Les capacités de données et d’analyse ont fait un bond en avant ces dernières années. Le volume de données disponibles augmente de manière exponentielle, des algorithmes plus sophistiqués ont été développés et la puissance de calcul et le stockage se sont régulièrement améliorés. Par conséquent, au lieu de l’intuition, la nouvelle norme consiste à s’appuyer sur les données pour piloter les innovations numériques et les décisions commerciales. En effet, les données sont la « ressource la plus précieuse » pour les organisations, y compris dans le secteur manufacturier.
L’industrie 4.0 rassemble des technologies de fabrication avancées telles que l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique (ML), les jumeaux numériques, la réalité augmentée (AR) et la réalité virtuelle (VR) pour permettre des systèmes de fabrication intégrés, autonomes et auto-organisés qui fonctionnent indépendamment de intervention humaine. Les données des machines/processus de fabrication peuvent être analysées par des algorithmes et utilisées pour des décisions commerciales et opérationnelles critiques en temps réel qui ont un impact direct sur les sorties de production.
Comme le montre la figure 1, le parcours de la collecte de données à la maturité numérique est un parcours dans lequel l’analyse, le contexte et les informations sont ajoutés pour transformer les données brutes capturées à partir d’un appareil ou d’un système en informations, en connaissances et enfin en sagesse exploitable pour les décideurs.
Premièrement, les données sont collectées à partir des machines/processus de fabrication et normalisées, numérisées et organisées en Big Data. Ensuite, le sens est ajouté et les données sont synthétisées en connaissances via l’IA. Enfin, les données sont transformées en sagesse exploitable obtenue grâce aux connaissances combinées de la maturité numérique.
Collecte de données – La première frontière
La première et la plus importante frontière pour atteindre la maturité numérique pour l’industrie 4.0 est la collecte de données. Les données des machines/processus de fabrication sont capturées via des capteurs et stockées via plusieurs technologies clés. Du côté de la technologie opérationnelle (OT), les données sont stockées avec des contrôleurs, des automates programmables, des passerelles et des appareils périphériques, et du côté informatique avec un centre de données ou un cloud d’entreprise. La technologie de stockage des données permet le stockage à long terme des données numérisées capturées par des capteurs avancés. Cet environnement riche en données permet des initiatives allant de l’Internet industriel des objets (IIoT), au Big Data et aux simulations, à l’IA, au contrôle adaptatif et aux jumeaux numériques.
La collecte de données dans le secteur manufacturier présente certains défis. Les machines et les processus de l’usine de fabrication sont hétérogènes et utilisent divers protocoles pour communiquer. La connectivité des données est également un problème majeur en raison de la nature archaïque et héritée des systèmes d’usine. Par conséquent, les systèmes informatiques et OT ne disposent généralement pas d’un moyen simple de communiquer pour permettre les initiatives de l’industrie 4.0.
Un catalyseur technologique clé pour surmonter ces défis et relier les données OT aux systèmes informatiques est un courtier en données. À l’aide d’une norme sous-jacente telle que MQTT, un courtier de données prend en charge la possibilité d’avoir plusieurs clients connectés qui publient des données et plusieurs clients abonnés pour recevoir les données telles que des applications d’entreprise. Les clients communiquant avec le courtier peuvent résumer le protocole sous-jacent que les machines/processus utilisent pour communiquer. Le courtier fonctionne bien dans les environnements à faible bande passante avec des mécanismes de communication peu fiables en raison de la méthode de publication/abonnement sous-jacente où les machines/processus n’ont pas besoin de continuer à interroger pour obtenir les données.
Le courtier est capable de communiquer en toute sécurité les données entre les clients de publication généralement du côté OT et les clients abonnés du côté informatique. Par exemple, une application d’analyse en continu peut vouloir des données du système SCADA pour exécuter ses analyses et publier des résultats en temps réel. L’application exécuterait un client MQTT abonné au courtier. Le client SCADA publierait les données au courtier lorsqu’elles seraient disponibles. En conséquence, l’application d’analyse en continu abonnée au courtier obtiendrait automatiquement les mises à jour sans avoir besoin d’interroger les données.
La figure 2 fournit un exemple d’architecture de données montrant comment le courtier de données connecte plusieurs machines/processus et applications pour permettre un mouvement de données bidirectionnel transparent.
Conclusion
Comme indiqué dans cet article, lorsqu’elles sont exploitées correctement, les données sont l’atout le plus précieux pour de nombreuses organisations, en particulier dans le secteur manufacturier. Afin de tirer le meilleur parti de la technologie Industrie 4.0, les données doivent être transformées en sagesse. Une première étape clé vers ce voyage est la collecte de données.
La collecte de données présente plusieurs défis, en particulier lorsqu’il s’agit de relier efficacement les données des systèmes OT aux systèmes informatiques. Les courtiers en données jouent un rôle très important pour s’assurer que les données sont disponibles pour des cas d’utilisation avancés qui permettent aux organisations de bénéficier pleinement de la technologie Industrie 4.0.
A propos de l’auteur
Ravi Subramanian, Directeur de la fabrication de solutions industrielles chez HiveMQ
Ravi Subramanyan est un leader du marketing et de la gestion des produits avec une vaste expérience dans la fourniture de produits et services de haute qualité qui ont généré des revenus et des économies de plus de 10 milliards de dollars pour des entreprises telles que Motorola, GE, Bosch et Weir. M. Subramanyan a lancé avec succès des produits, établi une image de marque et créé des publicités de produits et des campagnes de marketing pour les équipes commerciales mondiales et régionales.
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