IIoT et analyse prédictive

L'Internet industriel des objets, l'industrie 4.0, l'usine numérique, etc., sont des mots à la mode que tous les responsables marketing aiment utiliser. Mais leur adoption généralisée aujourd'hui en a fait des technologies applicables, permettant aux fabricants d'atteindre l'objectif universel d'une productivité accrue.

Il s'agit de données depuis le tout début. Le sol de l'usine est ric h dans les données sous tous leurs aspects ; c'est juste une question de le capturer. Il a été constaté que près de 3% des fabricants américains exploitent leurs données opérationnelles et extraient des informations utiles. Pour que tout passage à l'IIoT réussisse, les entreprises doivent être claires quant à leurs objectifs et à la disponibilité des ressources humaines pour en faire un succès.

Les objectifs qui sont ventilés de manière descendante sont les plus raisonnables, permettant aux équipes de monter de manière modulaire. De plus, il est important qu'une relation de travail soit établie qui permettrait une cohérence interdisciplinaire, car après tout, l'IIoT est une conjonction de diverses fonctions. Des exemples de ressources travaillant ensemble sont les ingénieurs d'usine, les techniciens, les SI et bien sûr la direction.

L'analyse prédictive est un aspect vital de l'IIoT sans lequel tout l'objectif d'un changement est vaincu. Il permet d'utiliser les blocs de données et d'atteindre l'intelligence dans son véritable esprit. En un mot, l'analyse prédictive implique l'amélioration de la qualité des processus et la prévision de la demande, qui permettent toutes deux d'améliorer la productivité d'une organisation. Dans une usine numérique, cependant, le rôle est beaucoup plus étendu, s'étendant à des domaines tels que la disponibilité des machines et la prévention des pannes forcées des équipements.

En traitant les données en temps réel collectées à partir de capteurs répartis dans l'usine, l'analyse prédictive est en mesure de fournir aux opérateurs un aperçu des machines susceptibles de tomber en panne, avant qu'elles ne tombent réellement en panne. Cela permet aux opérateurs de planifier des réparations pendant les périodes d'inactivité plutôt que de provoquer une perturbation à l'échelle de l'usine.

À mesure que le volume de données collectées augmente, l'étendue de l'automatisation augmente également, ce qui permet d'augmenter l'intelligence des processus manuels. Par exemple, les systèmes peuvent être réglés pour ralentir automatiquement le fonctionnement de la machine si une panne approche ou définir une valeur seuil qui permet d'allonger la durée de vie.

De même, l'amont des données peut également permettre aux opérateurs d'effectuer une analyse des causes profondes avec une plus grande précision, réduisant ainsi les risques de récurrence d'une erreur particulière.

Tous ces avantages ne sont pas théoriques, mais sont en réalité récoltés par des organisations du monde entier. Par exemple, l'utilisation de l'analyse prédictive chez American Electric Power (AEP), a permis de réparer une turbine à gaz avant la panne. L'alerte précoce leur a permis d'économiser 19 millions de dollars, qui auraient été dépensés en raison de la panne complète de la turbine.

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