Automatisation industrielle et IdO : L'architecture de l'usine du futur

L'environnement industriel connaît un changement de paradigme, où les chaînes de montage mécaniques sont remplacées par des écosystèmes intelligents et interconnectés. C'est la profonde convergence de l'internet industriel des objets (IIoT) et de la quatrième révolution industrielle (industrie 4.0) que nous vivons. Qu'est-ce que l'IIoT ? Ce n'est plus une idée hypothétique, l'IIoT est devenu l'épine dorsale de l'industrie manufacturière contemporaine, et c'est la raison pour laquelle les machines isolées sont remplacées par des usines intelligentes entièrement synchronisées.

Cette transformation n'est pas seulement définie par la connectivité, mais il s'agit d'une transformation numérique systémique où l'automatisation industrielle de l'Internet des objets devient la norme. Le secteur évolue rapidement vers un paradigme dans lequel diverses normes de connectivité, l'edge computing et l'analyse basée sur l'IA s'associent pour rationaliser les processus industriels en temps réel. De la maintenance prédictive à la transparence de la chaîne d'approvisionnement, l'accent n'a pas été mis sur la simple automatisation, mais sur une approche globale où la normalisation et l'interopérabilité sont devenues la nouvelle norme de compétitivité. Il ne s'agit pas d'une simple mise à niveau, mais de la structure de base de l'usine du futur.

Le changement d'architecture : Convergence de l'informatique et de l'informatique de terrain

Nous devons définir les technologies fondamentales qui sont à l'origine de l'énorme changement dans le domaine de l'automatisation et de l'architecture industrielles avant de pouvoir le comprendre.

L'internet des objets (IdO) est, à la base, le réseau d'objets physiques, ou de choses, dotés de capteurs, de logiciels et d'autres technologies, qui sont utilisés pour se connecter et échanger des données avec d'autres appareils et systèmes via l'internet.

Mais dans un scénario de fabrication, nous faisons référence à l'IdO industriel (IdOI). Bien que la technologie qui le sous-tend soit comparable à l'IdO grand public (comme un thermostat intelligent), l'application et les enjeux sont complètement différents.

Maintenant que ces définitions sont en place, nous pouvons nous pencher sur le changement architectural. Les quatre dernières décennies d'architecture industrielle ont été construites selon une hiérarchie rigide, communément appelée le modèle Purdue. En bas se trouvaient les machines physiques, au milieu les systèmes de contrôle (PLC/SCADA) et en haut les systèmes d'exécution et les systèmes de planification d'entreprise (ERP). La communication était lente et se faisait étape par étape.

Ce modèle hiérarchique s'aplatit aujourd'hui. Nous assistons à la fusion des technologies de l'information (TI) et des technologies opérationnelles (TO).

L'IIoT fait tomber ces barrières. Les informations n'ont pas besoin de passer par tous les niveaux de la hiérarchie. Un capteur sur un moteur peut être connecté directement à un dispositif de périphérie du réseau ou à l'informatique en nuage. Ce changement impose une nouvelle charge importante au matériel sous-jacent. Les composants ne se contentent plus de fonctionner, ils communiquent désormais. Ils doivent être suffisamment solides pour résister à la réalité brutale de l'atelier et en même temps avoir la connectivité nécessaire pour faire partie des nouveaux réseaux numériques.

Applications clés : Résoudre les problèmes critiques de l'industrie

La technologie ne peut être utile dans les milieux industriels que lorsqu'elle répond à certains problèmes opérationnels. L'essence de la fabrication intelligente et de l'application de l'IIoT est de résoudre les trois problèmes importants qui diminuent la rentabilité : les temps d'arrêt imprévus, la consommation d'énergie invisible et l'inspection manuelle inefficace.

La fin des temps d'arrêt imprévus

Il existe une différence profonde entre la maintenance réactive (réparer une machine parce qu'elle est tombée en panne) et la maintenance prédictive (réparer une machine parce que les données indiquent qu'elle est sur le point de tomber en panne). Les temps d'arrêt non planifiés représentent souvent le coût opérationnel le plus élevé dans l'industrie manufacturière, interrompant les opérations industrielles et perturbant le flux de la chaîne d'approvisionnement.

Grâce à la maintenance prédictive, l'IIoT transforme cette dynamique. En surveillant des paramètres tels que les vibrations, la température et l'appel de courant en temps réel, les opérateurs peuvent détecter les signes précurseurs d'un composant défaillant des semaines avant que la panne ne se produise. Cela permet de passer d'un modèle “panne et réparation” à une stratégie “prédire et prévenir”, ce qui réduit considérablement les coûts de maintenance et optimise les performances de l'équipement.

Éclairer le coût invisible de l'énergie

La gestion de l'énergie est généralement considérée comme une dépense fixe. Cependant, l'énergie est une variable qui peut être gérée dans une usine connectée afin d'améliorer l'efficacité énergétique. La consommation d'énergie devient visible lorsque les armoires de distribution basse tension sont numérisées. Les équipes de gestion des installations sont en mesure de voir la quantité réelle d'énergie consommée par un compresseur particulier à un moment donné, ce qui permet d'identifier les pics, les fuites et les inefficacités (“coût invisible de l'énergie”). Cette visibilité permet de prendre immédiatement des mesures correctives, ce qui se traduit par des économies à long terme.

Libérer la main-d'œuvre

Le contrôle de la qualité nécessite souvent une inspection manuelle, qui n'est pas toujours efficace. Le fait d'avoir des techniciens qualifiés qui parcourent les itinéraires pour évaluer les contrôles n'est pas la façon la plus efficace d'utiliser le talent humain. L'IIoT automatise le processus de collecte des données de routine, ce qui libère la main-d'œuvre, qui peut ainsi se concentrer sur la résolution de problèmes complexes plutôt que sur la saisie de données. Il remplace les registres manuels par des tableaux de bord numériques, ce qui rend les inspections continues, précises et immédiates, améliorant en fin de compte la sécurité au travail et la satisfaction des clients.

Les trois couches centrales de la technologie IIoT

Pour concevoir cet avenir, nous devons connaître la pile technologique. La technologie des applications d'automatisation industrielle peut être décomposée en trois couches distinctes, chacune d'entre elles étant essentielle dans le cheminement des données entre l'atelier et la salle de conférence.

Détection et actionnement : Garantir l'intégrité des données à la source

L'intégrité des données est le défi d'ingénierie critique de cette couche dans une architecture IIoT. La qualité de l'ensemble de l'écosystème numérique est uniquement déterminée par la fidélité du signal source. Lorsque les appareils IoT ou les appareils intelligents dérivent sous l'influence d'un stress thermique ou d'une interférence électromagnétique, même les technologies avancées les plus sophistiquées dans le cloud seront inutiles, générant des informations sur une réalité corrompue.

Il ne s'agit donc plus de collecte de données, mais de résilience industrielle. L'interface matérielle, les appareils connectés, ne doivent pas seulement être choisis en fonction de leur sensibilité électronique, mais aussi de leur capacité de survie physique. C'est là qu'intervient la différence entre les appareils de qualité grand public et ceux de l'IIoT, en tant que facteur de stabilité du système. Les composants de haute qualité devraient être en mesure de fournir des signaux cohérents même en cas de variation de tension, de vibrations et de poussière, ce qui devrait constituer la base stable de l'ensemble de la superstructure numérique.

Réseaux et informatique de pointe : Le compromis entre latence et largeur de bande

La décision stratégique à ce niveau consiste à équilibrer la charge entre la périphérie et le nuage. Nous nous éloignons de l'idée que “tout va dans le nuage”. L'envoi de données de capteurs à haute fréquence (échantillonnées à 10 kHz) à un serveur distant est inefficace et introduit une latence inacceptable pour les boucles de sécurité critiques.

Le compromis à ce niveau est l'équilibrage de la charge entre la périphérie et le nuage. Nous abandonnons l'idée de tout transférer dans le nuage. La transmission de données vibratoires à haute fréquence à un serveur distant est inefficace et ajoute une latence inacceptable à d'importantes boucles de sécurité.

La méthode contemporaine est l'intelligence distribuée. L'informatique périphérique est le système réflexe de l'usine. Il élimine le bruit et n'envoie au réseau que les signaux significatifs (anomalies ou tendances agrégées). Une telle architecture nécessite des passerelles solides capables d'effectuer une traduction multiprotocole à la périphérie du réseau, de sorte que le réseau ne soit pas utilisé pour stocker des torrents de données, mais pour extraire des informations de grande valeur. Il s'agit de s'assurer qu'en cas de coupure de la connexion au réseau externe, la sécurité des machines locales et les fonctions d'automatisation de base continuent de fonctionner.

Cloud et analyse intelligente : Boucler la boucle de l'optimisation

La couche "nuage" n'est pas seulement un entrepôt de stockage, c'est le moteur de l'évolution systémique. La périphérie s'occupe du présent, tandis que l'informatique en nuage s'occupe de l'avenir. La richesse de cette couche réside dans la boucle de rétroaction du jumeau numérique. On ne peut pas se contenter de visualiser les données collectées sur un tableau de bord. L'application la plus avancée consiste à utiliser la quantité massive de données pour former des modèles d'apprentissage automatique dans le nuage, puis à renvoyer les modèles mis à jour et plus intelligents vers les appareils périphériques. Il s'agit d'un système d'auto-amélioration dans lequel l'expérience d'une seule machine est utilisée pour améliorer l'intelligence de l'ensemble de la flotte. L'usine devient ainsi un système dynamique qui optimise sa propre consommation d'énergie et ses programmes de maintenance, en s'appuyant sur les meilleures pratiques mondiales grâce au big data.

Surmonter les obstacles liés à la fragmentation et à la modernisation de l'héritage

L'usine intelligente est une vision très séduisante, mais dans la pratique, elle se heurte généralement à des obstacles concrets. Deux obstacles communs ralentissent les applications et les projets IdO, à savoir la désintégration des protocoles de communication et le défi que représente la mise à jour des équipements existants.

Unifier la fragmentation des protocoles via les passerelles de périphérie

Les environnements industriels ne sont généralement pas normalisés. Une usine peut comprendre une combinaison de protocoles d'automatisation, notamment Modbus, PROFIBUS, CAN, EtherCAT et OPC Classic. Ils diffèrent par leurs formats de paquets, leurs cycles de communication et leur synchronisation.

Cette fragmentation oblige les ingénieurs à coder des adaptateurs propriétaires pour chaque connexion, et l'intégration prend du temps et est difficile à mettre à l'échelle. Il en résulte des silos de données, où les données utiles sont enfermées dans des machines isolées parce qu'elles ne peuvent pas communiquer avec la plateforme centrale.

Les passerelles Edge multiprotocoles sont la solution. Au lieu d'écrire un code spécifique pour chaque machine, les fabricants peuvent installer des passerelles intelligentes qui sont intrinsèquement multiprotocoles. Ces dispositifs sont situés à la périphérie et convertissent différents langages de machine (tels que Modbus ou CAN) en une norme commune telle que OPC UA ou MQTT (JSON). En outre, l'utilisation de matériel défini par logiciel permet de configurer les protocoles de manière numérique, ce qui rend le système moins coûteux à adapter et permet de le modifier pour répondre aux exigences futures.

Modernisation rentable des équipements existants

La plupart des usines utilisent des équipements vieux de 10 à 20 ans. Ces machines industrielles sont mécaniquement fiables mais numériquement “muettes”, dépourvues de ports Ethernet ou de capteurs intégrés. Il est difficile de les numériser en raison de plusieurs difficultés :

• Alimentation électrique : L'alimentation des capteurs sur des équipements rotatifs ou mobiles est complexe.
• Câblage : L'installation d'un nouveau conduit dans une installation encombrée est coûteuse et perturbatrice.
• L'environnement : Les appareils doivent souvent résister à des cycles de lavage (IP65) ou à des atmosphères explosives.
• Coût : Les projets de rénovation traditionnels peuvent être coûteux, ce qui les rend souvent plus difficiles à mettre en œuvre. coût prohibitif pour les petites et moyennes entreprises (PME).

Les stratégies modernes de modernisation se concentrent sur des techniques peu invasives.

• Sans fil et récolte d'énergie : Des technologies telles que LoRaWAN ou IO-Link sans fil permettent aux capteurs de transmettre des données sans nouveau câblage. Les capteurs à récupération de vibrations ou à batterie longue durée éliminent le besoin de câbles électriques.
• Détection non invasive : Transformateurs de courant à pince ou magnétiques peuvent être installées en quelques minutes sans arrêter la production ni percer la machine.
• Kits modulaires d'adaptation : Les kits normalisés, semblables aux concepts défendus par les premiers exemples tels que General Electric, transforment un projet complexe d'ingénierie de modernisation d'équipements existants en une simple installation de produits.

Si vous avez pour objectif de transformer votre établissement grâce à l'IIoT, votre stratégie doit commencer dès la première couche de l'architecture : le matériel. Aucune intelligence logicielle ne peut compenser des données physiques peu fiables.

C'est pourquoi le choix de votre partenaire matériel est une décision stratégique cruciale. Avec 38 ans d'expérience dans la fabrication et la livraison de plus de 20 millions d'unités par an, OMCH offre une durabilité de qualité industrielle qui n'est pas négociable pour les projets de modernisation. Notre vaste catalogue de plus de 3 000 références garantit que vous trouverez exactement le capteur ou l'alimentation nécessaire pour intégrer n'importe quelle machine ancienne, le tout soutenu par des certifications internationales essentielles (CE, CCC, ROHS). Nous sommes spécialisés dans les bases matérielles, mais nous restons constamment à l'écoute des nouvelles tendances et dynamiques de l'industrie. Nous comprenons parfaitement votre volonté de faire évoluer votre usine, en vous apportant la stabilité dont vous avez besoin pour construire l'avenir.

Feuille de route stratégique pour la mise en œuvre de l'IIoT

L'application de l'IIoT est une tâche majeure qui nécessite une approche stratégique. La raison pour laquelle les entreprises échouent est qu'elles veulent relier tous les actifs en même temps, et que la surcharge de données n'est pas clairement évaluée.

Évaluation : Identification des actifs critiques

La première étape consiste à déterminer les actifs critiques, c'est-à-dire les machines qui, en cas de défaillance, interrompent les processus commerciaux ou ont une grande influence sur la qualité. La numérisation doit se concentrer sur ces actifs. Évaluez leur capacité existante : Disposent-ils de capacités d'acquisition de données ? Quel est le problème exact que vous essayez de résoudre (par exemple, l'épuisement fréquent des moteurs) ?

Phase pilote : Commencer petit et passer à l'échelle

Lancez un projet pilote ciblant une ligne ou même une machine. Installez les capteurs, configurez la passerelle et commencez à recueillir des données. L'objectif est de démontrer la proposition de valeur. Dès que l'équipe est en mesure de démontrer un retour sur investissement tangible, par exemple en évitant une panne particulière ou en trouvant une fuite d'énergie, il devient beaucoup plus facile d'obtenir un financement pour le déployer à plus grande échelle. Testez la pile technique, peaufinez le modèle d'analyse des données et étendez le projet au reste de l'établissement.

Tendances futures : IA et hyperconnectivité

Le secteur industriel est aujourd'hui au début d'un changement plus large. L'avenir de l'usine sera caractérisé par l'hyperconnectivité et l'autonomie.

Nous nous dirigeons vers des réseaux privés industriels 5G, où même les boucles de contrôle critiques n'auront pas besoin de câblage physique et fourniront une communication ultra-fiable à faible latence. Il y a aussi l'adoption de jumeaux numériques, où les systèmes physiques sont représentés dans le nuage et où les ingénieurs peuvent simuler des changements avant qu'ils ne soient mis en œuvre dans le monde réel.

Enfin, les grands modèles d'intelligence artificielle pénètrent également le domaine industriel. Dans un futur proche, les opérateurs communiqueront avec les systèmes de l'usine en langage naturel, poseront des questions complexes sur l'efficacité et obtiendront des réponses immédiates et basées sur des données. L'architecture des usines est en train de changer et les moyens de construire ce futur sont prêts à être déployés.