Cette catégorie comprend les actifs modernes conçus avec des capacités locales de renseignement et de communication. Ces capacités peuvent également être ajoutées aux actifs existants.

Chacun de ces actifs est capable de connectivité, d'intelligence intégrée et de support analytique. Ils génèrent des données et partagent des informations tout au long de la chaîne de valeur.

Voici quelques exemples d'actifs intelligents dans le cadre de l'IIoT

  • L'instrumentation de l'usine
  • Équipements
  • Machines
  • Systèmes ou autres actifs dotés de capteurs, de processeurs, de mémoire et de capacités de communication.

Voici quelques types d'équipements et de dispositifs courants :

Lescapteurs fournissent de nouvelles données à partir d'actifs existants ou incorporés dans des machines nouvelles ou existantes qui sont accessibles de l'extérieur à l'aide de protocoles et de technologies de communication communs.

Lespériphériques sont des pièces de matériel qui contrôlent le flux de données à la frontière entre deux réseaux. Ils servent essentiellement de points d'entrée ou de sortie du réseau. Ils remplissent des fonctions telles que la transmission, le routage, le traitement, la surveillance, le filtrage, la traduction et le stockage des données qui transitent entre les réseaux.

Les dispositifs depériphérie collectent, traitent et stockent les données au plus près des points d'extrémité afin d'utiliser plus efficacement les ressources du réseau.

LespasserellesIoT sont un type courant d'équipement périphérique dans les environnements de fabrication. Les capteurs et autres dispositifs sont également des types de dispositifs périphériques.

Lessystèmes intégrés font référence à l'informatique dédiée à un objectif unique (par opposition à l'informatique générale). Les dispositifs intégrés ont leurs propres capacités informatiques, y compris le processeur, la mémoire, le système d'exploitation et les capacités de communication. Dans l'IIoT, il existe de nombreux dispositifs informatiques intégrés qui fonctionnent de concert avec d'autres dispositifs au sein du système.

Un exemple d'informatique embarquée dans un contexte de fabrication est l'utilisation d'un système de vision industrielle pour les inspections afin d'améliorer la qualité et le rendement de la production. Les systèmes informatiques intégrés fonctionnent de manière autonome, sans interaction humaine, grâce à l'utilisation de capteurs et d'autres modes de communication.

2. Une infrastructure de communication de données

Les actifs d'un systèmeIIoT ont besoin d'Internet et d'autres technologies de réseau pour communiquer.

Les systèmesIIoT sont souvent déployés sur des infrastructures en nuage (telles qu'Amazon Web Services). L'informatique en nuage consiste à stocker, gérer et traiter des données en utilisant un réseau de serveurs distants plutôt qu'un serveur local.

3. Logiciels

Le logicielIoT analyse les données collectées par votre équipement et vos dispositifs. Il fournit également une interface permettant aux utilisateurs d'interagir avec le systèmeIIoT. Le logiciel est ce qui permet aux gens de prendre de meilleures décisions et d'améliorer leurs performances.

Les logiciels basés sur le cloud offrent un certain nombre d'avantages aux fabricants par rapport aux systèmes sur site. Il s'agit notamment d'un coût total de possession plus faible, d'une plus grande fiabilité, d'une plus grande rapidité et d'une plus grande flexibilité.

4. Le personnel

Le personnel est un élément important, mais souvent négligé, de tout systèmeIIoT. Les personnes interagissent avec le système en prenant des décisions basées sur les données et les analyses générées par le reste des composants de l'IIoT. De meilleures données et des outils d'analyse plus puissants permettent aux personnes d'être mieux connectées aux équipements de l'usine, aux machines, aux systèmes et aux autres membres du personnel. En conséquence, la prise de décision quantifiée suivra.

Chapitre quatre : Exemples d'IIoT dans l'industrie manufacturière

Les cas d'utilisation de l'IIoT sont innombrables et en constante expansion. En voici quelques exemples.

Surveillance des machines pour le suivi de l'TRS/OPE

L'IIoT permet aux fabricants d'obtenir une visibilité granulaire sur les données des machines en mettant en ligne leurs processus analogiques. Les fabricants peuvent surveiller les données d'état de leurs anciennes machines en utilisant des capteurs connectés à une passerelle IoT. La collecte de données sur le temps de fonctionnement des machines et les temps d'arrêt non planifiés permet aux fabricants de suivre l'efficacité globale des équipements(TRS) et l'efficacité globale des processus (OPE). Ces mesures sont particulièrement utiles en tant que points de référence pour évaluer les améliorations apportées aux processus.

Assurance qualité en ligne

Les fabricants peuvent utiliser des capteurs et des appareils connectés tels que des caméras de vision industrielle, des balances, des pieds à coulisse et des capteurs de température et d'humidité dans les stations de contrôle de la qualité. Les capteurs intelligentspermettent une plus grande précision dans le processus d'inspection que les inspections manuelles. Les points de contrôle de la qualité peuvent être intégrés tout au long du processus de production afin de détecter les défauts à un stade précoce et de les résoudre avant qu'ils n'atteignent la chaîne de production.

Poka-Yoke

Le"Poka-yoke" est une technique de production allégée qui se traduit en japonais par "à l'abri des erreurs". Les fabricants peuvent également utiliser des dispositifsIIoT pour empêcher les erreurs de se produire en premier lieu. Par exemple, les fabricants peuvent déployer des systèmes"Pick to Light" pour guider les opérateurs vers des bacs spécifiques pour les processus d'assemblage. Ils peuvent utiliser des balances pour détecter lorsque le poids d'un produit est hors normes, signalant ainsi une erreur.

Chapitre 5 : Facteurs de réussite des mises en œuvre de l'IIoT

La mise en œuvre de l'IIoT dans votre usine est une entreprise intéressante mais complexe. Les entreprises devraient considérer la mise en œuvre de l'IIoT comme une transformation numérique à l'échelle de l'entreprise plutôt que comme un projet ponctuel. Une mise en œuvre réussie de l'IIoT nécessite un alignement étroit entre les équipes de gestion, d'ingénierie, d'informatique et d'exploitation, ainsi que l'adhésion de l'ensemble de l'entreprise.

Avant de vous lancer, il est important de comprendre ce que cela implique et d'être conscient des pièges les plus courants. Il n'est pas rare que les fabricants découvrent qu'une mise en œuvre de l'IIoT est beaucoup plus complexe qu'ils ne le pensaient. Selon un rapport Cisco de 2017, environ 60 % des initiatives IoT ne dépassent pas le stade de la preuve de concept (PoC).

ARC Advisory recommande les facteurs de réussite suivants pour une mise en œuvre de l'IIoT:

  • Connaissanceappropriéedu domaine à la fois en OT et en IT.
  • Compréhension claire des exigences opérationnelles, y compris le besoin de flexibilité et d'extensibilité
  • Intégration étroite entre l'OT et l'IT
  • Une coopération étroite entre les fournisseurs d'OT et d'IT, entre les fournisseurs et les utilisateurs finaux, et entre les ingénieurs d'usine, les ingénieurs de processus et les scientifiques des données lors de l'élaboration et de la mise en œuvre des solutions.
  • Examen attentif de la manière dont la solution sera maintenue et affinée au fil du temps.
  • Capacité à s'adapter à de nouveaux modèles d'entreprise
  • "Cybersécurité à toute épreuve
  • Réseaux sécurisés et robustes (câblés et sans fil)
  • Coopération interne étroite entre les groupes informatiques et techniques internes, ainsi qu'entre les ingénieurs d'usine, les ingénieurs des procédés et les scientifiques des données.

La mise en place de ces facteurs peut mettre votre organisation sur la voie de la réussite à long terme et vous permettre de récolter les fruits d'une transformation numérique.

Chapitre 6 : Comment mettre en œuvre un projetIIoT?

1. Définir les objectifs de votre projetIIoT

La partie la plus importante de votre projetIIoT consiste à définir des objectifs clairs et mesurables. Quelle est l'analyse de rentabilité de votre projetIIoT?

Les projetsIIoT doivent répondre à des problèmes commerciaux spécifiques, qui peuvent inclure (sans s'y limiter) l'amélioration de la qualité, l'augmentation de l'utilisation des machines et l'accélération des cycles d'amélioration.

Vous devez savoir à quelles questions vous voulez que vos données répondent avant de commencer à les collecter. La réponse à cette question doit faire l'objet d'une conversation avec votre personnel de production et vos ingénieurs. Analysez, classez et résumez les informations sur les domaines susceptibles d'être améliorés. Il y a de fortes chances que vous ayez déjà une idée des domaines à améliorer - vous pouvez maintenant utiliser les données pour les identifier et prendre des décisions éclairées.

2. Identifier les mesures de succès

Vos objectifs doivent être mesurables à l'aide d'indicateurs de performance clés et de mesures de réussite prédéfinies. Sans une base de mesures commerciales clés, les nouvelles technologies mises en œuvre par une entreprise ne tiendront pas leurs promesses.

3. Définir un plan.

Posez-vous la question suivante : comment puis-je collecter les données dont j'ai besoin pour atteindre mes objectifs ? Quelles sont les technologies qui me permettront de collecter ces données ?

Pour répondre à ces questions, vous devez évaluer l'état de la connectivité de votre équipement. La plupart des machines modernes sont conçues pour vous fournir une série d'informations et sont équipées de fonctions de connectivité telles que l'OPC ou la connectivité Ethernet. Les machines anciennes nécessitent un processus plus complexe et peuvent généralement être mises en ligne à l'aide de capteurs (tels que des capteurs de courant ou de détection GPIO (entrée-sortie à usage général) ) et d'une passerelle IoT.

Vous devrez également prendre en compte les modifications à apporter à vos installations ou à vos infrastructures réseau, telles que l'installation de prises Ethernet et la pose de câbles. N'oubliez pas que la mise en œuvre de tout changement nécessaire prendra plus de temps. Il est également essentiel d'obtenir la coopération des personnes de votre entreprise qui ont des compétences en informatique, car vous aurez probablement besoin de leur accord pour effectuer des changements.

4. Démontrer le retour sur investissement à l'aide d'une validation de principe (POC).

Une validation de principe, également appelée validation de la valeur, est une expérience qui doit répondre aux questions suivantes :

Quelle valeur la technologie crée-t-elle pour votre entreprise ?
Quel est votre retour sur investissement ?

Vous devez faire preuve de stratégie lorsque vous planifiez une démonstration de valeur. Trouvez un domaine où vous pouvez démontrer un retour sur investissement(RSI) rapide à petite échelle. Commencez modestement, fixez un calendrier concret et gérez vos attentes en définissant des indicateurs de réussite et un ensemble de données spécifiques à mesurer.

Plus votre configuration initiale est complexe, plus le déploiement sera long et moins il y a de chances qu'il soit couronné de succès. Les gens ont tendance à ajouter de la complexité pour résoudre les problèmes. Résistez !

5. Obtenez l'adhésion de l'organisation.

Utilisez les données obtenues à partir de vos connexionsIIoT pour démontrer le retour sur investissement de votre POC. Une fois que vous avez en main le retour sur investissement d'une démonstration de faisabilité réussie, il est temps de présenter le projet à la direction.

Toute transformation réussie de l'entreprise nécessite un changement culturel afin de soutenir et de pérenniser l'initiative. Le soutien et l'engagement de la direction générale sont essentiels pour guider le projet.

6. Étendre la mise en œuvre.

Lorsque vous vous préparez à passer à une mise en œuvre complète, veillez à intégrer le retour d'information des parties prenantes sur le PoC.

Lors du passage du PoC à la mise en œuvre complète, il est utile de disposer d'une feuille de route de haut niveau. Elle permet de clarifier le projet, de lier les actions à la vision et de fournir une référence pour le calendrier et les coûts.

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