Les trois défis du développement de solutions IoT

L'Internet des objets (IoT) change la façon dont de nombreuses entreprises font des affaires. Les fabricants traditionnels intègrent leurs produits physiques avec des services backend basés sur Internet, et les sociétés Internet étendent leurs offres en intégrant les données des capteurs et des actifs physiques. De nouvelles entreprises entrent sur le marché avec des offres IoT qui combinent des produits physiques avec des services Internet. Les données générées par les capteurs et les solutions d'apprentissage automatique permettent de créer de nouveaux modèles commerciaux basés sur les données.

Pour favoriser un développement aisé des solutions IoT, dont tous ces acteurs peuvent bénéficier, trois défis doivent être maîtrisés :

1. Développement rapide d'applications pour l'IoT  : création rapide et efficace d'interfaces utilisateur et d'applications pour les cas d'utilisation de l'IoT qui nécessitent une rentabilité et un délai de mise sur le marché rapides.
2. Gérer l'hétérogénéité et la diversité  : Gérer un grand nombre d'actifs et d'appareils hétérogènes et en constante évolution dans l'IoT.
3. Créer des solutions IoT personnalisables  : assistance aux fournisseurs de solutions IoT dans la création de solutions pouvant être facilement personnalisées pour différents cas d'utilisation.

Je m'appuierai sur deux exemples authentiques afin de fournir des informations plus pratiques sur les défis du développement de solutions IoT. Le premier cas d'utilisation est Track &Trace, qui facilite la gestion de grandes flottes d'outils électriques industriels hétérogènes utilisés pour le perçage, le serrage, le soudage, la mesure, etc. Cette solution est le résultat d'un banc d'essai de l'Industrial Internet Consortium et est actuellement en cours d'élaboration. développé par Bosch, Tech Mahindra et Cisco. Tirant parti de la connectivité sans fil des outils et de la localisation en intérieur, il améliore l'efficacité de l'équipement (OEE) et la qualité de la production.

Le deuxième exemple concerne les défauts possibles sur les bandes transporteuses dans l'industrie minière. Pour atteindre les objectifs d'utilisation des capacités, les bandes transporteuses doivent fonctionner en continu. Plusieurs capteurs sont montés sur les moteurs électriques et les arbres de boîte de vitesses pour mesurer les vibrations. Ces informations sont collectées pour prévoir les défauts possibles, mieux gérer la maintenance et réduire les temps d'arrêt globaux. Les capacités d'apprentissage automatique sont utilisées pour analyser ces modèles de vibration et définir les écarts (comme une panne du moteur électrique) afin qu'une alarme puisse être déclenchée avant que l'écart ne se produise réellement.

Ces deux cas d'utilisation révèlent les trois défis que la plupart des applications IoT rencontrent généralement. Entrons plus dans les détails.

Défi 1 :Développement rapide d'applications pour l'IoT

La nature évolutive de la plupart des projets IoT nécessite des applications qui peuvent être développées et modifiées de manière rapide et flexible. Cela est particulièrement vrai pour les projets des premières phases exploratoires, car les exigences peuvent changer au cours des phases ultérieures et plus matures. J'ai défini deux types de projets :

Projets avec développement d'applications personnalisées :  Certaines applications IoT ont des exigences très élevées en termes de volume de données, de performances et de complexité algorithmique. En règle générale, ces applications doivent prendre en charge un grand nombre d'utilisateurs finaux. Prenons par exemple une solution de maison intelligente avec des millions de foyers utilisant le système. Ces applications ont des interfaces utilisateur sophistiquées qui sont généralement codées à la main et hautement optimisées, à un coût élevé.

Projets qui nécessitent un développement rapide d'applications (l'« application longue traîne ») :À l'opposé du spectre se trouvent un nombre très élevé d'applications plus spécialisées et moins complexes. Ceux-ci sont généralement employés par un plus petit nombre d'utilisateurs spécialisés, par ex. l'équipe de direction d'une usine. Le développement d'interfaces utilisateur hautement personnalisées et optimisées pour ces applications est souvent d'un coût prohibitif en raison du nombre élevé d'applications requises et du petit nombre d'utilisateurs spécialisés. Ces applications sont parfois également appelées « application longue traîne », car elles représentent la longue traîne de la courbe qui mappe la complexité et le nombre d'applications pour ce cas d'utilisation.

Source :Bosch.IO Figure 2 :L'application IoT longue traîne

Défi 2 :Gérer l'hétérogénéité et la diversité

De nombreux fournisseurs de produits souhaitent tirer parti de la connectivité des appareils et des applications basées sur le cloud pour offrir de nouveaux services tels que la maintenance prédictive et la facturation basée sur l'utilisation. Cependant, ils sont confrontés à un problème lorsqu'il s'agit de gérer l'hétérogénéité de leur portefeuille de produits dans l'IoT. Les raisons du niveau élevé d'hétérogénéité incluent le nombre toujours croissant de catégories de produits, un grand nombre de versions de produits et l'évolution constante des produits individuels. La figure 3 donne un aperçu de l'hétérogénéité des appareils qui doit être résolue dans le cas d'utilisation Track &Trace.

Source :Bosch.IO Figure 3 :Les trois dimensions de l'hétérogénéité dans l'IoT

Le même problème s'applique aux capteurs de vibration dans le cas d'utilisation de la bande transporteuse. Ces capteurs sont disponibles dans une grande variété de types (par exemple, inductifs, piézoélectriques ou magnétiques), chacun ayant un ensemble différent de caractéristiques ainsi que différents niveaux de précision et de performance.

Défi 3 : Créer des solutions IoT personnalisables

Bien que les solutions et applications IoT trouvent leurs racines dans des projets IoT individuels, ces solutions deviendront de plus en plus pré-packagées ou standardisées au fil du temps. Les fournisseurs de solutions IoT ont commencé à développer des solutions IoT standard et à les vendre à plusieurs clients et marchés, tout comme nous l'avons vu avec ERP (planification des ressources d'entreprise), CRM (gestion de la relation client), PLM (gestion du cycle de vie des produits) et d'autres applications packagées. Par conséquent, il est très important que les clients finaux disposent d'un moyen simple de personnaliser la solution pour répondre à leurs besoins spécifiques.

Examinons de plus près la solution Track &Trace, conçue pour être utilisée par des clients de différentes industries, telles que la construction automobile et aéronautique. En plus de bénéficier des fonctionnalités de base, la plupart des clients souhaitent étendre la solution de base de Track &Trace; par exemple, ils souhaitent l'intégrer à leurs propres processus et systèmes. L'expérience a montré que les clients Track &Trace ont des exigences individuelles dans des domaines tels que :

• Différents outils électriques :  En plus des outils pris en charge prêts à l'emploi, les clients disposent généralement d'autres outils qui doivent être intégrés. Cela nécessite d'ajouter de nouvelles interfaces et de les personnaliser ainsi que les interfaces existantes.
• Procédés de fabrication spécifiques :  En général, chaque client a des exigences différentes pour l'intégration des processus; par exemple, comment gérer un problème qui survient lors d'une étape de serrage.

Du point de vue du client final (par exemple, un constructeur automobile), la question est de savoir comment une telle personnalisation est réalisée au mieux :

• S'ils achètent un COTS (commerciale sur étagère), ils obtiendront très probablement une solution Track &Trace rentable et une vitesse de mise en œuvre élevée - à condition qu'ils s'en tiennent à la fonctionnalité standard. Cependant, dès qu'ils commenceront à personnaliser, la solution deviendra très probablement très coûteuse et compliquée.
• En revanche, si le client décide de développer la solution Track &Trace à partir de zéro , le coût initial et le temps requis seront très élevés, même si le résultat final est une solution qui répond à 100 % des exigences.

Source :Bosch.IO Figure 4 :Compromis pour différents types de solutions IoT

Avec la pile technologique IoT d'aujourd'hui à portée de main, ce n'est plus une décision en noir et blanc que vous devez prendre ici. À mon avis, la meilleure option ici est un compromis entre ces deux alternatives et de construire une solution IoT basée sur une plate-forme flexible, comme l'étaient les deux cas d'utilisation présentés précédemment.

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