L'Internet industriel des objets (IIoT) est défini comme un ensemble d'appareils et d'applications qui permettent aux grandes organisations de créer un environnement connecté-de-de bout en bout, du cœur jusqu'à la périphérie. Cela inclut également les infrastructures physiques traditionnelles, telles que les conteneurs et les camions logistiques, pour collecter des données, réagir aux événements et prendre des décisions plus éclairées à l'aide d'appareils intelligents.
L'Internet industriel des objets (IIoT) est une extension de l'Internet des objets (IoT) et a de nombreuses applications dans l'espace grand public. Les cas d'utilisation de l'IoT incluent, par exemple, les appareils domestiques intelligents tels qu'Amazon Echo, qui utilisent la reconnaissance vocale Alexa pour éteindre les lumières à distance.
Dans les opérations industrielles, la technologie a été adoptée-à grande échelle dans des environnements dotés d'une infrastructure complexe et de gros équipements. En revanche, l’IoT industriel peut gérer à distance les systèmes de chauffage, de ventilation et de climatisation (CVC) dans toute une usine. Il ne s’agit que d’un cas d’utilisation de l’IoT industriel pour rationaliser et améliorer la gestion des opérations commerciales.
Comment fonctionne l’IoT industriel ?
L'IoT industriel est une sous-catégorie de l'IoT dans laquelle les entreprises redéfinissent la manière dont elles peuvent se connecter, surveiller, analyser et agir sur les données industrielles pour réduire les coûts et stimuler la croissance.
L’idée derrière l’IoT industriel est d’utiliser les données générées au fil des années par des « appareils stupides » dans les installations industrielles. Les machines intelligentes sur la chaîne de montage peuvent non seulement capturer et analyser les données plus rapidement, mais elles communiquent également plus rapidement des informations importantes, ce qui permet de prendre des décisions commerciales plus rapidement et avec plus de précision.
L’intégration des technologies de l’information (TI) et des technologies opérationnelles (OT) est le moteur de l’Internet industriel des objets. Il s'agit d'une matrice de réseau qui connecte les appareils aux appareils, collecte des données grâce à la technologie des capteurs, les analyse et les intègre directement dans des plateformes qui agissent comme des services. L’IoT industriel annoncera une nouvelle ère de cas d’utilisation industrielle avec de nombreuses opportunités d’expansion économique.
L'IoT industriel collecte de grandes quantités de données de terrain depuis l'usine, les transmet via des nœuds connectés, les analyse sur des serveurs et transforme les informations en informations exploitables sur une plate-forme cloud. Cela encourage les entreprises à prendre de meilleures décisions pour leurs marchés spécifiques et leurs publics cibles. En d’autres termes, l’IoT industriel est un système qui connecte des appareils de pointe tels que des actionneurs, des capteurs, des contrôleurs, des commutateurs connectés, des passerelles et des ordinateurs personnels industriels (IPC) au cloud.
Quel est le lien entre l’Industrie 4.0 et l’IoT industriel ?
L'Industrie 4.0 est un produit de la quatrième révolution industrielle. La quatrième révolution industrielle est définie comme l'intégration de la fabrication automatisée traditionnelle avec des processus industriels alimentés par des technologies intelligentes et des dispositifs de communication autonomes.
Le terme « Industrie 4.0 », abrégé en I4.0 ou I4, est apparu en 2011 comme une initiative du gouvernement allemand qui a fortement plaidé en faveur de la numérisation des processus industriels au cours des 20 dernières années.
Comme le décrit le Boston Consulting Group, l'Internet industriel des objets (IoT) est le principal pilier de l'Industrie 4.0, aux côtés de la fabrication additive ou de l'impression 3D, de la réalité augmentée (AR), de la robotique autonome, de l'analyse des mégadonnées, du cloud computing, de la cybersécurité, de l'intégration de systèmes horizontaux et verticaux et de la simulation. Cela est dû à une communication autonome entre les machines et les environnements numériques décentralisés, capables de résoudre automatiquement des problèmes qui nécessitaient auparavant une intervention humaine.
L’Industrie 4.0 englobe l’Internet industriel des objets, la numérisation et la durabilité des entreprises dans un contexte plus large. L’IoT industriel est le moteur de l’Industrie 4.0, sans lequel il n’y aurait pas d’Industrie 4.0. en d'autres termes, l'IoT industriel se limite à la détection de données, à la transmission de données, au calcul de données, au traitement de données et aux applications intelligentes spécifiques à un domaine-.
Architecture de l'Internet industriel des objets
Une architecture IoT industrielle typique décrit la disposition des systèmes numériques afin qu'ensemble, ils fournissent une connectivité réseau et de données entre les capteurs, les appareils IoT, le stockage de données et d'autres couches. Par conséquent, une architecture IoT industrielle doit comporter les éléments suivants.
1. Appareils IoT à la périphérie du réseau
Il s'agit de regroupements d'objets réseau situés en bordure de l'écosystème IoT. Ceux-ci sont situés le plus près possible de l'emplacement de la source de données. Il s'agit généralement d'actionneurs et de capteurs sans fil dans les environnements industriels. Une unité de traitement ou un petit appareil informatique et un ensemble de points finaux d'observation. Les appareils Edge IoT peuvent inclure des appareils traditionnels dans des environnements de friches industrielles, des caméras, des haut-parleurs, des capteurs et d’autres compteurs et moniteurs.
Que se passe-t-il à la périphérie la plus éloignée du réseau ? Les capteurs collectent des données sur leur environnement et les éléments qu'ils surveillent, puis transforment ces informations en mesures et en chiffres que les plateformes IoT peuvent analyser et transformer en informations exploitables. Les actionneurs contrôlent les processus se déroulant dans l'environnement observé. Ils modifient l'environnement physique dans lequel les données sont générées.
2. Gestion des données Edge et traitement initial
Sans des quantités massives de données de haute-qualité, les analyses sophistiquées et l'intelligence artificielle ne peuvent pas exploiter tout leur potentiel. Le traitement des données est possible même au niveau du capteur.
À cet égard, l'informatique de pointe offre la réponse la plus rapide, car les données sont prétraitées-en périphérie du réseau, au niveau du capteur lui-même. Ici, les données numériques et agrégées peuvent être analysées. Une fois les informations pertinentes recueillies, il est possible de passer à l’étape suivante au lieu d’envoyer toutes les informations collectées. Ce traitement supplémentaire réduit la quantité de données envoyées au centre de données ou au cloud.
3. Cloud pour un traitement avancé
Les appareils Edge sont limités dans leurs capacités de prétraitement. Même si la périphérie a été rapprochée autant que possible pour limiter la consommation de puissance de calcul locale, les utilisateurs devront utiliser le cloud pour un traitement plus approfondi et plus approfondi.
Et à ce stade, il faut choisir entre donner la priorité à l’agilité et à l’immédiateté des appareils de pointe ou aux informations avancées du cloud computing. Les solutions basées sur le cloud-peuvent effectuer une grande quantité de traitement. Ici, les données provenant de différentes sources peuvent être regroupées et fournir des informations qui ne sont pas disponibles en périphérie.
Dans le contexte d’une architecture IoT industrielle, le cloud l’aura.
Moyeux :En plus de la télémétrie et du contrôle des appareils, il fournit des liens sécurisés vers les systèmes de terrain. Si nécessaire, le hub peut fournir une connectivité à distance aux systèmes locaux sur plusieurs emplacements. Il gère tous les éléments de communication tels que la gestion des connexions, les canaux de communication sécurisés ainsi que l'authentification et l'autorisation des appareils.
Stockage:Utilisé pour stocker des informations avant et après le traitement.
Analytique:Contribue au traitement et à l'analyse des données.
Interface utilisateur :Fournit une visualisation des résultats d'analyse fournis à l'utilisateur final, généralement via une interface de navigateur Web, mais également via des alertes par e-mail, SMS et téléphone.
4. Passerelle Internet
Ici, les données des capteurs sont collectées et converties en canaux numériques pour un traitement ultérieur au niveau de la passerelle Internet. Après avoir obtenu les données agrégées et numérisées, la passerelle les transmet sur Internet afin qu'elles puissent être traitées ultérieurement avant d'être téléchargées sur le cloud. La passerelle fait toujours partie du système de collecte de données Edge. Il est adjacent aux actionneurs et aux capteurs et effectue le traitement initial des données en périphérie.
Les passerelles peuvent être déployées sous forme matérielle ou logicielle.
Matériel:Les passerelles matérielles sont des appareils autonomes. Fournit des interfaces filaires (analogiques et numériques) et sans fil pour la connectivité des capteurs en aval. La connectivité Internet est également fournie, soit localement, soit via une liaison standard vers un routeur.
Logiciel:Sur un PC, une passerelle logicielle peut être installée au lieu de se connecter à une passerelle matérielle. Le logiciel s'exécute en arrière-plan ou au premier plan et fournit des liaisons de communication en amont et en aval comme points d'entrée matériels, le PC fournissant l'interface physique. La passerelle logicielle-permet d'accéder aux paramètres du capteur de vision et à la présentation des données du capteur via l'interface utilisateur.
5. Protocoles de connexion
La transmission de données entre les systèmes IoT industriels nécessite des protocoles. Ces protocoles doivent idéalement être-standards de l'industrie, bien-définis et sécurisés. La spécification du protocole peut contenir les caractéristiques physiques de la connexion et du câblage, la procédure d'établissement du canal de communication et le format des données à envoyer sur ce canal.
Certains protocoles courants utilisés dans les architectures IoT industrielles incluent.
Protocole avancé de file d'attente de messages (AMQP) :Il s'agit d'un protocole de messagerie-guidé par connexion,-bidirectionnel, multiplexé et codé de données compactes-. Contrairement à HTTP, AMQP est conçu pour une connectivité cloud orientée IIoT-.
Transport de télémétrie MQ (MQTT) :Il s'agit d'un protocole de messagerie client-serveur compact. MQTT privilégie les appareils IIoT en raison de la taille courte de sa trame de message et de son espace de code minimal.
Protocole d'application contraint (CoAP) :Il s'agit d'un protocole orienté datagramme qui peut être déployé sur la couche de transport, y compris le protocole UDP (User Datagram Protocol). CoAP est une version compressée de HTTP développée pour les exigences de l'IIoT.
6. Plateformes IoT industrielles
Les systèmes IoT industriels sont désormais capables de coordonner, surveiller et contrôler les opérations tout au long de la chaîne de valeur. Ces plates-formes contrôlent les données des appareils et gèrent les tâches d'analyse, de visualisation des données et d'intelligence artificielle (IA) pour les appareils de périphérie et, dans certains cas, les capteurs directement vers le cloud et inversement.
L'architecture de référence de l'Internet industriel (IIRA) peut être utilisée comme référence pour développer des systèmes complexes dans l'espace de l'IoT industriel. En général, le cadre de l'IIRA préconise que les organisations conçoivent des cadres en utilisant une approche systémique qui inclut le feedback et l'itération. En outre, il recommande de personnaliser les conceptions de l’IoT industriel pour des secteurs d’activité spécifiques, tels que l’énergie, la santé, les transports et l’usage gouvernemental.
Avantages de l'IoT industriel
L'IoT industriel offre les avantages suivants.
1. Efficacité accrue
Le plus grand avantage de l’IoT industriel est sa capacité à aider les entreprises à automatiser et ainsi à maximiser l’efficacité opérationnelle. De plus, les appareils physiques peuvent être connectés à des solutions logicielles via des capteurs qui surveillent en permanence les performances. Cela permet aux organisations de mieux comprendre l’efficacité opérationnelle d’appareils spécifiques et de flottes entières. De plus, l'IoT industriel permet une -prise de décision basée sur les données-et une surveillance à distance de tous les processus de production.
2. Augmenter la production
En augmentant l’utilisation des appareils, les organisations disposant de processus de fabrication IoT peuvent augmenter leur productivité. Comme mentionné précédemment, les appareils en réseau fournissent un flux continu de données qui peuvent donner un aperçu du fonctionnement des équipements. Cela peut améliorer l'efficacité globale de l'équipement et maximiser les performances de la machine pendant la durée de fonctionnement. De plus, l’utilisation d’appareils IoT industriels améliore l’utilisation du capital humain. Les appareils intelligents peuvent être utilisés pour effectuer des activités subalternes, répétitives et dangereuses, libérant ainsi les employés pour d'autres tâches plus stratégiques liées à la production-.
3. Réduire les erreurs
L’utilisation de l’IoT industriel oblige les entreprises à automatiser leurs opérations de production. L'élimination du facteur humain des opérations industrielles élimine les inefficacités qui entraînent la sortie des produits défectueux de la chaîne de montage. Avec moins de défauts de qualité, la rentabilité d'une entreprise s'améliore grâce à une satisfaction accrue des clients et à la reconnaissance de la marque.
4. Exigences de maintenance prédictive
La maintenance prédictive est une stratégie visant à éviter les pannes d'actifs en analysant les données de production pour repérer les modèles et prédire les problèmes imminents.
L'intégration de capteurs IoT industriels dans les équipements industriels permet des notifications de gestion-basées sur les conditions. Ces capteurs enregistrent la température, l'humidité et d'autres variables environnementales dans la zone de travail, ainsi que la composition des matériaux et l'impact des facteurs de transport sur le transport. Toutes ces données sont utiles pour la maintenance prédictive. En conséquence, les pannes d’actifs peuvent être évitées, les coûts réduits et les temps d’arrêt des machines minimisés.
5. Assurer la sécurité des travailleurs
La fabrication intelligente permet une plus grande sécurité, avec tous les capteurs IoT industriels collaborant pour surveiller la sécurité des employés et du lieu de travail. Un système de sécurité intégré protège le lieu de travail, la ligne de production et le personnel. En cas d'incident, l'ensemble de l'installation peut être averti, les activités peuvent être interrompues et la haute direction peut intervenir pour résoudre le problème. L’incident peut également générer des informations utiles qui peuvent être utilisées pour éviter qu’une répétition ne se reproduise dans le futur.
6. Économies d’énergie
Les opérations industrielles constituent une source majeure d’approvisionnement en électricité à l’échelle mondiale, ce qui nuit à la durabilité et aux résultats financiers globaux. La surveillance continue des systèmes à l'aide de capteurs et de petits appareils peut révéler des inefficacités entraînant du gaspillage. Cela inclut non seulement la surveillance des équipements, mais également des opérations intégrées telles que la régulation de la température, de la consommation d'eau, de l'humidité et de l'éclairage des équipements. De plus, grâce aux progrès de la technologie IoT, les capteurs consomment moins d’énergie, ce qui est certainement une aubaine.
7. Améliorer le service sur le terrain et l'expérience client
L'IoT industriel peut contribuer à améliorer la prestation de services sur le terrain. Elle est déterminée par des aspects tels que le temps, le contexte et l'implication du technicien dans une opération de service particulière. L'IoT industriel permet également-une visibilité des données en temps réel. Cela signifie que les fabricants d'équipement d'origine (OEM), les consommateurs finaux et toute autre partie intéressée seront conscients des risques et des difficultés qui surviennent, ce qui se traduira par une expérience positive.
Exemples d'IoT industriel
De la vente au détail à la fabrication, les industries et les entreprises les plus notables ont utilisé l’IoT industriel d’une manière ou d’une autre. Voici quelques exemples notables d’IoT industriel avec des résultats commerciaux positifs :
1. PepsiCo utilise l'IoT industriel pour le suivi des actifs
Les composants IoT industriels intégrés dans les transports, la flotte et l'emballage peuvent aider à suivre les stocks du début à la fin. Il doit également maintenir un équilibre entre l’offre et la demande en suivant les niveaux de stocks. pepsiCo est un exemple d'entreprise qui utilise ce cas d'utilisation de l'IoT industriel. Il utilise un certain nombre de technologies pour s'adapter à la demande du marché, gérer la visibilité des systèmes d'inventaire et ajuster automatiquement les règles de réapprovisionnement.
2. BMW utilise l'IoT industriel pour créer des jumeaux numériques de ses produits.
Un jumeau numérique est une application IoT industrielle dans laquelle un ensemble complexe de capteurs est utilisé pour créer une simulation précise d'un produit ou d'un environnement de production jusque dans les moindres détails et caractéristiques physiques. BMW utilise l'IoT industriel, l'intelligence artificielle (IA) et des technologies immersives pour créer une réplique numérique de l'ensemble du processus de production d'une usine. Cela permet aux organisations de développer, d'évaluer et d'optimiser des produits dans un environnement réel-sans les coûts ni les risques associés.
3. Larsen & Toubro (L&T) utilise l'IoT industriel pour la surveillance à distance et les économies de coûts
Les secteurs de l’énergie et des services publics utilisent de grandes infrastructures opérationnelles, parfois dans des conditions dangereuses, impropres à une exploitation manuelle. Dans ces situations, les appareils IoT industriels peuvent collecter et transmettre des données opérationnelles critiques sans la présence d’un opérateur humain. Par exemple, L&T déploie une station d’hydrogène vert surveillée à distance dans le Gujarat, en Inde. Grâce à l'IoT industriel, L&T peut réduire les coûts opérationnels et énergétiques et obtenir des informations pertinentes sur le fonctionnement de la centrale énergétique.
4. Une distillerie irlandaise utilise l'IoT industriel pour la surveillance environnementale
L’industrie agroalimentaire dépend largement de la capacité de produire et de stocker des produits dans des conditions environnementales idéales. Les systèmes IoT industriels peuvent surveiller les changements environnementaux et avertir les responsables d'atelier de la dégradation des produits avant qu'elle ne se produise. Les distilleries qui produisent des boissons alcoolisées sont un exemple idéal d’IoT industriel car elles opèrent dans des conditions environnementales fragiles. Le fournisseur de distillerie Frilli a récemment déployé la technologie IoT industrielle pour une marque irlandaise de boissons afin d'assurer l'automatisation, l'efficacité et l'harmonisation des processus.
5. Airbus exploite la plateforme IoT industrielle de Bosch pour créer des usines intelligentes
Airbus cherche à éliminer les dysfonctionnements en intégrant des capteurs IoT industriels dans les machines et équipements de l'atelier de fabrication et en fournissant aux employés des appareils portables tels que des lunettes intelligentes industrielles. Une erreur dans le processus pourrait coûter des millions de dollars à l’organisation. Airbus utilise l'intelligence numérique pour optimiser ses opérations et augmenter sa productivité après s'être associé à Bosch pour lancer l'usine du futur.
Aujourd'hui, l'IoT industriel est un incontournable pour les grandes entreprises et l'une des offres clés des principaux fournisseurs de cloud tels que Microsoft et Amazon Web Services (AWS). L'IoT industriel étend l'analyse avancée des données et les capacités cloud aux applications industrielles telles que la maintenance des équipements, l'exploitation des usines, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et la sécurité du personnel. Les données des plateformes IoT industrielles peuvent même aider à simuler et à tester des produits dans des environnements numériques, en intégrant de manière transparente les systèmes numériques et physiques pour améliorer de manière exponentielle les résultats industriels.