Les quatre meilleures prévisions technologiques de fabrication d'AVEVA

Craig Hayman, PDG d'AVEVA, fournit des prévisions technologiques pour le secteur industriel en 2021

La technologie est devenue profondément ancrée dans presque toutes les facettes de la vie moderne et joue un rôle intrinsèque pour de nombreuses entreprises à travers le monde. La transformation numérique permet aux organisations, en particulier dans le secteur industriel, d'améliorer leurs capacités et d'augmenter leurs rendements sur leurs actifs et leurs opérations. L'utilisation de l'Internet industriel des objets (IIoT) par le biais d'analyses en temps réel a eu un impact profond, en améliorant les temps de réponse aux problèmes potentiels et en minimisant les dommages éventuels à l'environnement, ce qui a permis d'éviter des arrêts imprévus coûteux, tout en améliorant bénéfices.

Alors que nous nous tournons vers 2021, quatre prévisions technologiques clés se démarquent pour le secteur industriel. Premièrement, la numérisation continuera à se répandre et à mûrir au sein des organisations - l'IIoT connecté ira plus loin et s'étendra au cœur de nombreuses entreprises. Deuxièmement, les technologies basées sur l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) continueront d'automatiser les processus pour offrir des performances et une agilité améliorées. Troisièmement, l'accent sera davantage mis sur la durabilité alors que les entreprises cherchent à devenir plus propres et plus efficaces dans leur utilisation des ressources naturelles. Quatrièmement et non des moindres, les entreprises chercheront à débloquer des informations essentielles à partir de données .

1. La numérisation s'intensifiera et l'utilisation du cloud gagnera en maturité 

Les capacités numériques renforcent la résilience. 2021 ouvrira la voie à la poursuite de la transformation numérique au sein des organisations du secteur industriel. Dans tous les secteurs, les chefs d'entreprise se tournent également vers des technologies telles que l'IA et la modélisation 3D pour comprendre leurs processus et plans de production. Pour s'adapter à un environnement où l'offre de matières premières est volatile et où la demande de produits finis est centrée sur l'essentiel, les entreprises doivent mieux comprendre leurs installations de production que jamais.

Le cloud n'est pas nécessairement une condition préalable à la transformation numérique, mais un catalyseur. La technologie cloud accélère le retour sur investissement, augmente la collaboration et réduit les coûts. Ce qui est devenu évident en 2020, c'est qu'une plate-forme cloud permet aux organisations de consolider les données de plusieurs sources dans un emplacement central pour une transparence et une accessibilité améliorées, à tout moment, en tout lieu et depuis n'importe quel appareil sécurisé.

La crise actuelle accélère l'utilisation du cloud et des données de manière de plus en plus sophistiquée pour aider à fournir une visibilité et une certitude dans les opérations. L'adoption de l'analyse est considérée comme l'un des principaux moteurs de la transformation numérique, car les entreprises recherchent de meilleures informations basées sur les données. Les données agissent comme une source de vérité qui aide les équipes à se concentrer sur les facteurs critiques qui déterminent la résilience de l'entreprise. Il y a également eu un changement fondamental de mentalité :les clients comprennent désormais où ils doivent se rendre et à quelle vitesse ils doivent s'y rendre. À une époque où le temps est de plus en plus essentiel, une concentration accrue sur la transformation numérique et les informations basées sur les données changera la donne.

2. L'automatisation va s'accélérer 

Selon Gartner, "D'ici la fin de 2024, 75 % des entreprises passeront du pilotage à l'opérationnalisation de l'IA, entraînant une multiplication par 5 des infrastructures de données et d'analyse en continu." Le renforcement des systèmes de gestion de données augmentée avec l'IA contribuera également à optimiser et à améliorer les opérations. L'examen de grands échantillons de données opérationnelles et historiques deviendra la norme.

Nous verrons également les applications d'IA être de plus en plus prises en charge par des appareils et des capteurs connectés via l'IIoT. La combinaison de l'IIoT et de l'IA a lancé la prochaine vague d'améliorations des performances, en particulier dans le secteur industriel. Poursuivant cette automatisation, l'IA utilise les données historiques de l'IoT pour analyser les tendances qui peuvent aider à rationaliser et à améliorer le processus de la chaîne d'approvisionnement grâce à des solutions de pointe telles que la planification des opérations pilotée par l'IA. Cela fournit des recommandations aux humains quant à la séquence de planification optimale, réduisant considérablement les erreurs et les inefficacités.

3. La durabilité sera intégrée aux entreprises 

La durabilité est un voyage qui commence par mesurer où en sont les organisations. La numérisation est la première étape naturelle d'une approche factuelle. Ces données permettent aux entreprises complexes de développer une stratégie significative et de l'exécuter sur le terrain.

L'industrie 4.0 aidera à rassembler les informations pour créer un jumeau numérique qui permettra aux organisations d'optimiser les processus durables. Si l'on prend le secteur de l'énergie, au cours des derniers mois, la consommation de carburéacteur a chuté de façon spectaculaire, mais la consommation d'énergie dans l'ensemble est restée relativement stable et la demande d'électricité a augmenté. L'électricité reste le moyen le plus efficace de distribuer l'énergie dans le monde. Dans le secteur manufacturier en comparaison, les chaînes d'approvisionnement de nombreuses entreprises ne pouvaient pas fléchir au même rythme que le monde changeait. À l'avenir, ces entreprises feront appel à des fournisseurs locaux pour répondre aux exigences spécialisées et avec des émissions réduites.

Le développement industriel est crucial pour la croissance économique, l'éradication de la pauvreté et la création d'emplois. Cependant, accroître l'efficacité de l'utilisation des ressources et renforcer l'innovation technologique offre de réelles possibilités de réduire les coûts, d'accroître la compétitivité et l'emploi. Le secteur industriel, bien que tard dans le processus de transformation numérique, a une opportunité unique de montrer la voie en ayant un impact significatif sur la planète.

4. Les référentiels de données acquerront de la mémoire

L'adoption de l'analyse de données est considérée comme l'un des principaux moteurs de la transformation numérique, car les entreprises recherchent de meilleures informations basées sur les données. Les données agissent comme une source de vérité qui aide les équipes à se concentrer sur les facteurs critiques qui déterminent la résilience de l'entreprise. Les entreprises sont parfaitement conscientes qu'elles doivent devenir plus résilientes en utilisant la technologie.

Les entreprises utilisent l'IIoT à leur avantage pour se connecter en toute sécurité et collecter des données à partir de divers actifs distants, en acheminant les informations vers des applications opérationnelles avancées et en bouclant la boucle en alimentant des applications métier clés. Cela aide à permettre l'optimisation, la gestion des actifs, l'analyse améliorée et la modélisation/simulation - et cela signifie en fin de compte des améliorations de l'efficacité de l'entreprise dans l'ensemble des opérations.

Cela a été particulièrement vrai pour le secteur industriel, où les données ont eu un impact significatif dans cinq domaines clés :

• Informations opérationnelles en temps réel est de plus en plus utilisé pour comprendre ce qui se passe en temps réel et permet la gestion de l'état des cycles de vie des actifs et des opérations. Par exemple, un tableau de bord affichant la fréquence de vibration d'un actif rotatif tel qu'une turbine pendant le fonctionnement permet de comprendre en temps réel le comportement et l'état de fonctionnement de l'actif.
• Informations opérationnelles historiques aide les organisations à comprendre ce qui s'est passé dans le passé pour créer des informations sur le comportement opérationnel des actifs. Grâce aux tendances opérationnelles, à l'affichage des KPI et aux tableaux de bord, vous pouvez créer des vues abstraites des états opérationnels. Par exemple, un graphique peut être affiché sur un tableau de bord montrant la fréquence de vibration passée de la turbine pendant le fonctionnement. Cela peut être comparé à la fréquence de vibration en temps réel, créant des informations sur les tendances opérationnelles à long terme de l'actif.
• Analyse prédictive est utilisé pour la modélisation de type hypothétique. L'intégration de données en temps réel et historiques permet à votre équipe d'évaluer les résultats potentiels des états opérationnels et des comportements, même en tenant compte des variables tertiaires. Des modèles déterministes ou non déterministes peuvent ensuite être appliqués pour la simulation en boucle ouverte et l'analyse prédictive. Par exemple, vous pouvez désormais estimer la durée de fonctionnement d'un équipement avant de nécessiter une inspection ou de tomber en panne.
• Analyse prescriptive décrit ce qui est nécessaire pour optimiser les cycles de vie des actifs et des opérations. Des conseils basés sur des scénarios sont créés et fournis via des éléments d'apprentissage et des algorithmes en boucle fermée pour permettre à votre équipe de calibrer la planification et la planification sur l'ensemble de la chaîne de valeur de l'entreprise. Par exemple, à l'aide d'un modèle de chaîne d'approvisionnement unifié, des calculs basés sur des scénarios peuvent être utilisés pour optimiser les calendriers et les performances de maintenance, en minimisant l'impact sur vos opérations.
• Sécurité renforcée est réalisé grâce à une combinaison d'appareils IoT connectés, de technologies de réalité augmentée et virtuelle, qui fournissent des procédures d'exploitation en temps réel et des messages clés au personnel d'exploitation, réduisant ainsi les erreurs humaines lors de l'exécution de tâches spécifiques.

Soyez audacieux, réfléchissez et évoluez

L'incertitude est là pour rester, ainsi que la possibilité d'une résurgence de Covid-19, la durée et la profondeur du ralentissement économique, les guerres commerciales, les fluctuations des prix du pétrole, etc., les entreprises doivent donc tirer les leçons de l'incertitude et créer leur nouveau normal.

Quelles leçons avons-nous tirées de 2020 ? Les entreprises ont besoin de logiciels intelligents pour résoudre les problèmes industriels de création de valeur, d'amélioration de la productivité, de découverte d'informations, de gestion des risques et d'optimisation des coûts. Avec la bonne technologie, les entreprises peuvent être incroyablement agiles pour gérer les coûts, augmenter l'efficacité et éviter les erreurs coûteuses. La combinaison de la numérisation, de l'automatisation et des informations basées sur les données, en mettant l'accent sur les activités durables, peut être un différenciateur clé et une force motrice pour aider les entreprises à atteindre leurs objectifs d'aujourd'hui et de demain.