Pour un véritable aperçu industriel de l'Internet :ne vous contentez pas de capturer des données, utilisez-les

Les opérateurs industriels ont déjà des montagnes de données et son seul get plus gros. Un rapport récent de GE et Accenture a révélé que pour 80 à 90 % des entreprises, l'analyse de Big Data fait partie des trois premières priorités, et 76 % s'attendent à ce que leur investissement augmente au cours de la prochaine année. Les données contiennent des réponses puissantes pour tous les secteurs d'activité, de l'énergie aux soins de santé, en passant par les transports et au-delà, afin d'augmenter la productivité, d'améliorer l'expérience client et d'ouvrir la porte à de nouvelles technologies et sources de revenus.

Pour y arriver, nous avons besoin de plus qu'une simple collecte de données. L'industrie doit être en mesure d'utiliser les données mieux et plus rapidement pour prendre des décisions d'exploitation plus intelligentes, ce qui est la promesse de l'Internet des objets industriel. La voie vers cette prochaine étape de la productivité industrielle passe par les machines individuelles, des éoliennes aux machines d'IRM en passant par les turbines, et plus particulièrement par leurs dispositifs de contrôle.

L'Internet industriel est comme un corps humain

Un système nerveux fonctionnel et connecté joue un rôle clé en nous permettant de fonctionner efficacement en répondant à notre environnement extrêmement rapidement, même sans réfléchir. Dans cette analogie, les commandes des machines sont le système nerveux de l'Internet industriel.

Les systèmes de contrôle traditionnels, cependant, sont terriblement inadéquats pour réaliser le plein potentiel de l'Internet industriel. Les contrôles traditionnels fonctionnent sur une simple boucle fermée, agissent selon un calendrier fixe ou répondent à un ensemble très limité de données environnementales. Ils sont autonomes, avec une interaction limitée ou inexistante avec d'autres systèmes industriels. Actuellement, les entreprises dotées de systèmes de contrôle traditionnels ne peuvent utiliser qu'environ trois pour cent des données des actifs industriels. Pensez-y :Seulement trois pour cent.

La prochaine vague de croissance de la productivité industrielle viendra de la transformation de ces données en décisions opérationnelles automatisées basées sur l'analyse des machines. Nous avons besoin que les contrôles au niveau de la machine ne soient pas seulement intelligents, comme dans la collecte et le traitement des données localement, mais qu'ils soient connectés. Les contrôles connectés peuvent utiliser les rames de données locales en les canalisant à travers la puissance analytique et informatique du cloud et en prenant des décisions spécifiques, en temps réel. Ils doivent faire cela en plus d'effectuer le même contrôle déterministe fiable sur lequel nous comptons tous.

Il ne s'agit pas de plus de données, mais d'une utilisation plus efficace des données

Notre approche chez GE a consisté à créer un système de contrôle Internet industriel (IICS) qui connecte de manière fiable, sûre et sécurisée des milliers de machines à grande échelle à la puissance du cloud et amène l'informatique à la périphérie de l'usine et de la machine. IICS est conçu comme une passerelle prête à l'emploi entre les actifs industriels et la pleine puissance de calcul de la plate-forme Predix de GE, que nous avons conçue en tant que système d'exploitation spécifiquement pour l'industrie.

Le système se compose d'une combinaison flexible de contrôleurs intelligents, de modules d'E/S, d'une connectivité cloud sécurisée, de logiciels d'analyse avancés et d'applications. Par exemple, des commandes connectées pourraient permettre à une application faisant fonctionner une turbine de vérifier le prix de l'électricité et d'ajuster la vitesse lorsque le prix était à un niveau optimal. Un contrôle traditionnel aurait fait fonctionner la machine à une vitesse prédéterminée sans aucune connaissance des facteurs externes qui stimulent la rentabilité, mais le nouveau paradigme crée une plus grande efficacité en optimisant les opérations sur la base de l'analyse de facteurs externes dynamiques.

Un autre exemple serait une centrale électrique au gaz. Les contrôles automatisés de l'Internet industriel peuvent recueillir les informations sur les performances et les conditions de fonctionnement de chaque machine de l'usine, ainsi que les conditions du marché telles que les coûts, les prix, l'approvisionnement à partir d'autres sources d'électricité et la réponse à la demande. Ils savent si l'alimentation électrique des parcs éoliens et des sources solaires photovoltaïques augmente ou diminue et si la demande est élevée ou faible. Ils peuvent prévoir les prix et les revenus supplémentaires qui découleraient de l'accélération de la production et les comparer aux coûts liés à l'usure des pièces et aux dépenses de maintenance futures. Ils peuvent le faire avec la plus grande précision, car les modèles de jumeaux numériques fournissent des informations précises sur la santé et les performances de chaque actif de l'usine.

Ce système nerveux de nouvelle génération pour l'industrie va au-delà du Big Data en permettant la meilleure allocation du traitement des données entre le cloud et la périphérie en fonction de la vitesse de réponse et de la précision des insights. Il permet également à différents actifs industriels de dialoguer et de concevoir des réponses coordonnées optimales, et il combine des données et des prévisions sur les machines, l'environnement physique et l'environnement économique.

Les avantages pour les entreprises industrielles et leurs clients sont substantiels :passage à la maintenance prédictive, forte réduction des dysfonctionnements et des temps d'arrêt imprévus, efficacité, productivité et fiabilité accrues, baisse des coûts et augmentation des revenus. L'étendue de ces avantages et la vitesse à laquelle ils peuvent s'accumuler dépendent de manière cruciale de l'efficacité du système de contrôle de l'Internet industriel.

L'auteur est président et PDG de GE Automation &Controls