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L’usine a certainement parcouru un long chemin. Plutôt que des lignes de production traditionnelles qui fonctionnent en silos, l’industrie exploite aujourd’hui des appareils connectés au cloud pour permettre la collecte de données et la compréhension de l’activité à une échelle massive.

Si, par le passé, les entreprises se demandaient comment construire une plateforme IoT, c’est aujourd’hui plus facile que jamais, affirme Carsten Rhod Gregersen, PDG et fondateur de Nabto.

En conséquence, des milliards d’appareils, des capteurs en réseau aux vêtements et aux robots d’assistance, génèrent désormais des quantités incroyables d’informations pour améliorer l’efficacité des entreprises et leurs performances globales grâce à la puissance de l’internet des objets.

Dans le même temps, cependant, cette révolution industrielle intelligente est plus réactive que proactive. La grande majorité des appareils ne permettent qu’une communication unidirectionnelle entre l’utilisateur et l’appareil, ce qui signifie que les appareils peuvent faire un rapport à l’utilisateur mais que celui-ci ne peut pas répondre en retour. Bien sûr, les appareils aident à fournir des informations sur les big data, mais seulement après une analyse approfondie et précise, et même dans ce cas, ils ne permettent pas d’ajustements en temps réel.

Il n’est pas nécessaire qu’il en soit ainsi. L’accès à distance aux appareils est possible dans la prochaine étape de l’IoT industriel et promet une foule d’avantages, qu’il s’agisse de dépanner ou de mettre à jour les appareils sans les visiter physiquement ou d’agir immédiatement sur les recommandations de maintenance prédictive.

De plus, comme on l’a vu dans le contexte de la pandémie, les connexions à distance permettent aux chefs d’entreprise non seulement de voir les données de leurs appareils industriels intelligents, mais aussi de réagir en temps réel, où qu’ils soient dans le monde. Si la première étape de l’IdO industriel consistait à collecter des données pour obtenir des informations exploitables, la prochaine étape consistera certainement à établir une connexion directe entre l’utilisateur et l’appareil pour améliorer les capacités.

Première étape : Les avantages du big data

Les usines alimentées en données d’aujourd’hui, en grande partie dans les secteurs de la fabrication, de la santé et du commerce de détail, offrent une visibilité concernant l’efficacité des processus et des performances de l’usine au fil du temps, en collectant des données pour alimenter l’intelligence artificielle et l’analyse prédictive. Cependant, débloquer ces informations à partir d’appareils industriels intelligents n’est pas une mince affaire.

Les appareils connectés de tous les secteurs génèrent des quantités astronomiques d’informations (79,4 milliards de téraoctets d’ici 2025, soit l’équivalent des données générées par le télescope Hubble s’il fonctionnait pendant environ 8 milliards d’années) et le traitement de ces données en informations exploitables nécessite de multiples étapes.

L’apprentissage automatique, par exemple, est utile pour prédire les résultats à partir des données et trouver des modèles cachés, tandis que les outils de visualisation aident à simplifier les résultats en les présentant sous forme de graphiques plus faciles à comprendre. Ces étapes permettent de trier les données exploitables de celles qui ne le sont pas, les chefs d’entreprise vérifiant généralement la pertinence, le contexte et l’adéquation.

Lorsqu’il est bien fait, le résultat final peut stimuler les performances à long terme grâce à l’analyse prédictive, aux mises à jour du comportement des clients et à la connaissance des tendances futures. Dans le même temps, cependant, les avantages immédiats des efforts de collecte de données volumineuses restent limités à court terme en raison des limitations de la plupart des configurations de connexion contemporaines.

Deuxième étape : Communication directe avec les appareils

Jusqu’à présent, l’industrie s’est concentrée sur la simple collecte des données des dispositifs industriels, et non sur l’action immédiate sur ces données. De nouvelles configurations de dispositifs commencent à changer cette situation. Les plateformes de communication directe entre l’appareil et l’utilisateur, et entre l’utilisateur et l’appareil, permettent aux chefs d’entreprise d’agir immédiatement sur les données. Il s’agit d’une amélioration importante à trois égards.

Tout d’abord, la communication directe entre appareils permet aux entreprises d’être totalement à distance. Les connexions bidirectionnelles permettent de réaliser des actions qui seraient normalement effectuées sur place, comme le diagnostic, le dépannage, la programmation et la mise à jour, afin de gagner du temps et d’améliorer les performances.

Plutôt que d’envoyer une équipe d’ingénieurs pour mettre à jour manuellement chaque appareil IoT, cette nouvelle étape de l’IoT industriel intelligent permet tout changement en temps réel, ce qui réduit considérablement le temps et l’argent consacrés aux opérations. Cela peut jouer un rôle essentiel dans l’amélioration du temps de fonctionnement et des performances globales de tout projet.

Deuxièmement, les informations en temps réel sur les appareils permettent aux entreprises d’agir directement sur les suggestions de maintenance prédictive. Par exemple, si les entreprises remarquent des vibrations inhabituelles sur un compresseur, elles peuvent demander à l’appareil de réduire la puissance afin de minimiser la probabilité d’une panne totale avant la maintenance. De même, si les relevés indiquent qu’un appareil comme un réfrigérateur commence à tomber en panne, l’utilisateur peut intervenir avant que cela ne se produise et régler les cycles de température pour obtenir des performances optimales.

Troisièmement, et certainement lié aux deux points précédents, le potentiel d’efficacité maximale. Qu’il s’agisse de la réduction du travail manuel nécessaire pour modifier les appareils ou des avantages qui en résultent, la possibilité de se connecter directement aux appareils individuels facilite tout simplement la vie des chefs d’entreprise industriels intelligents. Et, surtout à l’ère du coronavirus, la valeur commerciale de l’efficacité est difficile à sous-estimer.

Troisième étape : L’avenir de l’industrie intelligente

L’ajout d’appareils connectés sur les sols des usines et dans les processus industriels modernes a connu une évolution rapide. En quelques décennies à peine, les chefs d’entreprise peuvent désormais tirer parti des capteurs et des appareils pour creuser profondément dans les données et améliorer leurs opérations.

Cependant, le statu quo est loin d’être parfait. La technologie est une éternelle évolution, et il est évident que les chefs d’entreprises industrielles intelligentes seront mieux servis à l’avenir par une couche supplémentaire de fonctionnalités.

Ce qui est également clair, cependant, c’est que les chefs d’entreprise doivent tenir compte de certaines réserves importantes lorsqu’ils mettent en œuvre des dispositifs de communication bidirectionnelle. La sécurité, par exemple, devra être au premier plan lorsqu’il s’agira d’activer des dispositifs pouvant être commandés à distance.

La latence est un autre astérisque. Pour y remédier, les chefs d’entreprise devront décider de leur position dans le débat entre RTOS et OS et être sûrs que toutes les instructions du dispositif seront relayées immédiatement. Cela est d’autant plus vrai si le dispositif lui-même risque d’être endommagé ou cassé si la commande n’est pas exécutée immédiatement.

Dans l’ensemble, cependant, ces éléments peuvent être protégés de manière adéquate et ne devraient pas empêcher les chefs d’entreprise d’étudier les appareils dotés de capacités de communication directe. Après tout, la promesse de l’accès à distance offre moins de dépenses physiques, des commandes en temps réel et une efficacité maximale.

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